数据仓库 Hive 从入门到大神（五）

在这一篇文章中，我们将继续介绍 Hive 的高级概念和用法。

分区表

分区表是在建表时指定了一个或多个分区键的表。Hive 中的分区允许您对数据进行逻辑上的划分，以便更轻松地查询和管理数据。例如，如果您有一个包含销售数据的表，并且您希望按年份、月份和日期对该表进行分组，则可以使用分区表来实现这一点。以下是创建分区表的示例：

CREATE TABLE sales (
  id INT,
  date STRING,
  amount DOUBLE
)
PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT);

使用 PARTITIONED BY 关键字指定表的分区键。然后，您可以使用 ALTER TABLE 语句添加、删除或更改分区。例如，要添加一个新的分区，请使用以下命令：

ALTER TABLE sales ADD PARTITION (year=2021, month=9, day=1);

存储格式

存储格式是指 Hive 用于在磁盘上保存表数据的方式。Hive 支持多种存储格式，包括文本格式、序列化格式、二进制格式等。

其中，文本格式是最常用的格式之一。它将表数据保存为普通文本文件，每行表示一个记录，字段之间使用分隔符进行分隔。例如，以下是一个使用“,”作为分隔符的 CSV 文件的示例：

1,2021-09-01,100.0

2,2021-09-02,200.0

3,2021-09-03,300.0

您可以使用以下命令创建一个使用文本格式的表：

CREATE TABLE sales_text (
  id INT,
  date STRING,
  amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n';

其中，ROW FORMAT DELIMITED 表示使用分隔符作为字段分隔符，FIELDS TERMINATED BY 指定字段分隔符，LINES TERMINATED BY 指定行分隔符。

除了文本格式外，Hive 还支持其他多种存储格式，如 ORC、Parquet 等。这些存储格式具有更高的压缩率和更快的读取速度，适合于大规模数据的存储和处理。

UDF（User Defined Function）

UDF 是用户自定义的函数，用于扩展 Hive 的功能。Hive 内置了许多函数，如数学函数、字符串函数等，但是有些函数可能不足以满足您的需求，此时可以使用 UDF 来编写自己的函数。

UDF 可以是一个简单的函数，也可以是一个复杂的函数，可以接受任意数量和类型的参数，可以返回任意类型的值。编写 UDF 需要熟悉 Java 或 Python 等编程语言，并使用 Hive 提供的 API 在该语言中编写代码。

以下是一个使用 Java 编写的 UDF 的示例：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class HelloWorld extends UDF {
  public String evaluate(String name) {
    return "Hello, " + name + "!";
  }
}

该 UDF 接受一个字符串参数，返回一个字符串值，表示将输入字符串与“Hello, ”连接起来的结果。

要在 Hive 中使用该 UDF，请先将其打包成 JAR 文件，然后使用 ADD JAR 命令加载该 JAR 文件，并使用 CREATE TEMPORARY FUNCTION 命令注册该 UDF，如下所示：

ADD JAR /path/to/helloworld.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION hello_world AS 'com.example.HelloWorld';

现在，您可以在 Hive 中使用 hello_world 函数来调用该 UDF 了，如下所示：

SELECT hello_world('John') as greeting;

该查询将调用 hello_world 函数，并将字符串“John”作为参数传递给它。函数将返回一个字符串值“Hello, John!”，并作为名为“greeting”的列包含在查询结果中。

窗口函数

窗口函数是一种高级查询技术，可以在 Hive 中使用。窗口函数允许您对表中的一组行执行计算，并使用 OVER 子句指定要计算的行集。

以下是使用窗口函数计算每位销售员的总销售额并按照销售额进行排序的示例：

SELECT salesperson, SUM(amount) OVER (PARTITION BY salesperson) as total_sales
FROM sales
ORDER BY total_sales DESC;

该查询将对 sales 表中的所有记录进行分组，以便按销售员进行分区。然后，对于每个分区，将计算总销售额，并将其作为名为“total_sales”的列包含在查询结果中。最后，查询结果按照总销售额降序排序。

总结

本文介绍了 Hive 的分区表、存储格式、UDF 和窗口函数等高级概念和用法。这些功能可以帮助您更好地管理和查询数据，并扩展 Hive 的功能以满足更多需求。