标签：force mapr block close end throws 影响 关系 重建
Facebook由hive和Hadoop组建
hive由facebook开发的
存储HDFS，查询MapReduce
优势
解决了传统关系型数据库在大数据处理上的瓶颈。适合大数据批量处理
充分利用集群的CPU计算资源，存储资源，实现并行计算
Hive支持标准的SQL语法，免去了编写MR程序的过程，减少了开发成本
良好的扩展性，扩展功能方便
劣势
HQL表达能力有限：有些复杂运算用HQL不易表达
效率低：Hive自动生成MR作业，通常不够智能
不适于机器学习
service mysql atart & chkconfig mysqld on
启动MySQL服务并且设置每次开机都启动MySQL服务
hive --service metastore &
执行方式
hive 命令行
hive -e hive语句
hive -f hive脚本
泰坦尼克号乘客储存与分析
！开头；结束
查看当前数据库位置
表的数据类型
| 类型 | 描述 | 举例 | |
|---|---|---|---|
| 基础数据类型 | TINYINT | 1byte有符号整型 | 20 |
| SMALLINT | 2byte有符号整型 | 20 | |
| INT | 4byte有符号整型 | 20 | |
| BIGINT | 8byte有符号整型 | 20 | |
| BOOLEAN | 布尔类型 | True | |
| FLOAT | 单精度浮点型 | 3.14159 | |
| DOUBLE | 双精度浮点型 | 3.14159 | |
| STRING(CHAR、VARCHAR) | 字符串 | ‘hello world’ | |
| TIMESTAMP(DATE) | 时间戳 | 1327882394 | |
| BINARY | 字节数组 | 01 |
| 类型 | 描述 | 举例 | |
|---|---|---|---|
| 复杂数据类型 | ARRAY | 一组有序字段，字段的类型必须相同 | user[1] |
| MAP | 一组无序的键/值对，键的类型必须是原子的，值可以是任何类型。同一个映射的键类型必须相同，值类型也必须相同 | user[‘name’] | |
| STRUCT | 一组命名的字段，字段类型可以不同 | user.age |
create table person( > id int, > name string, > age int) > row format delimited fields terminated by ‘,‘; 以 ‘，’分割
创建外表指定路径/user/root/external/person
create external table external(
id int,
name string,
age int)
row format delimited fields terminated by ‘,‘
location ‘/user/root/external/external_person‘;
案例实现
泰坦尼克号，建表
create table tidanic( > passengerid int, > survived int, > pclass string, > name string, > sex int, > age int, > sibsp int, > parch int, > ticket string, > fare double, > cabin string, > embarked string) > row format delimited fields terminated by ‘,‘;
查看十条数据
select * from tidanic limit 10;
建表语句
hive> create table tidanic_part(
> passengerid int,
> survived int,
> pclass string,
> name string)
> partitioned by(gender string) #指定分段为gender
> row format delimited fields terminated by ‘,‘;
放入数据
insert overwrite table tidanic_part partition(gender=‘female‘) select passengerid,survived,pclass,name from tidanic where sex=‘female‘;
建表
hive> create table tidanic_dynamic_part(
> passengerid int,
> survived int,
> name string)
> partitioned by(passenderclass string) #指定分段为gender
> row format delimited fields terminated by ‘,‘;
设置
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode-nostrict;
设置字段
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
insert overwrite table tidanic_dynamic_part partition(passenderclass) select passengerid,survived,name,pclass from tidanic;
创建带数据的表
create table tidanic_10 as select * from tidanic limit 10;
复制表结构
create table tidanic_like like tidanic;
桶表，按照年龄将数据分到四个桶，抽取两个桶的数据创建一个新的表
hive> create table tidanic_bucket(
> passengerid int,
> name string,
> age int)
> clustered by (age) into 4 buckets
> row format delimited fields terminated by ‘,‘;
set hive.enforce.bucketing=true;
LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath‘ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
LOCAL：导入语句带有LOCAL，说明是导入Linux本地的数据，若是从HDFS上导入数据，则导入语句不加LOCAL；
filepath：数据的路径
OVERWRITE：指定覆盖表之前的数据，如果是追加，则去掉OVERWRITE关键字即可。
PARTITON:如果是分区表，指定分区字段的名称。
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/opt/GoodsTypes.csv‘ OVERWRITE INTO TABLE goodtypes;
吧HDFS数据整到表中
2.单表查询导入数据
INSERT [OVERWRITE|INTO] table 表1
[PARTITION（part1=val1,part2=val2）] SELECT字段1, 字段2, 字段3 FROM 表2 ;
3.多表查询导入数据
FROM 表1
INSERT INTO TABLE 表2 SELECT 字段 LIMIT N
INSERT INTO TABLE 表3 SELECT 字段 WHERE … ;
?
查询tidanic表中的存活乘客数据到tidanic_save
查询tidanic表中的死亡乘客数据到tidanic_died
搞出10行数据放到tidanic_10中
hive> insert into table tidanic_10 select * from tidanic_10;
?
多表查询
1.先建立两个表
hive> insert into table tidanic_10 select * from tidanic_10;
hive> insert into table tidanic_10 select * from tidanic_10;
from tidanic
insert overwrite table tidanic_save select * where survived=1
insert overwrite table tidanic_died select * where survived=0;
?
overwrite表示覆盖原先内容
把不同的内容放在不同的表中,导入死亡名单
Hive导出数据
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY ‘路径’
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’
SELECT 字段1, 字段2, 字段3 FROM 表名 ;
如果添加LOCAL关键字，那么导出的是本地目录，如果没有该关键字，那么导出的是HDFS目录；
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,‘在这里指定导出数据的分隔符为‘,’。
OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 查询结果将覆盖本地目录
select语法
SELECT [ALL|DISTINCT] 字段列表(字段1 别名,....)
FROM 表1 别名, 表2 别名, ....
WHERE 条件 ….
GROUP BY 分组字段 HAVING(组约束条件)
ORDER BY 排序字段1 Asc | Desc, 字段2 Asc|Desc, .....
[CLUSTER BY 字段 | [DISTRIBUTE BY字段] [SORT BY字段]]
LIMIT M,N；
distinct去重
order by 查询
分组
查询死亡和存活的情况
select count(*) as p_sout,survived from tidanic group by survived;
select count(*) as p_sout,survived from tidanic group by survived;
left outer join:左边表的所有记录连接结果会被返回，右边表没有符合on条件的，连接的右边的列为Null
right outer join:右边表的所有记录连接结果会被返回，左边表没有符合on条件的，连接的左边的列为Null
full outer join:返回两个表所有的记录连接结果
left semi join:左半开边连接，只返回满足连接条件的左边记录，类似MySQL in
查询emp表中的员工姓名，薪水，如果薪水小于2000标记为low，如果薪水在2000和5000之间标记为middle,如果薪水大于5000标记为high
Ø统计性别与生存率的关系
Ø统计客舱等级与生存率的关系
Ø统计登船港口与生存率的关系
select sex,count(*) as s_count from tidanic where survived=1 group by sex;
目标：查询emp表平均薪水大于2000的部门编号、平均薪水并按照部门编号排序，不包括10部门
Ø查询顺序
SELECT deptno,avg(sal) as avg_sal FROM emp WHERE deptno<>10 GROUP BY deptno HAVING avg(sal)>2000 ORDER BY deptno;
ØSQL执行顺序
FROM ... WHERE ... GROUP BY ... AVG SUM 等聚合函数 ... HAVING ... SELECT... ORDER BY ...
ØHive执行顺序
FROM ... WHERE ... SELECT ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ...
配置Java环境
首先打开
nohup hive --service hiveserver2 &
查看1000端口是否运行
netstat -nplt | grep 10000
Java开发
public static void main(String[] agrs) throws ClassNotFoundException, SQLException {
String driverName ="org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
String url="jdbc:hive2://192.168.128.130:10000/default";
String username="root";
String password="root";
Class.forName(driverName);
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
Statement stmt = connection.createStatement();
stmt.execute("CREATE DATABASE shopbucket");
connection.close();
?
}
select t.types,t.goods,t.t_g_count from (select c.types,c.goods,count(1) t_g_count,row_number() over(partition by c.types order by count(1) desc) rank from(select a.*,b.types from goodsorder a left outer join goodstypes b on a.goods=b.goods) c group by c.types,c.goods) t where rank<=10;
UDF：用户定义函数
UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）
ØUDAF：用户定义聚集函数
UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。
UDTF：用户定义表生成函数
UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行。比如explode。
1.上传自定义udf的jar到Linux
2.在Hive CLI执行：add jar /opt/dateudf.jar;
3.在Hive CLI执行：create temporary function datetotime as ‘demo.DateUDF‘;
1.把自定义函数的jar上传到hdfs中
2.创建永久函数：
create function datetotime as ‘demo.DateUDF‘ using jar ‘hdfs://master:8020/user/root/dateudf.jar’;
3.删除函数：drop [temporary] function [if exists] [dbname.]函数名;
CREATE INDEX index_name --索引名称
ON TABLE base_table_name (col_name, ...) --建立索引的列
AS index_type --索引类型
[WITH DEFERRED REBUILD] --重建索引
[IDXPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] --索引额外属性
[IN TABLE index_table_name] --索引表的名字
[ [ ROW FORMAT ...] STORED AS ...
| STORED BY ... ] --索引表行分隔符 、 存储格式
[LOCATION hdfs_path] --索引表存储位置
[TBLPROPERTIES (...)] --索引表表属性
[COMMENT "index comment"]; --索引注释
Ø显示表上所有列的索引
SHOW FORMATTED INDEX ON table_name;
Ø删除索引
DROP INDEX [IF EXISTS] index_name ON table_name;
自动使用索引
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
SET hive.optimize.index.filter=true;
SET hive.optimize.index.filter.compact.minsize=0;
•公司收入的80%来自顶端的20%的客户。
•20%的客户其利润率100%。
•90%以上的收入来自现有客户。
•大部分的营销预算经常被用在非现有客户上。
•5%至30%的客户在客户金字塔中具有升级潜力。
•客户金字塔中客户升级2%，意味着销售收入增加10%，利润增加50%。
这些经验也许并不完全准确，但是它揭示了新时代客户分化的趋势，也说明了对客户价值分析的迫切性和必要性。
航空公司客户原始数据存在少量的缺失值和异常值，需要清洗后才能用于分析。
通过对数据观察发现原始数据中存在票价为空值，票价最小值为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于0的记录。
Ø票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成。
处理方法：丢弃票价为空的记录。
Ø其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成。由于原始数据量大，这类数据所占比例较小，对于问题影响不大，因此对其进行丢弃处理。
处理方法：丢弃票价为0，平均折扣率不为0，总飞行公里数大于0的记录。
creat table sum_0_seg_avg_not_0 as select * from 表 where !(sum_yr_1=0 and avg_discount<>0 and seg_km_sum>0);
标签：force mapr block close end throws 影响 关系 重建
原文地址：https://www.cnblogs.com/Liguangyang/p/13280554.html
