hive:条件查询、join关联查询、分组聚合、子查询

简介: hive:条件查询、join关联查询、分组聚合、子查询

hive查询语法

提示:在做小数据量查询测试时,可以让hive将mrjob提交给本地运行器运行,可以在hive会话中设置如下参数:

hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;

 

基本查询示例

select * from t_access;

select count(*) from t_access;

select max(ip) from t_access;

 

条件查询

select * from t_access where access_time<'2017-08-06 15:30:20'

select * from t_access where access_time<'2017-08-06 16:30:20' and ip>'192.168.33.3';

 

join关联查询示例

   假如有a.txt文件

a,1
b,2
c,3
d,4

 

假如有b.txt文件

a,xx
b,yy
d,zz
e,pp

进行各种join查询:

inner join(join)

select 
a.name as aname,
a.numb as anumb,
b.name as bname,
b.nick as bnick
from t_a a
join t_b b
on a.name=b.name

结果:

+--------+--------+--------+--------+--+
| aname  | anumb  | bname  | bnick  |
+--------+--------+--------+--------+--+
| a      | 1      | a      | xx     |
| b      | 2      | b      | yy     |
| d      | 4      | d      | zz     |
+--------+--------+--------+--------+--+

left outer join(left join)

select 
a.name as aname,
a.numb as anumb,
b.name as bname,
b.nick as bnick
from t_a a
left outer join t_b b
on a.name=b.name

结果:

图片.png

 

 

right outer join(right join)

select 
a.name as aname,
a.numb as anumb,
b.name as bname,
b.nick as bnick
from t_a a
right outer join t_b b
on a.name=b.name

结果:

 

图片.png

 

full outer join(full join)

 

结果:

 

图片.png

 

left semi join

hive中不支持exist/IN子查询,可以用left semi join来实现同样的效果:

select 
a.name as aname,
a.numb as anumb
from t_a a
left semi join t_b b
on a.name=b.name;

结果:

 

图片.png

注意: left semi join的 select子句中,不能有右表的字段

 

group by分组聚合

select dt,count(*),max(ip) as cnt from t_access group by dt;
select dt,count(*),max(ip) as cnt from t_access group by dt having dt>'20170804';
select 
dt,count(*),max(ip) as cnt 
from t_access 
where url='http://www.edu360.cn/job'
group by dt having dt>'20170804';

注意: 一旦有group by子句,那么,在select子句中就不能有 (分组字段,聚合函数) 以外的字段

如果想要【select非group by的字段】,可以参考https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/80865000

## 为什么where必须写在group by的前面,为什么group by后面的条件只能用having

因为,where是用于在真正执行查询逻辑之前过滤数据用的

having是对group by聚合之后的结果进行再过滤;

上述语句的执行逻辑:

  1. where过滤不满足条件的数据
  2. 用聚合函数和group by进行数据运算聚合,得到聚合结果
  3. 用having条件过滤掉聚合结果中不满足条件的数据

 

 

子查询

select id,name,father 
from 
(select id,name,family_members['brother'] as father from t_person) tmp
where father is not null;

 



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