【大数据命令合集】Hive

一、启动类

功能说明	命令
启动hiveserver2服务	bin/hiveserver2
启动beeline	bin/beeline
连接hiveserver2	beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop102:10000
metastroe服务	bin/hive --service metastore

hive 启动元数据服务（metastore和hiveserver2）和优雅关闭脚本

启动：hive.sh start
关闭：hive.sh stop
重启：hive.sh restart
状态：hive.sh status

脚本如下 

#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs

mkdir -p $HIVE_LOG_DIR

#检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口
function check_process()
{
    pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
    ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
    echo $pid
    [[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
}

function hive_start()
{
    metapid=$(check_process Hivemetastore 9083)
    cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
    cmd=$cmd" sleep4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1"
    [ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "metastroe服务已启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
    [ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
}

function hive_stop()
{
    metapid=$(check_process Hivemetastore 9083)
    [ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "metastore服务未启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    [ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
}

case $1 in
"start")
    hive_start
    ;;
"stop")
    hive_stop
    ;;
"restart")
    hive_stop
    sleep 2
    hive_start
    ;;
"status")
    check_process Hivemetastore 9083 >/dev/null && echo "metastore服务运行正常" || echo "metastore服务运行异常"
    check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
    ;;
*)
    echo Invalid Args!
    echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
    ;;
esac

二、常用交互命令

功能说明	命令
不进入hive的交互窗口执行sql	bin/hive -e "sql语句"
执行脚本中sql语句	bin/hive -f hive.sql
退出hive窗口	exit 或 quit
命令窗口中查看hdfs文件系统	dfs -ls /
命令窗口中查看hdfs文件系统	! ls /data/h

三、SQL类 3.1 常用特殊的

说明	语句
查看hive中的所有数据库	show databases
用default数据库	use default
查询表结构	desc table_name
查看数据库	show databases
重命名表名	alter table table1 rename to table2
修改表中字段	alter table table_name change name user_name String
修改字段类型	alter table table_name change salary salary Double
创建外部表	create external table ....
查询外部表信息	desc formatted outsidetable
创建视图	create view view_name as select * from table_name .....
添加数据	load data local inpath 'xxx'  overwrite into table table_name partition(day='2021-12-01')

3.2 内置函数 3.2.1  NVL

给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( value，default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL

select nvl(column, 0) from xxx；

3.2.2 行转列

函数	描述
CONCAt(string A/col, string B/col…)	返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串
CONCAT_Ws(separator, str1, str2,...)	第一个参数参数间的分隔符，如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
COLLECT_SET(col)	将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段
COLLECT_LIST(col)	函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行不去重汇总，产生array类型字段。

3.2.3 列转行(一列转多行)

「Split(str, separator)：」 将字符串按照后面的分隔符切割，转换成字符array。

「EXPLODE(col)：」将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

「LATERAL VIEW」

用法：

LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias

解释：lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一或者多行，lateral view再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。

「准备数据源测试」

movie	category
《功勋》	记录,剧情
《战狼2》	战争,动作,灾难

「SQL」

SELECt movie,category_name 
FROM movie_info 
lateral VIEW
explode(split(category,",")) movie_info_tmp  AS category_name ;

「测试结果」

《功勋》      记录
《功勋》      剧情
《战狼2》     战争
《战狼2》     动作
《战狼2》     灾难

 3.3 窗口函数

（1）OVER()

定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。

（2）CURRENT ROW（当前行）

n PRECEDING：往前n行数据

n FOLLOWING：往后n行数据

（3）UNBOUNDED（无边界）

UNBOUNDED PRECEDING 前无边界，表示从前面的起点

UNBOUNDED FOLLOWING后无边界，表示到后面的终点

「SQL案例：由起点到当前行的聚合」

select 
    sum(money) over(partition by user_id order by pay_time rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row) 
from or_order;

「SQL案例：当前行和前面一行做聚合」

select 
    sum(money) over(partition by user_id order by pay_time rows between 1 PRECEDING and current row) 
from or_order;

「SQL案例：当前行和前面一行和后一行做聚合」

select 
    sum(money) over(partition by user_id order by pay_time rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING )
from or_order;

「SQL案例：当前行及后面所有行」

select 
    sum(money) over(partition by user_id order by pay_time rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING  )
from or_order;

（4）LAG(col,n,default_val)

往前第n行数据，没有的话default_val

（5）LEAD(col,n, default_val)

往后第n行数据，没有的话default_val

「SQL案例：查询用户购买明细以及上次的购买时间和下次购买时间」

select 
 user_id,,pay_time,money,
 
 lag(pay_time,1,'1970-01-01') over(PARTITION by name order by pay_time) prev_time,
 
 lead(pay_time,1,'1970-01-01') over(PARTITION by name order by pay_time) next_time
from or_order;

（6）FIRST_VALUE(col,true/false)

当前窗口下的第一个值，第二个参数为true，跳过空值。

（7）LAST_VALUE (col,true/false)

当前窗口下的最后一个值，第二个参数为true，跳过空值。

「SQL案例：查询用户每个月第一次的购买时间 和 每个月的最后一次购买时间」

select
 FIRST_VALUE(pay_time) 
     over(
         partition by user_id,month(pay_time) order by pay_time 
         rows between UNBOUNDED PRECEDING and UNBOUNDED FOLLOWING
         ) first_time,
 
 LAST_VALUE(pay_time) 
     over(partition by user_id,month(pay_time) order by pay_time rows between UNBOUNDED PRECEDING and UNBOUNDED FOLLOWING
     ) last_time
from or_order;

（8）NTILE(n)

把有序窗口的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。（用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值）

「SQL案例：查询前25%时间的订单信息」

select * from (
    select User_id,pay_time,money,
    
    ntile(4) over(order by pay_time) sorted
    
    from or_order
) t
where sorted = 1;

3.4 4个By

Order By：全局排序，只有一个Reducer。Sort By：分区内有序。Distrbute By：类似MR中Partition，进行分区，结合sort by使用。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。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

注：

①在生产环境中Order By用的比较少，容易导致OOM

②在生产环境中Sort By+ Distrbute By用的多。

3.5 排序函数

（1）RANK()：排序相同时会重复，总数不会变

1
1
3
3
5

（2）DENSE_RANK()：排序相同时会重复，总数会减少

1
1
2
2
3

（3）ROW_NUMBER()：会根据顺序计算

1
2
3
4
5

3.6 日期函数

datediff：返回结束日期减去开始日期的天数

datediff(string enddate, string startdate) 

select datediff('2021-11-20','2021-11-22') 

date_add：返回开始日期startdate增加days天后的日期

date_add(string startdate, int days) 

select date_add('2021-11-20',3) 

date_sub：返回开始日期startdate减少days天后的日期

date_sub (string startdate, int days) 

select date_sub('2021-11-22',3)