Hive命令详解

一、Hive概述

Apache Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张表，并提供了一种类SQL查询语言——HiveQL，从而能够针对这张表进行查询，进行数据分析、数据挖掘等操作。

Hive运行在Hadoop集群上，可以利用Hadoop的分布式存储与计算能力，支持PB级别的数据处理。

使用Hive的好处在于，对于掌握SQL语言的用户来说，学习并使用Hive查询数据所需要具备的技能是非常低的，因此Hive被广泛用于企业级大数据分析平台上。

二、Hive 数据类型

在Hive中定义数据表时，需要指定每个字段对应的数据类型。Hive支持的数据类型包括：

TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT：整型数据，分别对应1/2/4/8字节长度，支持有符号和无符号。
FLOAT/DOUBLE：浮点型数据，分别对应4字节/8字节长度，支持科学计数法。
DECIMAL(precision,scale)：高精度数值，支持指定精度和小数点位数。
BOOLEAN：逻辑型数据，只能取True或False。
STRING：字符串型数据，对应Java中的String类型，长度不受限制。
TIMESTAMP：时间戳型数据，对应Java中的java.sql.Timestamp类型，精度到毫秒。
DATE：日期型数据，对应Java中的java.sql.Date类型，格式为YYYY-MM-DD。
ARRAY：数组型数据，存储一组具有相同数据类型的值。
MAP：映射型数据，存储一组键值对，其中KeyType和ValueType可以是任意数据类型。
STRUCT：结构型数据，类似于C语言中的结构体，定义了多个字段和对应的数据类型。

三、Hive 基本命令

1.创建表

CREATE TABLE语句用于创建一个新表，可以指定表名、表结构、存储格式等属性。

CREATE TABLE 表名 (
  列1 数据类型,
  列2 数据类型,
  ...
) 
[ROW FORMAT 行格式]
[STORED AS 存储格式];

其中，ROW FORMAT用于指定行格式，STORED AS用于指定存储格式，可选的存储格式包括TEXTFILE、ORC、PARQUET等。

2.查询数据

SELECT语句用于查询数据，可以选择需要查询的列、过滤条件等属性。

SELECT 列1,列2,... 
FROM 表名 
[WHERE 条件表达式] 
[GROUP BY 列1,列2,... 
  [HAVING 条件表达式]] 
[ORDER BY 列1 [ASC/DESC],列2 [ASC/DESC],...]
[LIMIT 数量];

其中，WHERE子句用于过滤数据，GROUP BY用于对结果进行分组操作，HAVING用于过滤分组后的数据，ORDER BY用于对结果进行排序操作，LIMIT用于限制返回结果的数量。

3.插入数据

INSERT INTO语句用于插入数据，可以将一张表的数据插入到另一张表中，也可以将查询结果插入到一张表中。

INSERT INTO 表名 [PARTITION (分区列1=值1,分区列2=值2,...)] 
  select语句;

4.删除数据

DELETE FROM语句用于删除表中的数据，可以指定要删除的行、过滤条件等属性。

DELETE FROM 表名 
[WHERE 条件表达式];

5.更新数据

UPDATE语句用于更新表中的数据，可以指定要更新的行、Set子句修改的列和新值、过滤条件等属性。

UPDATE 表名 
SET 列1=新值1,列2=新值2,... 
[WHERE 条件表达式];

四、Hive高级命令

1.分区与分桶

在Hive中，为了加速查询，可以采用分区与分桶的方式来优化表的结构。

分区是将表按照指定列的值进行划分，每个分区对应一个子目录，数据存储在子目录中，可以实现针对某个分区的查询加速。

分桶是将表按照指定列的Hash值进行划分，每个分桶对应一个文件，数据存储在文件中，可以实现针对某个分桶的查询加速。

CREATE TABLE 表名 (
  列1 数据类型,
  列2 数据类型,
  ...
) 
[PARTITIONED BY (分区列1 数据类型,...)] 
[CLUSTERED BY (分桶列) INTO 桶数 BUCKETS]
[ROW FORMAT 行格式] 
[STORED AS 存储格式];

-- 创建分区表
CREATE TABLE 表名 (
  列1 数据类型,
  列2 数据类型,
  ...
) 
PARTITIONED BY (分区列 数据类型) 
[ROW FORMAT 行格式] 
[STORED AS 存储格式]
[LOCATION 'hdfs://路径/'];

-- 添加分区
ALTER TABLE 表名 ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION (分区列=值);

-- 删除分区
ALTER TABLE 表名 DROP [IF EXISTS] PARTITION (分区列=值);

2.使用正则表达式

在Hive中，可以使用正则表达式来过滤数据，支持的正则表达式语法与Java相同。

SELECT 列1,列2,... 
FROM 表名 
WHERE 列1 RLIKE '正则表达式';

3.使用UDF

在Hive中，可以自定义函数UDF（User-Defined Function），扩展SQL语法。

-- 创建函数
CREATE FUNCTION 函数名 AS '函数类名' USING JAR '函数jar文件路径';

-- 使用函数
SELECT 函数名(参数1,参数2,...);

总结

通过以上的介绍，我们可以看到Hive是一个非常实用、强大的数据仓库工具，可以让SQL语言熟悉的用户在大数据平台上进行数据分析和挖掘，它灵活的表结构、支持的存储格式、强大的查询和分析功能、以及扩展性都为不同行业提供了非常好的数据处理选择。

除此之外，我们还可以通过学习一些高级命令，如分区、分桶、正则表达式、自定义函数等，更好的应对各种复杂的数据处理问题。

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