HiveQL基礎語法(聚合,分組函數)

1. 聚合函數

  • 通俗說,聚合函數是將多行數據導出一條結果
    常用的聚合函數有:max,min,count,sum,avg

  • 對emp表查詢員工的最大、最小、平均工資及所有工資的和

        1. hive> select * from emp;
        2. OK
        3. 7369    SMITH   CLERK   7902    1980/12/17      800.0   NULL    20
        4. 7499    ALLEN   SALESMAN        7698    1981/2/20       1600.0  300.0   30
        5. 7521    WARD    SALESMAN        7698    1981/2/22       1250.0  500.0   30
        6. 7566    JONES   MANAGER 7839    1981/4/2        2975.0  NULL    20
        7. 7654    MARTIN  SALESMAN        7698    1981/9/28       1250.0  1400.0  30
        8. 7698    BLAKE   MANAGER 7839    1981/5/1        2850.0  NULL    30
        9. 7782    CLARK   MANAGER 7839    1981/6/9        2450.0  NULL    10
        10. 7788    SCOTT   ANALYST 7566    1987/4/19       3000.0  NULL    20
        11. 7839    KING    PRESIDENT       NULL    1981/11/17      5000.0  NULL    10
        12. 7844    TURNER  SALESMAN        7698    1981/9/8        1500.0  0.0     30
        13. 7876    ADAMS   CLERK   7788    1987/5/23       1100.0  NULL    20
        14. 7900    JAMES   CLERK   7698    1981/12/3       950.0   NULL    30
        15. 7902    FORD    ANALYST 7566    1981/12/3       3000.0  NULL    20
        16. 7934    MILLER  CLERK   7782    1982/1/23       1300.0  NULL    10
        17. Time taken: 5.998 seconds, Fetched: 14 row(s)
    
        18. hive> select max(salary),min(salary),avg(salary),sum(salary) from emp;
        19. 5000.0  800.0   2073.214285714286       29025.0
    
  • 查詢記錄數count

        1. hive> select count(*) from emp;
        2. hive> select count(1) from emp;
        3. 14
    

    使用1和*都是對錶進行記錄數查詢

2. 分組函數(group by)

  • 分組字段要和查詢字段匹配
    分組函數會有mr
    分組函數會產生數據傾斜

    • 按照部門進行分組

      1. hive> select deptno from emp group by deptno;
      2. 結果:
      3. 10
      4. 20
      5. 30
      
    • 查詢每個部門的平均工資

      1. hive> select deptno,avg(salary) avg_sal from emp group by deptno; 
      2. 結果: 
      3. 10 2916.6666666666665 
      4. 20 2175.0 
      5. 30 1566.6666666666667
      
    • 查詢平均工資大於2000的部門

      1. hive>  select deptno,avg(salary) from emp group by deptno having avg(salary) > 2000;
      2. 結果:
      3. 10      2916.6666666666665
      4. 20      2175.0
      

      分組函數使用條件語句不能使用where,用having

    • 按照部門和入職時間進行分組

      1. hive> select deptno,hiredate from emp group by deptno,hiredate;
      2. 結果:
      3. 10      1981/11/17
      4. 10      1981/6/9
      5. 10      1982/1/23
      6. 20      1980/12/17
      7. 20      1981/12/3
      8. 20      1981/4/2
      9. 20      1987/4/19
      10. 20      1987/5/23
      11. 30      1981/12/3
      12. 30      1981/2/20
      13. 30      1981/2/22
      14. 30      1981/5/1
      15. 30      1981/9/28
      16. 30      1981/9/8
      
    • 按照部門和入職時間進行分組並計算出每組的人數

      1. hive> select deptno,hiredate,count(ename) from emp group by  deptno,hiredate;
      2. 結果:
      3. 10      1981/11/17      1
      4. 10      1981/6/9        1
      5. 10      1982/1/23       1
      6. 20      1980/12/17      1
      7. 20      1981/12/3       1
      8. 20      1981/4/2        1
      9. 20      1987/4/19       1
      10. 20      1987/5/23       1
      11. 30      1981/12/3       1
      12. 30      1981/2/20       1
      13. 30      1981/2/22       1
      14. 30      1981/5/1        1
      15. 30      1981/9/28       1
      16. 30      1981/9/8        1
      

3. case when then end(不會跑mr)

  • 查詢員工的姓名和工資等級,按如下規則顯示
    salary小於等於1000,顯示LOWER
    salaray大於1000且小於等於2000,顯示MIDDLE
    salaray大於2000小於等於4000,顯示MIDDLE
    sal大於4000,顯示highest

        1. select ename, salary, 
        2. case
        3. when salary > 1 and salary <= 1000 then 'LOWER'
        4. when salary > 1000 and salary <= 2000 then 'MIDDLE'
        5. when salary > 2000 and salary <= 4000 then 'HIGH'
        6. ELSE 'HIGHEST'
        7. end
        8. from emp;
        9. 結果:
        10. SMITH   800.0   LOWER
        11. ALLEN   1600.0  MIDDLE
        12. WARD    1250.0  MIDDLE
        13. JONES   2975.0  HIGH
        14. MARTIN  1250.0  MIDDLE
        15. BLAKE   2850.0  HIGH
        16. CLARK   2450.0  HIGH
        17. SCOTT   3000.0  HIGH
        18. KING    5000.0  HIGHEST
        19. TURNER  1500.0  MIDDLE
        20. ADAMS   1100.0  MIDDLE
        21. JAMES   950.0   LOWER
        22. FORD    3000.0  HIGH
        23. MILLER  1300.0  MIDDLE
    

4. join

  • Hive中Join的關聯鍵必須在ON ()中指定,不能在Where中指定,否則就會先做笛卡爾積,再過濾。
  • 創建表

        1. hive> create table join_a(
        2.     > id int,
        3.     > name string
        4.     > )
        5.     > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
    
        6. hive> load data local inpath '/home/hadoop/data/join_a.txt' OVERWRITE INTO TABLE join_a;
    
        7. hive> select * from join_a;
        8. OK
        9. 1       zhangsan
        10. 2       lisi
        11. 3       wangwu
    
        12. hive> create table join_b(
        13.     > id int,
        14.     > age int
        15.     > )
        16. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
    
        17. hive> load data local inpath '/home/hadoop/data/join_b.txt' OVERWRITE INTO TABLE join_b;
    
        18. hive> select * from join_b;
        19. OK
        20. 1       20
        21. 2       30
        22. 4       40
    
  • 內連接
    內連接即基於on語句,僅列出表1和表2符合連接條件的數據

        1. hive> select a.id,a.name,b.age from join_a a join join_b b on a.id=b.id;
        2. 結果:
        3. 1       zhangsan        20
        4. 2       lisi    30
    
        5. hive> select * from join_a a join join_b b on a.id=b.id;
        6. 結果:
        7. 1       zhangsan        1       20
        8. 2       lisi    2       30
    
  • 左連接
    左連接是顯示左邊的表的所有數據,如果有右邊表與之對應,則顯示;否則顯示null

        1. hive> select a.id,a.name,b.age from join_a a left join join_b b on a.id=b.id;
        2. 結果:
        3. 1       zhangsan        20
        4. 2       lisi    30
        5. 3       wangwu NULL
    
  • 右連接
    右連接是顯示右邊的表的所有數據,如果有左邊表與之對應,則顯示;否則顯示null

        1. hive> select a.id,a.name,b.age from join_a a right join join_b b on a.id=b.id;
        2. 結果:
        3. 1       zhangsan        20
        4. 2       lisi    30
        5. NULL    NULL    40
    
  • 全連接
    相當於表1和表2的數據都顯示,如果沒有對應的數據,則顯示Null.

    1. hive > select a.id,a.name,b.age from join_a a full join join_b b on a.id=b.id;
    2. 結果:
    3. 1 zhangsan 20
    4. 2 lisi 30
    5. 3 wangwu1 NULL
    6. NULL NULL 40
  • 笛卡爾積
    笛卡爾積(沒有連接條件)會針對表1和表2的每條數據做連接
    join(cross join)

        1. hive > select a.id,a.name,b.age from join_a a cross join join_b b;
        2. 結果:
        3. 1       zhangsan        20
        4. 1       zhangsan        30
        5. 1       zhangsan        40
        6. 2       lisi    20
        7. 2       lisi    30
        8. 2       lisi    40
        9. 3       wangwu1 20
        10. 3       wangwu1 30
        11. 3       wangwu1 40
    

來自@若澤大數據

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