五 DML 数据操作
5.1 数据导入
5.1.1 向表中装载数据（Load）
1）语法
hive>load data [local] inpath ‘/opt/module/datas/student.txt’ [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];
（1）load data:表示加载数据
（2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表
（3）inpath:表示加载数据的路径
（4）into table:表示加载到哪张表
（5）student:表示具体的表
（6）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
（7）partition:表示上传到指定分区
2）实操案例
（0）创建一张表
hive (default)> create table student(id string, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
（1）加载本地文件到 hive
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table default.student;
（2）加载 HDFS 文件到 hive 中
上传文件到 HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/atguigu/hive;
加载 HDFS 上数据
hive (default)>load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' into table default.student;
（3）加载数据覆盖表中已有的数据
上传文件到 HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/atguigu/hive;
加载数据覆盖表中已有的数据
hive (default)>load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' overwrite into table default.student;
5.1.2 通过查询语句向表中插入数据（Insert）
1）创建一张分区表
hive (default)> create table student(id string, name string) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
2）基本插入数据
hive (default)> insert into table student partition(month='201709') values('1004','wangwu');
3）基本模式插入（根据单张表查询结果）
hive (default)> insert overwrite table student partition(month='201708') select id, name from student where month='201709';
1
4）多插入模式（根据多张表查询结果）
hive (default)> from student
insert overwrite table student partition(month='201707')
select id, name where month='201709'
insert overwrite table student partition(month='201706')
select id, name where month='201709';
5.1.3 查询语句中创建表并加载数据（As Select）
详见 4.5.1 章创建表。
根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）
create table if not exists student3
as select id, name from student;
5.1.4 创建表时通过 Location 指定加载数据路径
1）创建表，并指定在 hdfs 上的位置
hive (default)> create table if not exists student5(
id int, name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student5';
2）上传数据到 hdfs 上
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/hive/warehouse/student5;
3）查询数据
hive (default)> select * from student5;
5.1.5 Import 数据到指定 Hive 表中
先用 export 导出后，再将数据导入。
hive (default)> import table student2 partition(month='201709') from '/user/hive/warehouse/export/student';
5.2 数据导出
5.2.1 Insert 导出
1）将查询的结果导出到本地
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student' select * from student;
2）将查询的结果格式化导出到本地
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student1'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\n'
select * from student;
3）将查询的结果导出到 HDFS 上(没有 local)
hive (default)> insert overwrite directory '/user/atguigu/hive/warehouse/student2'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\n'
select * from student;
5.2.2 Hadoop 命令导出到本地
hive (default)> dfs -get /user/hive/warehouse/student/month=201709/000000_0
/opt/module/datas/export/student3.txt;
5.2.3 Hive Shell 命令导出
基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -e 'select * from default.student;' > /opt/module/datas/export/student4.txt;
5.2.4 Export 导出到 HDFS 上
hive (default)> export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student';
5.2.5 Sqoop 导出
后续专门讲。
5.3 清除表中数据（Truncate）
注意：Truncate 只能删除管理表，不能删除外部表中数据
hive (default)> truncate table student;
六 查询
https://cwiki.apache.org/conflue ... nguageManual+Select
![]()
6.1 基本查询（Select…From）
6.1.1 全表和特定列查询
1）全表查询
hive (default)> select * from emp;
1
2）选择特定列查询
hive (default)> select empno, ename from emp;
1
注意：
（1）SQL 语言大小写不敏感。
（2）SQL 可以写在一行或者多行
（3）关键字不能被缩写也不能分行
（4）各子句一般要分行写。
（5）使用缩进提高语句的可读性。
6.1.2 列别名
1）重命名一个列。
2）便于计算。
3）紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’
4）案例实操
（1）查询名称和部门
hive (default)> select ename AS name, deptno dn from emp;
6.1.3 算术运算符
案例实操
hive (default)> select sal +1 from emp; 1 6.1.4 常用函数
1）求总行数（count）
hive (default)> select count(*) cnt from emp; 1 2）求工资的最大值（max）
hive (default)> select max(sal) max_sal from emp; 1 3）求工资的最小值（min）
hive (default)> select min(sal) min_sal from emp; 1 4）求工资的总和（sum）
hive (default)> select sum(sal) sum_sal from emp; 1 5）求工资的平均值（avg）
hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp; 1 6.1.5 Limit 语句
典型的查询会返回多行数据。LIMIT 子句用于限制返回的行数。
hive (default)> select * from emp limit 5; 1 6.2 Where 语句
1）使用 WHERE 子句，将不满足条件的行过滤掉。
2）WHERE 子句紧随 FROM 子句。
3）案例实操
查询出薪水大于 1000 的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal >1000; 1 6.2.1 比较运算符（Between/In/ Is Null）
1）下面表中描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于 JOIN…ON 和 HAVING 语句中。
这里写图片描述 这里写图片描述 2）案例实操
（1）查询出薪水等于 5000 的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal =5000; 1 （2）查询工资在 500 到 1000 的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal between 500 and 1000; 1 （3）查询 comm 为空的所有员工信息
hive (default)> select * from emp where comm is null; 1 （4）查询工资是 1500 和 5000 的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal IN (1500, 5000); 1 6.2.2 Like 和 RLike
1）使用 LIKE 运算选择类似的值
2）选择条件可以包含字符或数字:
% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。
3）RLIKE 子句是 Hive 中这个功能的一个扩展，其可以通过 Java 的正则表达式这个更强大
的语言来指定匹配条件。
4）案例实操
（1）查找以 2 开头薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE '2%'; 1 （2）查找第二个数值为 2 的薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE '_2%'; 1 （3）查找薪水中含有 2 的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal RLIKE '[2]';![]() 6.2.3 逻辑运算符（And/Or/Not）
![]()
案例实操
（1）查询薪水大于 1000，部门是 30
hive (default)> select * from emp where sal>1000 and deptno=30; 1 （2）查询薪水大于 1000，或者部门是 30
hive (default)> select * from emp where sal>1000 or deptno=30; 1 （3）查询除了 20 部门和 30 部门以外的员工信息
hive (default)> select * from emp where deptno not IN(30, 20); 1 6.3 分组
6.3.1 Group By 语句
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，
然后对每个组执行聚合操作。
案例实操：
（1）计算 emp 表每个部门的平均工资
hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno; 1 （2）计算 emp 每个部门中每个岗位的最高薪水
hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by t.deptno, t.job; 1 6.3.2 Having 语句
1）having 与 where 不同点
（1）where 针对表中的列发挥作用，查询数据；having 针对查询结果中的列发挥作用，
筛选数据。
（2）where 后面不能写分组函数，而 having 后面可以使用分组函数。
（3）having 只用于 group by 分组统计语句。
2）案例实操：
（1）求每个部门的平均薪水大于 2000 的部门
求每个部门的平均工资
hive (default)> select deptno, avg(sal) from emp group by deptno; 1 求每个部门的平均薪水大于 2000 的部门
hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000; 1 6.4 Join 语句
6.4.1 等值 Join
Hive 支持通常的 SQL JOIN 语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。
案例实操
（1）根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门编号；
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on
e.deptno = d.deptno; 1 2 3 6.4.2 表的别名
1）好处
（1）使用别名可以简化查询。
（2）使用表名前缀可以提高执行效率。
2）案例实操
合并员工表和部门表
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno =d.deptno; 1 6.4.3 内连接
内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno; 1 6.4.4 左外连接
左外连接：JOIN 操作符左边表中符合 WHERE 子句的所有记录将会被返回。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno; 1 6.4.5 右外连接
右外连接：JOIN 操作符右边表中符合 WHERE 子句的所有记录将会被返回。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno; 1 6.4.6 满外连接
满外连接：将会返回所有表中符合 WHERE 语句条件的所有记录。如果任一表的指定
字段没有符合条件的值的话，那么就使用 NULL 值替代。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e full join dept d on e.deptno = d.deptno; 1 6.4.7 多表连接
注意：连接 n 个表，至少需要 n-1 个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连
接条件。
0）数据准备 location.txt
1）创建位置表
create table if not exists default.location( loc int, loc_name string ) row format delimited fields terminated by '\t'; 1 2 3 4 5 6 2）导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/location.txt' into table default.location; 1 3）多表连接查询
hive (default)>SELECT e.ename, d.deptno, l. loc_name FROM emp e JOIN dept d ON d.deptno = e.deptno JOIN location l ON d.loc = l.loc; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 大多数情况下，Hive 会对每对 JOIN 连接对象启动一个 MapReduce 任务。本例中会首
先启动一个 MapReduce job 对表 e 和表 d 进行连接操作，然后会再启动一个 MapReduce job
将第一个 MapReduce job 的输出和表 l;进行连接操作。
注意：为什么不是表 d 和表 l 先进行连接操作呢？这是因为 Hive 总是按照从左到右的
顺序执行的。
6.4.8 笛卡尔积
1）笛卡尔集会在下面条件下产生:
（1）省略连接条件
（2）连接条件无效
（3）所有表中的所有行互相连接
2）案例实操
hive (default)> select empno, deptno from emp, dept; FAILED: SemanticException Column deptno Found in more than One Tables/Subqueries 1 2 6.4.9 连接谓词中不支持 or
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno or e.ename=d.ename; 错误的 1 6.5 排序
6.5.1 全局排序（Order By）
Order By：全局排序，一个 MapReduce
1）使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）
DESC（descend）: 降序
2）ORDER BY 子句在 SELECT 语句的结尾。
3）案例实操
（1）查询员工信息按工资升序排列
hive (default)> select * from emp order by sal; 1 （2）查询员工信息按工资降序排列
hive (default)> select * from emp order by sal desc; 1 6.5.2 按照别名排序
按照员工薪水的 2 倍排序
hive (default)> select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal; 1 6.5.3 多个列排序
按照部门和工资升序排序
hive (default)> select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal ; 1 6.5.4 每个 MapReduce 内部排序（Sort By）
Sort By：每个 MapReduce 内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。
1）设置 reduce 个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3; 1 2）查看设置 reduce 个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces; 1 3）根据部门编号降序查看员工信息
hive (default)> select * from emp sort by empno desc; 1 4）将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/sortby-result' select * from emp sort by deptno desc; 1 6.5.5 分区排序（Distribute By）
Distribute By：类似 MR 中 partition，进行分区，结合 sort by 使用。
注意，Hive 要求 DISTRIBUTE BY 语句要写在 SORT BY 语句之前。
对于 distribute by 进行测试，一定要分配多 reduce 进行处理，否则无法看到 distribute by
的效果。
案例实操：
（1）先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3; hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc; 1 2 6.5.6 Cluster By
当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，可以使用 cluster by 方式。
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。但是排序只能是倒序排序，不能指定排序规则为 ASC 或者 DESC。
1）以下两种写法等价
select * from emp cluster by deptno;
select * from emp distribute by deptno sort by deptno; 1 2 3 注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是 20 号和 30 号部门分到一
个分区里面去。
6.6 分桶及抽样查询
6.6.1 分桶表数据存储
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理
的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
1）先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式
（0）数据准备 student.txt
（1）创建分桶表
create table stu_buck(id int, name string) clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t'; 1 2 3 4 5 （2）查看表结构
hive (default)> desc formatted stu_buck; Num Buckets: 4 1 2 （3）导入数据到分桶表中
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu_buck; 1
（4）查看创建的分桶表中是否分成 4 个桶 ![]()
发现并没有分成 4 个桶。是什么原因呢？
2）创建分桶表时，数据通过子查询的方式导入 （1）先建一个普通的 stu 表
create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; 1 2 3 （2）向普通的 stu 表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu; 1 （3）清空 stu_buck 表中数据
truncate table stu_buck; select * from stu_buck; 1 2 （4）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck select id, name from stu cluster by(id); 1 （5）发现还是只有一个分桶 ![]()
（6）需要设置一个属性 hive (default)>set hive.enforce.bucketing=true; hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1; hive (default)>insert into table stu_buck select id, name from stu cluster by(id); ![]()
（7）查询分桶的数据
hive (default)> select * from stu_buck;
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1001 ss1
1005 ss5
1009 ss9
1012 ss12
1016 ss16
1002 ss2
1006 ss6
1013 ss13
1003 ss3
1007 ss7
1010 ss10
1014 ss14
1004 ss4
1008 ss8
1011 ss11
1015 ss15 6.6.2 分桶抽样查询 对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结 果。Hive 可以通过对表进行抽样来满足这个需求。 查询表 stu_buck 中的数据。
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
1
注：tablesample 是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。
y 必须是 table 总 bucket 数的倍数或者因子。hive 根据 y 的大小，决定抽样的比例。例如，table 总共分了 4 份，当 y=2 时，抽取(4/2=)2 个 bucket 的数据，当 y=8 时，抽取(4/8=)1/2
个 bucket 的数据。
x 表示从哪个 bucket 开始抽取。例如，table 总 bucket 数为 4，tablesample(bucket 4 out of
4)，表示总共抽取（4/4=）1 个 bucket 的数据，抽取第 4 个 bucket 的数据。
注意：x 的值必须小于等于 y 的值，否则
FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck
6.6.3 数据块抽样
Hive 提供了另外一种按照百分比进行抽样的方式，这种是基于行数的，按照输入路径
下的数据块百分比进行的抽样。
hive (default)> select * from stu tablesample(0.1 percent) ;
1
提示：这种抽样方式不一定适用于所有的文件格式。另外，这种抽样的最小抽样单元是
一个 HDFS 数据块。因此，如果表的数据大小小于普通的块大小 128M 的话，那么将会返回
所有行。
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