Hive語法詳解

一、Hive語法檢查工具

Hive語法檢查工具可以幫助我們在編寫Hive查詢時，發現語法錯誤，提高代碼質量，減少調試時間。

例如使用Hive Shell中的HQL語句：

SELECT *
FROM table
ORDER BY col1 ASC
WHERE col2 IS NOT NULL;

語法錯誤，正確的HQL語句應為：

SELECT *
FROM table
WHERE col2 IS NOT NULL
ORDER BY col1 ASC;

可以使用Hive語法檢查工具來發現此錯誤：

hive -f test.q

其中test.q是包含錯誤查詢的文件。

二、Hive語法與常用函數

Hive語法中包括了大量的內置函數，這些函數大多數和關係型數據庫中的函數類似，可用於數據處理和轉換。

Hive支持的常用函數包括：

• 數學函數：ABS、ACOS、ASIN、ATAN、CEIL、EXP、FLOOR、LOG、MOD、PI、POW、RAND、ROUND、SIGN、SIN、SQRT、TAN。
• 字符函數：ASCII、CONCAT、CONCAT_WS、LENGTH、LOWER、LTRIM、REPLACE、REVERSE、RPAD、RTRIM、SPACE、SUBSTR、TRIM、UPPER。
• 日期和時間函數：CURRENT_DATE、CURRENT_TIMESTAMP、DATE_FORMAT、DAY、FROM_UNIXTIME、HOUR、MINUTE、MONTH、QUARTER、SECOND、TO_DATE、UNIX_TIMESTAMP、WEEKOFYEAR、YEAR。
• 條件函數：CASE、COALESCE、IF、NULLIF。
• 其他函數：CAST、DATABASE、DIV、FIRST、FROM_UNIXTIME、IFNULL、IN、INDEX、LAST、LEAST、LOCATE、MAP、REGEXP_EXTRACT、SIZE。

三、Hive語法大全

Hive語法大全包括了Hive所有支持的語法，包括DDL（數據定義語言）、DML（數據操作語言）、UDF（用戶自定義函數）等。

例：DDL語句的創建表

CREATE TABLE logdata (
    id          INT         COMMENT '日誌id',
    log_time    TIMESTAMP   COMMENT '日誌時間',
    user_id     STRING      COMMENT '用戶id',
    path        STRING      COMMENT '訪問路徑',
    referrer    STRING      COMMENT '來源路徑',
    ip          STRING      COMMENT '訪問ip'
)
PARTITIONED BY (
    log_date    STRING      COMMENT '分區日期，格式yyyy-MM-dd'
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

四、Hive語法樹

Hive查詢會被解析成Hive語法樹，Hive語法樹是Hive執行查詢的基礎。

Hive語法樹由Hive解析器生成，包含了查詢的各個組成部分。

可以使用EXPLAIN關鍵字來查看Hive語法樹對查詢的解析。

例如，查詢表中用戶id為1的記錄：

EXPLAIN
SELECT *
FROM logdata
WHERE user_id = '1';

輸出結果包含了Hive語法樹的信息：

...
STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
        TableScan
          alias: logdata
          filterExpr: (user_id = '1') (type: boolean)
...

五、Hive語法在Impala

Impala是一個MPP架構的SQL引擎，支持Hive SQL語法和Impala自有的SQL語法。

在Impala中可以直接使用Hive SQL語法，例如：

SELECT *
FROM logdata
WHERE user_id = '1';

Impala也支持Hive UDF，但需要重新編譯UDF庫。

六、Hive語法和SQL語法很像

Hive SQL語法和傳統SQL語法很像，大多數時候可以直接使用SQL語句。

例如，查詢表中用戶id為1的記錄：

SELECT *
FROM logdata
WHERE user_id = '1';

和傳統SQL語法一樣。

七、Hive語法執行順序例子

Hive語法執行順序這個問題需要考慮查詢是否有JOIN操作，如果有JOIN操作，則是先進行Map階段，然後進行Reduce階段。

如果查詢沒有JOIN操作，則只有一個Map階段。

例如查詢logdata表中user_id為1的記錄：

SELECT *
FROM logdata
WHERE user_id = '1';

執行順序為先過濾user_id=1，然後掃描數據。

八、Hive語法和MySQL

和MySQL類似，Hive也支持常用的SQL語句，例如SELECT、FROM、WHERE等。

但是Hive和MySQL相比，還有很多不同之處，例如Hive不支持事務、Hive的存儲格式是大數據處理的特殊格式等。

九、Hive語法面試

在Hive語法面試中，經常被問到的問題包括：

• 如何創建表？
• 如何使用分區？
• Hive中的Map Reduce過程是怎樣的？
• 如何優化查詢？
• 如何使用UDF？

結語

通過本篇文章，我們對Hive語法做了詳細的解析，包括Hive語法檢查工具、Hive語法與常用函數、Hive語法大全、Hive語法樹、Hive語法在Impala、Hive語法和SQL語法很像、Hive語法執行順序例子、Hive語法和MySQL、Hive語法面試等方面，希望讀者能夠從中受益。