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Hive 系列(八)—— Hive 数据查询详解

一、数据准备

为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据。

数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载。

1.1 员工表

 -- 建表语句
 CREATE TABLE emp(
     empno INT,     -- 员工表编号
     ename STRING,  -- 员工姓名
     job STRING,    -- 职位类型
     mgr INT,   
     hiredate TIMESTAMP,  --雇佣日期
     sal DECIMAL(7,2),  --工资
     comm DECIMAL(7,2),
     deptno INT)   --部门编号
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

  --加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp;
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1.2 部门表

 -- 建表语句
 CREATE TABLE dept(
     deptno INT,   --部门编号
     dname STRING,  --部门名称
     loc STRING    --部门所在的城市
 )
 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
 
 --加载数据
 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/dept.txt" OVERWRITE INTO TABLE dept;
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1.3 分区表

这里需要额外创建一张分区表,主要是为了演示分区查询:

CREATE EXTERNAL TABLE emp_ptn(
      empno INT,
      ename STRING,
      job STRING,
      mgr INT,
      hiredate TIMESTAMP,
      sal DECIMAL(7,2),
      comm DECIMAL(7,2)
  )
 PARTITIONED BY (deptno INT)   -- 按照部门编号进行分区
 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";


--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=30)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=40)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=50)
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二、单表查询

2.1 SELECT

-- 查询表中全部数据
SELECT * FROM emp;
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2.2 WHERE

-- 查询 10 号部门中员工编号大于 7782 的员工信息 
SELECT * FROM emp WHERE empno > 7782 AND deptno = 10;
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2.3 DISTINCT

Hive 支持使用 DISTINCT 关键字去重。

-- 查询所有工作类型
SELECT DISTINCT job FROM emp;
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2.4 分区查询

分区查询 (Partition Based Queries),可以指定某个分区或者分区范围。

-- 查询分区表中部门编号在[20,40]之间的员工
SELECT emp_ptn.* FROM emp_ptn
WHERE emp_ptn.deptno >= 20 AND emp_ptn.deptno <= 40;
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2.5 LIMIT

-- 查询薪资最高的 5 名员工
SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 5;
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2.6 GROUP BY

Hive 支持使用 GROUP BY 进行分组聚合操作。

set hive.map.aggr=true;

-- 查询各个部门薪酬综合
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
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hive.map.aggr 控制程序如何进行聚合。默认值为 false。如果设置为 true,Hive 会在 map 阶段就执行一次聚合。这可以提高聚合效率,但需要消耗更多内存。

2.7 ORDER AND SORT

可以使用 ORDER BY 或者 Sort BY 对查询结果进行排序,排序字段可以是整型也可以是字符串:如果是整型,则按照大小排序;如果是字符串,则按照字典序排序。ORDER BY 和 SORT BY 的区别如下:

  • 使用 ORDER BY 时会有一个 Reducer 对全部查询结果进行排序,可以保证数据的全局有序性;
  • 使用 SORT BY 时只会在每个 Reducer 中进行排序,这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的,但不能保证全局有序。

由于 ORDER BY 的时间可能很长,如果你设置了严格模式 (hive.mapred.mode = strict),则其后面必须再跟一个 limit 子句。

注 :hive.mapred.mode 默认值是 nonstrict ,也就是非严格模式。

-- 查询员工工资,结果按照部门升序,按照工资降序排列
SELECT empno, deptno, sal FROM emp ORDER BY deptno ASC, sal DESC;
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2.8 HAVING

可以使用 HAVING 对分组数据进行过滤。

-- 查询工资总和大于 9000 的所有部门
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno HAVING SUM(sal)>9000;
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2.9 DISTRIBUTE BY

默认情况下,MapReduce 程序会对 Map 输出结果的 Key 值进行散列,并均匀分发到所有 Reducer 上。如果想要把具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer 进行处理,这就需要使用 DISTRIBUTE BY 字句。

需要注意的是,DISTRIBUTE BY 虽然能保证具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer,但是不能保证数据在 Reducer 上是有序的。情况如下:

把以下 5 个数据发送到两个 Reducer 上进行处理:

k1
k2
k4
k3
k1
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Reducer1 得到如下乱序数据:

k1
k2
k1
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Reducer2 得到数据如下:

k4
k3
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如果想让 Reducer 上的数据时有序的,可以结合 SORT BY 使用 (示例如下),或者使用下面我们将要介绍的 CLUSTER BY。

-- 将数据按照部门分发到对应的 Reducer 上处理
SELECT empno, deptno, sal FROM emp DISTRIBUTE BY deptno SORT BY deptno ASC;
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2.10 CLUSTER BY

如果 SORT BYDISTRIBUTE BY 指定的是相同字段,且 SORT BY 排序规则是 ASC,此时可以使用 CLUSTER BY 进行替换,同时 CLUSTER BY 可以保证数据在全局是有序的。

SELECT empno, deptno, sal FROM emp CLUSTER  BY deptno ;
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三、多表联结查询

Hive 支持内连接,外连接,左外连接,右外连接,笛卡尔连接,这和传统数据库中的概念是一致的,可以参见下图。

需要特别强调:JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定,不能用 WHERE 指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤,这会导致你得不到预期的结果 (下面的演示会有说明)。

https://github.com/heibaiying

3.1 INNER JOIN

-- 查询员工编号为 7369 的员工的详细信息
SELECT e.*,d.* FROM 
emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno 
WHERE empno=7369;

--如果是三表或者更多表连接,语法如下
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
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3.2 LEFT OUTER JOIN

LEFT OUTER JOIN 和 LEFT JOIN 是等价的。

-- 左连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e LEFT OUTER  JOIN  dept d
ON e.deptno = d.deptno;
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3.3 RIGHT OUTER JOIN

--右连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e RIGHT OUTER JOIN  dept d
ON e.deptno = d.deptno;
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执行右连接后,由于 40 号部门下没有任何员工,所以此时员工信息为 NULL。这个查询可以很好的复述上面提到的——JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定,不能用 WHERE 指定。你可以把 ON 改成 WHERE,你会发现无论如何都查不出 40 号部门这条数据,因为笛卡尔运算不会有 (NULL, 40) 这种情况。

https://github.com/heibaiying

3.4 FULL OUTER JOIN

SELECT e.*,d.*
FROM emp e FULL OUTER JOIN  dept d
ON e.deptno = d.deptno;
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3.5 LEFT SEMI JOIN

LEFT SEMI JOIN (左半连接)是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。

  • JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件;
  • 查询结果只包含左边表的数据,所以只能 SELECT 左表中的列。
-- 查询在纽约办公的所有员工信息
SELECT emp.*
FROM emp LEFT SEMI JOIN dept 
ON emp.deptno = dept.deptno AND dept.loc="NEW YORK";

--上面的语句就等价于
SELECT emp.* FROM emp
WHERE emp.deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc="NEW YORK");
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3.6 JOIN

笛卡尔积连接,这个连接日常的开发中可能很少遇到,且性能消耗比较大,基于这个原因,如果在严格模式下 (hive.mapred.mode = strict),Hive 会阻止用户执行此操作。

SELECT * FROM emp JOIN dept;
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四、JOIN优化

4.1 STREAMTABLE

在多表进行联结的时候,如果每个 ON 字句都使用到共同的列(如下面的 b.key),此时 Hive 会进行优化,将多表 JOIN 在同一个 map / reduce 作业上进行。同时假定查询的最后一个表(如下面的 c 表)是最大的一个表,在对每行记录进行 JOIN 操作时,它将尝试将其他的表缓存起来,然后扫描最后那个表进行计算。因此用户需要保证查询的表的大小从左到右是依次增加的。

`SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) JOIN c ON (c.key = b.key)`
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然后,用户并非需要总是把最大的表放在查询语句的最后面,Hive 提供了 /*+ STREAMTABLE() */ 标志,用于标识最大的表,示例如下:

SELECT /*+ STREAMTABLE(d) */  e.*,d.* 
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';
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4.2 MAPJOIN

如果所有表中只有一张表是小表,那么 Hive 把这张小表加载到内存中。这时候程序会在 map 阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在 map 就进行了 JOIN 操作,从而可以省略 reduce 过程,这样效率可以提升很多。Hive 中提供了 /*+ MAPJOIN() */ 来标记小表,示例如下:

SELECT /*+ MAPJOIN(d) */ e.*,d.* 
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';
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五、SELECT的其他用途

查看当前数据库:

SELECT current_database()
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六、本地模式

在上面演示的语句中,大多数都会触发 MapReduce, 少部分不会触发,比如 select * from emp limit 5 就不会触发 MR,此时 Hive 只是简单的读取数据文件中的内容,然后格式化后进行输出。在需要执行 MapReduce 的查询中,你会发现执行时间可能会很长,这时候你可以选择开启本地模式。

--本地模式默认关闭,需要手动开启此功能
SET hive.exec.mode.local.auto=true;
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启用后,Hive 将分析查询中每个 map-reduce 作业的大小,如果满足以下条件,则可以在本地运行它:

  • 作业的总输入大小低于:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认为 128MB);
  • map-tasks 的总数小于:hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认为 4);
  • 所需的 reduce 任务总数为 1 或 0。

因为我们测试的数据集很小,所以你再次去执行上面涉及 MR 操作的查询,你会发现速度会有显著的提升。

参考资料

  1. LanguageManual Select
  2. LanguageManual Joins
  3. LanguageManual GroupBy
  4. LanguageManual SortBy

更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目大数据入门指南

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