整理和总结hive sql
hivesql array操作函数
Hive SQL中提供了一些数组操作函数，用于对数组进行操作。
以下是一些常用的数组操作函数：
1. array_append(array, element)：将元素添加到数组的末尾。
2. array_cat(array1, array2)：连接两个数组。
3. array_contains(array, element)：检查数组是否包含指定元素。
4. array_distinct(array)：返回数组中不重复的元素。
5. array_except(array1, array2)：返回在array1中但不在array2中的元素。
6. array_intersect(array1, array2)：返回在array1和array2中都存在的元素。
7. array_join(array, delimiter)：使用指定的分隔符将数组元素连接成一个字符串。
8. array_max(array)：返回数组中的最大值。
9. array_min(array)：返回数组中的最小值。
10. array_position(array, element)：返回元素在数组中的位置。
11. array_remove(array, element)：从数组中移除指定元素。
12. array_sort(array)：对数组进行排序。
13. arrays_zip(array1, array2)：将两个数组按照相同的索引位置组合成一个新的二维数组。
hivesql面试必会6题经典
hivesql面试必会6题经典HiveSQL 面试必会 6 题经典HiveSQL 是大数据领域中非常重要的一个技术和工具。
作为一个 HiveSQL 的开发人员或者应聘者，熟练掌握和掌握一些常见的面试题目是十分重要的。
在本文中，我们将为大家介绍六道常见的 HiveSQL 应聘面试题目。
题目一：如何在 HiveSQL 中按照日期排序？答案：HiveSQL 中，你可以使用 ORDER BY 语句对日期排序。
但是需要注意一点，如果你按照日期字符串排序，HiveSQL 将会按照字符串顺序而不是实际日期顺序排序。
为了确保正确的日期排序，你需要将日期字符串转换为日期对象进行排序。
如下：SELECT * FROM table ORDER BY CAST(date AS DATE) DESC;题目二：如何在 HiveSQL 中取出某一个表的最新 N 行记录？答案：可以使用 HiveSQL 中的 DESC 语句和 LIMIT 关键字按照降序排序并限制行数。
如下：SELECT * FROM table ORDER BY date DESC LIMIT N;题目三：如何使用 HiveSQL 中的 LIKE 语句匹配类似于正则表达式的模式？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 LIKE 语句，并在搜索的字符串中使用 % 和 _ 替代符号来匹配指定的模式。
如下：SELECT * FROM table WHERE field LIKE '%str%';题目四：如何在 HiveSQL 中取出两个日期之间的所有记录？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 BETWEEN 关键字来过滤两个日期之间的记录。
如下：SELECT * FROM table WHERE date BETWEENstart_date AND end_date;题目五：如何在 HiveSQL 中在多个表之间进行 JOIN 操作？答案：在 HiveSQL 中，你可以使用 JOIN 关键字在多个表中进行联接操作。
hive常用的的函数
hive常用的的函数Hive提供了一种简单的SQL查询语言称为HiveQL，它允许数据工程师、数据分析师和应用程序开发人员查询和管理大规模数据。
以下是Hive中常用的一些函数：1. 字符串函数：`length(string)`: 返回字符串的长度。
`concat(string1, string2, ...)`: 连接两个或多个字符串。
`substr(string, start, length)`: 返回字符串的子串。
`trim(string)`: 去除字符串两端的空格。
`ltrim(string)`: 去除字符串左端的空格。
`rtrim(string)`: 去除字符串右端的空格。
2. 数值函数：`abs(bigint)`: 返回整数的绝对值。
`ceil(double)`: 返回大于或等于给定数字的最小整数。
`floor(double)`: 返回小于或等于给定数字的最大整数。
`round(double, ndigits)`: 返回四舍五入的值，其中ndigits是精度。
`mod(int, int)`: 返回第一个参数除以第二个参数的余数。
3. 日期函数：`current_date()`: 返回当前日期。
`from_unixtime(unix_timestamp[, format])`: 将UNIX时间戳转换为指定格式的日期时间。
`unix_timestamp()`: 将当前日期和时间转换为UNIX时间戳（以秒为单位）。
`date_format(date, format)` or `date_format(timestamp, format)`: 将日期/时间值格式化为指定的字符串格式。
4. 聚合函数：`count(), count(column)`: 计算行数或非NULL值的数量。
`sum(column)`: 计算列的总和。
`avg(column)`: 计算列的平均值。
`min(column)`: 返回列中的最小值。
hive sql exists用法
hive sql exists用法在HiveSQL中，exists用于检查子查询是否返回任何行。
当子查询返回一个或多个行时，exists返回true，否则返回false。
exists语句通常与where子句一起使用，以便过滤特定条件下的数据。
exists语句的语法如下：```select column_name(s)from table_namewhere exists(select column_name from table_name where condition);```在这个语法中，exists子句包含一个子查询，该子查询可以是任何有效的select语句。
如果子查询返回至少一行，则主查询的结果集将包含所选列的所有行。
如果子查询未返回行，则主查询返回空结果集。
使用exists语句的一个常见用途是在Hive SQL中执行嵌套查询。
例如，以下查询返回一个包含“employees”表中所有部门的列表：```SELECT departmentFROM departmentsWHERE EXISTS(SELECT *FROM employeesWHERE departments.department_id =employees.department_id);```在这个查询中，exists子查询检查“employees”表中是否存在与“departments”表中的部门匹配的记录。
如果存在，则主查询返回包含所有“departments”表中包含的部门的名称的结果集。
如果不存在，则主查询返回空结果集。
总之，exists在Hive SQL中是一个非常有用的操作符，可以用于检查子查询是否返回任何行，以及在需要过滤特定条件下的数据时进行嵌套查询。
hive sql insert语法
hive sql insert语法Hive SQL 的 `INSERT` 语法用于将数据插入到已存在的表中。
以下是`INSERT` 语法的几种常见用法：1. INSERT INTO TABLE将数据插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename VALUES (value1, value2, ...);```2. INSERT INTO TABLE SELECT将查询结果插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```3. INSERT OVERWRITE TABLE首先，覆盖表中的数据，然后插入新数据：```sqlINSERT OVERWRITE TABLE tablename VALUES (value1, value2, ...);```或者使用查询来覆盖数据：```sqlINSERT OVERWRITE TABLE tablename SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```注意：`OVERWRITE` 操作会删除表中的所有数据，只保留最后插入的数据。
如果你只想插入新数据而不删除现有数据，请使用 `INSERT INTO` 而不是`INSERT OVERWRITE`。
4. INSERT INTO TABLE PARTITION将数据插入到表的特定分区中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename PARTITION(partition_column='partition_value') VALUES (value1, value2, ...); ```或者使用查询来插入到分区：```sqlINSERT INTO TABLE tablename PARTITION(partition_column='partition_value') SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```5. INSERT INTO TABLE AS SELECT (简写为 `INSERT AS SELECT`)先执行查询，然后将结果插入到表中：```sqlINSERT INTO TABLE tablename AS SELECT column1, column2, ... FROM another_table WHERE condition;```6. INSERT INTO TABLE FROM (Hive 之后支持)使用 `FROM` 子句来指定源表：```sqlINSERT INTO TABLE tablename FROM another_table SELECT column1, column2, ... WHERE condition;```7. INSERT INTO TABLE FROM VALUES (Hive 之后支持)使用 `FROM VALUES` 来直接插入数据：```sqlINSERT INTO TABLE tablename FROM VALUES (value1, value2, ...);```请注意，为了成功执行上述命令，你可能需要确保你的 Hive 表有相应的分区和/或列格式。
hive sql 建表语句
hive sql 建表语句Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以通过Hive SQL来进行数据的查询、分析和处理。
以下是符合标题要求的10个Hive SQL建表语句：1. 创建学生表（student）：CREATE TABLE student (id INT,name STRING,age INT,gender STRING,grade STRING);2. 创建课程表（course）：CREATE TABLE course (id INT,name STRING,credit INT,teacher STRING);3. 创建成绩表（score）：CREATE TABLE score (student_id INT,course_id INT,score INT);4. 创建订单表（order）：CREATE TABLE order (order_id INT,customer_id INT,order_date DATE,total_amount DOUBLE);5. 创建产品表（product）：CREATE TABLE product (product_id INT,name STRING,price DOUBLE,category STRING);6. 创建员工表（employee）：CREATE TABLE employee (employee_id INT,name STRING,position STRING,department STRING,hire_date DATE);7. 创建部门表（department）：CREATE TABLE department (department_id INT,name STRING,manager_id INT);8. 创建城市表（city）：CREATE TABLE city (city_id INT,name STRING,population INT,country STRING);9. 创建销售记录表（sales）：CREATE TABLE sales (order_id INT,product_id INT,quantity INT,price DOUBLE,sale_date DATE);10. 创建设备表（device）：CREATE TABLE device (device_id INT,name STRING,type STRING,purchase_date DATE,price DOUBLE);以上是10个符合要求的Hive SQL建表语句，通过这些语句可以创建不同类型的表，用于存储各种业务数据。
hive累加函数
hive累加函数Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言来处理大数据集。
Hive累加函数是Hive查询语言中的一种函数，用于对指定列进行求和操作。
本文将详细介绍Hive累加函数的使用和常见应用场景。
在Hive中，累加函数有两种常用形式：SUM和SUM(DISTINCT)。
SUM 函数用于对给定列的所有行进行求和操作，而SUM(DISTINCT)函数则在计算求和前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。
下面分别介绍这两种累加函数的使用方法。
1.SUM函数：SUM函数用于对指定列的所有行进行求和操作。
其语法如下：SUM(column_name)使用SUM函数的例子如下：SELECT SUM(salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行求和操作。
2.SUM(DISTINCT)函数：SUM(DISTINCT)函数用于在计算求和之前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。
其语法如下：SUM(DISTINCT column_name)使用SUM(DISTINCT)函数的例子如下：SELECT SUM(DISTINCT salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行去重后求和操作。
除了上述基本用法外，Hive累加函数还可以与其他函数、操作符和条件语句一起使用，以满足更复杂的求和需求。
下面列举几种常见的应用场景：1.条件求和：可以使用CASE语句结合SUM函数来实现对指定条件下的行进行求和。
例如，计算employees表中工资大于1000的员工的总工资：SELECT SUM(CASE WHEN salary > 1000 THEN salary ELSE 0 END) FROM employees;2.分组求和：可以通过GROUP BY子句将数据分组后再进行求和操作。
hiveSQL静态分区和动态分区
hiveSQL静态分区和动态分区Hive 分区介绍：hive中简单介绍分区表(partition table)，含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition)hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。
分区列也不是表中的⼀个实际的字段，⽽是⼀个或者多个伪列。
意思是说在表的数据⽂件中实际上并不保存分区列的信息与数据。
分区改变了HIVE 对数据存储的组织⽅式，hive 会创建反应分区结构的⼦⽬录，就是那些实际的⽬录名称。
对数据进⾏分区，最主要的原因就是为了更快的查询。
可以通过，show partitions 表名查看表中存在的所有分区，或者describe extended 表名desc 表名动态分区：当需要创建⾮常多的分区的时候，Hive提供了动态分区的功能：可以基于查询的参数，推断出需要创建分区的名称。
INSERT OVERWRITE TABLE emp PARTITION (country, state) SELECT ..., ... , ty, se.stFROM staged_emp se;需要注意，字段值和分区之间的关系是根据位置⽽不是字段名称来进⾏匹配的。
动态分区也可以和静态分区混合使⽤，但是静态分区必须出现在动态分区之前。
举例：使⽤动态分区要先设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true，默认值为false；动态分区的使⽤⽅法很简单，假设我想向stat_date='20110728'这个分区下⾯插⼊数据，⾄于province插⼊到哪个⼦分区下⾯让数据库⾃⼰来判断，那可以这样写：insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province)select member_id,name,province from partition_test_input where stat_date='20110728';stat_date叫做静态分区列，province叫做动态分区列。
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进入hive shell#hive或者hive --service cliHive 的启动方式:hive 命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入hive –service clihive web界面的启动方式，hive –service hwihive 远程服务(端口号10000) 启动方式，hive --service hiveserverhive 远程后台启动(关闭终端hive服务不退出): nohup hive -–service hiveserver &显示所有函数：hive> show functions;查看函数用法：hive> describe function substr;查看hive为某个查询使用多少个MapReduce作业hive> Explain select a.id from tbname a;--------------------------------------------------------------------------表结构操作：托管表和外部表托管表会将数据移入Hive的warehouse目录；外部表则不会。
经验法则是，如果所有处理都由Hive完成，应该使用托管表；但如果要用Hive和其它工具来处理同一个数据集，则使用外部表。
创建表(通常stored as textfile)：hive> create table tbName (id int,name string) stored as textfile;创建表并且按分割符分割行中的字段值(即导入数据的时候被导入数据是以该分割符划分的，否则导入后为null，缺省列为null)；hive> create table tbName (id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; 创建外部表:hive>create external table extbName(id int, name string);创建表并创建单分区字段ds(分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。
): hive> create table tbName2 (id int, name string) partitioned by (ds string);创建表并创建双分区字段ds:hive> create table tbname3 (id int, content string) partitioned by (day string, hour string);表添加一列:hive> alter table tbName add columns (new_col int);添加一列并增加列字段注释:hive> alter table tbName add columns (new_col2 int comment 'a comment');更改表名:hive> alter table tbName rename to tbName3;删除表(删除表的元数据，如果是托管表还会删除表的数据):hive>drop table tbName;只删除内容(只删除表的内容，而保留元数据，则删除数据文件)：hive>dfs –rmr ‘warehouse/my-table’;删除分区，分区的元数据和数据将被一并删除：hive>alter table tbname2 drop partition (dt='2008-08-08', hour='09');--------------------------------------------------------------------------元数据存储(从HDFS中将数据导入到表中都是瞬时的):将文件中的数据加载到表中(文件要有后缀名，缺省列默认为null):hive> load data local inpath 'myTest.txt' overwrite into table tbName;在已创立的表上添加单分区并指定数据：hive> alter table tbname2 add partition (ds='20120701') location '/user/hadoop/his_trans/record/20120701';在已创立的表上添加双分区并指定数据：hive> alter table tbname2 add partition (ds='2008-08-08', hour='08') location '/path/pv1.txt' partition (dt='2008-08-08', hour='09') location '/path/pv2.txt';加载本地数据，根据给定分区列信息:hive> alter table tbname2 add partition (ds='2013-12-12');hdfs数据加载进分区表中语法(当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换。
Load操作只是将数据复制至Hive表对应的位置)[不建议使用]：hive> load data local inpath 'part.txt' overwrite into table tbName2 partition(ds='2013-12-12');hive> load data inpath '/user/hadoop/*' into table tbname3 partition(dt='2008-08-08', hour='08');--------------------------------------------------------------------------SQL 操作：查看表结构：hive> describe tbname;hive> desc tbname;显示所有表:hive> show tables;按正条件（正则表达式）显示表：hive> show tables '.*s';查询表数据不会做mapreduce操作：hive> select * from tbName;查询一列数据，会做mapreduce操作：hive> select a.id from tbname a ;基于分区的查询的语句：hive> select tbname2.* from tbname2 a where a.ds='2013-12-12' ;查看分区语句：hive> show partitions tbname2;函数avg/sum/count/group by/order by (desc)/limit:select logdate, count(logdate) as count from access_1 group by logdate order by count limit 5;内连接(inner join)：hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales JOIN things ON (sales.id = things.id);外连接：hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales LEFT OUTER JOIN things ON (sales.id = things.id);hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales RIGHT OUTER JOIN things ON (sales.id = things.id);hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales FULL OUTER JOIN things ON (sales.id =things.id);in查询：Hive不支持，但可以使用LEFT SEMI JOINhive> SELECT * FROM things LEFT SEMI JOIN sales ON (sales.id = things.id);相当于sql语句：SELECT * FROM things WHERE things.id IN (SELECT id from sales); Map连接：Hive可以把较小的表放入每个Mapper的内存来执行连接操作hive> SELECT /*+ MAPJOIN(things) */ sales.*, things.* FROM sales JOIN things ON (sales.id = things.id);INSERT OVERWRITE TABLE ..SELECT：新表预先存在hive> FROM records2> INSERT OVERWRITE TABLE stations_by_year SELECT year, COUNT(DISTINCT station) GROUP BY year> INSERT OVERWRITE TABLE records_by_year SELECT year, COUNT(1) GROUP BY year> INSERT OVERWRITE TABLE good_records_by_year SELECT year, COUNT(1) WHERE temperature != 9999 AND(quality = 0 OR quality = 1 OR quality = 4 OR quality = 5 OR quality = 9) GROUP BY year;CREATE TABLE ... AS SELECT：新表表预先不存在hive>CREATE TABLE target AS SELECT col1,col2 FROM source;创建视图：hive> CREATE VIEW valid_records AS SELECT * FROM records2 WHERE temperature !=9999;查看视图详细信息：hive> DESCRIBE EXTENDED valid_records;--------------------------------------------------------------------------将查询数据输出至目录hive> insert overwrite directory '/tmp/hdfs_out' select a.* from tbname2 a where a.ds='2013-12-12';将查询结果输出至本地目录hive> insert overwrite local directory '/tmp/local_out' select ds,count(1) from tbname group by ds;hive> insert overwrite table events select a.* from tbname a where a.id < 100;hive> insert overwrite local directory '/tmp/sum' select sum(a.pc) from tbpc a ;将一个表的统计结果插入另一个表中hive> from tbname a insert overwrite table events select a.bar,count(1) where a.foo > 0 group by a.bar;hive> insert overwrite table events select a.bar,count(1) from tbname a where a.foo > 0 group by a.bar;JOIN:hive> from tbname t1 join tbname2 t2 on (t1.id = t2.id) insert overwrite table events select t1.id,,t2,ds;将多表数据插入到同一表中FROM srcINSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;将文件流直接插入文件hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';This streams the data in the map phase through the script /bin/cat (like hadoop streaming). Similarly - streaming can be used on the reduceside (please see the Hive Tutorial or examples)--------------------------------------------------------------------------### 错误信息###问题：load数据全部为null原因：数据分隔符的问题，反序列化数据的时候出错了，定义表的时候需要定义数据分隔符。