从0开始搭建数据仓库(2):产品经理如何“玩转”Hive

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2021年1月20日17:22:32 评论 77 次浏览 7282字阅读24分16秒

公司新入职了的产品经理小美因为业务需要,想搭一个数据大屏方便自己查看数据。她找开发小王申请了数仓权限,然后从技术中台里找到了数据大屏的工具,把自己平时查数据用的sql搬上去跑,结果总是报错。

从0开始搭建数据仓库(2):产品经理如何“玩转”Hive

小美找到了做数据产品经理的师兄小帅看了看。

小帅:你这个查询有问题,业务系统的sql不能直接搬来用。

小美:我看长得差不多啊,除了多了个分区外,不都是sql吗?

小帅:你现在建的是Hive查询,Hive SQL虽说和SQL非常相似,但是一些细节上还是有区别的。


一、Hive SQL是什么?

Hive是大数据领域常用的数据仓库组件,可以借助查询语言SQl将HDFS上存储的结构化文件映射成一张数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive-SQL就是这个”类SQL查询功能”。Hive-SQL与SQL基本上一样,因为当初的设计目的,就是让会SQL不会编程MapReduce的也能完成处理数据工作。

【拓展】Hive-SQL是如何转化为MapReduce任务的呢?整个编译过程分为六个阶段:

1) Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree
2) 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
3) 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree
4) 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的ReduceSinkOperator,减少shuffle数据量
5) 遍历OperatorTree,翻译为MapReduce任务
6)物理层优化器进行MapReduce任务的变换,生成最终的执行计划

这里简单介绍一下其中的几个关键部分:

Antlr:Antlr是一种语言识别的工具,用来实现SQL的词法和语法解析,完成包括词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成等过程。使用时只需要编写对应的语法文件,定义词法和语法替换规则即可。

抽象语法树AST Tree:经过词法和语法解析后,使用 Antlr 的抽象语法树语法Abstract Syntax Tree,将输入语句转换成抽象语法树,方便后续进一步的处理。

QueryBlock:AST Tree仍然非常复杂,不够结构化,不方便直接翻译为MapReduce程序,AST Tree转化为QueryBlock就是将SQL进一步抽象和结构化。QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元,包括三个部分:输入源,计算过程,输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。我们在查看HiveSQL查询日志时会看到一个个流程块,这就是分拆出来的QueryBlock。

从0开始搭建数据仓库(2):产品经理如何“玩转”Hive


二、Hive SQL基本语法

小美的查询语句中用了HAVING子句,这个是Hive不支持的,可以用子查询来代替。然后小帅为小美讲了讲HiveSQL的基本语法。

常用的显示命令

show databases;   -- 查看有哪些库
show tables;    -- 查看当前库下有哪些表
show partitions;    -- 查看分区
show functions;    -- 罗列所有的函数
describe extended table_name;    -- 查看表的结构,字段,分区等情况

常用库、表操作

create database name;  -- 创建数据库

create [external]table [if not exists] table_name --创建表,指定表名。external 表示创建的表是否为外部表,不加此项则为内部表。if not exists 表示该表不存在时创建该表,否则忽略异常。

[(col_name data_type [comment col_comment], ...)] -- 创建字段,指定字段类型、注释

[comment table_comment]  -- 表的注释

[partitioned by(col_name data_type [comment col_comment], col_name_2 data_type_2, ...)] -- 指定分区,要注意分区字段不能出现的建表的字段中

[clustered by(col_name, col_name_2, ...)] [sorted by (col_name [ASC|DESC], ...)] into num_buckets buckets] -- 分桶

[row format row_format]

[stored as file_format]  -- 指定存储文件类型。textfile纯文本数据,sequencefil压缩数据(可节省存储空间)。

[location hdfs_path]  -- 存储路径

create table table_name like old_table_name;   -- 使用like关键字复制表结构

alter table table_name rename to new_table_name;  -- 更改表名

alter table table_name add columns (col_name data_type comment 'col_comment');   -- 增加一个字段并添加注释

alter table table_name replace columns (col_name data_type, col_name_2 data_type_2);   -- 删除列

alter table table_name add [if not exists] partition_name; -- 增加分区

alter table table_name drop partition_name, partition_name_2;   -- 删除分区

常用数据操作

insert into table_1 select * from table_2;  -- 在table_1后追加数据

insert overwrite table_1 select * from table_2;  -- 先将table_1中数据清空,然后添加数据


常用查询操作

HiveSQL的查询语句结构和SQL一致,除了前面提到的HAVING子句问题外,还需要注意的是HiveSQL中没有not null,当字段为null时,使用n代替。 


三、Hive SQL常用函数

小美的查询中有两处函数调用错误:

1) 用了GROUP_CONCAT()函数,这个在HiveSQL中没有,但是可以用CONCAT_WS()函数代替;

2) 是substring_index()函数,这个应该替换成split()函数。

然后小帅为小美讲了讲Hive中的常用函数。

  • 数学函数

bin(int d)      -- 计算二进制值d的string值
rand(int seed)       -- 返回随机数,seed是随机因子
round(double d,int n)  -- 返回保留n位小数的近似d值
floor(double d)       -- 返回小于d的最大整值
ceil(double d)       -- 返回大于d的最小整值

日期函数

current_date()  -- 返回当前日期

unix_timestamp()  -- 返回当前时间的unix时间戳,也可指定某一特定日期。如unix_timestamp('2021-01-13','yyyy-mm-dd')=1610513364

from_unixtime()  -- 返回unix时间戳的日期。如selectfrom_unixtime(unix_timestamp('2021-01-13','yyyy-mm-dd'),'yyyymmdd')='20210113'

to_date(string timestamp)   -- 返回时间字符串中的日期部分,如to_date('2021-01-0100:00:00')='2021-01-01'

year(date)    -- 返回日期date的年,如year('2021-01-01')=2021

month(date)   -- 返回日期date的月,如month('2021-01-01')=1

day(date)   -- 返回日期date的天,如day('2021-01-01')=1

weekofyear(date)  -- 返回日期date位于该年第几周,如weekofyear('2021-01-01')=1

datediff(date1, date2)  -- 返回日期date1与date2相差的天数,如datediff('2021-01-01','2021-01-02')=1

date_add(date,int1)   -- 返回日期date加上int1的日期,如date_add('2021-01-01',2)='2021-01-03'

date_sub(date,int1)   -- 返回日期date减去int1的日期,如date_sub('2021-01-03',2)='2021-01-01'

months_between(date1,date2)  -- 返回date1与date2相差月份,如months_between('2021-03-01','2021-01-01')=2

add_months(date,int1)  -- 返回date加上int1个月的日期,int1可为负数。如add_months('2021-02-01',-1)='2021-01-01'

last_day(date)   -- 返回date所在月份最后一天。如last_day('2021-01-01')='2021-01-31'

next_day(date,day1)  -- 返回日期date后下个星期day1的日期。day1为星期X的英文前两字母如next_day('2021-01-013','MO') 返回'2021-01-18'

trunc(date,string1)  -- 返回日期所在月的第一天或所在年的第一天。String1可为年(YYYY/YY/YEAR)或月(MONTH/MON/MM)。如trunc('2021-01-13','MM')='2021-01-01',trunc('2021-02-01','YYYY')='2021-01-01'

字符串函数

length(string)  -- 返回字符串长度

concat(string1,string2)  -- 返回拼接string1及string2后的字符串

concat_ws(sep, string1,string2)  -- 返回按指定分隔符sep拼接后的字符串

lower(string)  -- 返回小写字符串,同lcase(string)。

upper(string)  -- 返回大写字符串,同ucase(string)。

ascii(string)   -- 返回字符串第一个字符的ascii值。

space(int1)   -- 返回int1长度的空格字符串。

trim(string)  -- 去掉字符串左右空格。

ltrim(string)   -- 去掉字符串左空格。

rtrim(string)   -- 去掉字符串右空格。

repeat(string,int1)  -- 返回重复string字符串int1次后的字符串。

reverse(string)  -- 返回string反转后的字符串。如reverse('abc')='cba'

lpad(string,len1,pad1)  -- 以pad1字符左填充string字符串,至len1长度。如rpad('abc',5,'1')='11abc'。

rpad(string,len1,pad1)  -- 以pad1字符右填充string字符串,至len1长度。如rpad('abc',5,'1')='abc11'。

split(string,pat1)  -- 以pat1正则分隔字符串string,返回数组。如split('a,b,c',',') = ["a","b","c"]

substr(string,index1,int1)  -- 从index位置起截取int1个字符。如substr('abcde',1,2)='ab'

regexp_replace(string1,string2, string4)   --正则表达式替换函数。将字符串1中的符合正则表达式string2的部分替换为string3。如regexp_replace(‘abcde, ‘b|c|d’, ”)=’ae’

聚合函数

count(col)  -- 统计行数
sum(col)  -- 统计指定列和
avg(col)  -- 统计指定列平均值
min(col)  -- 返回指定列最小值
max(col)  -- 返回指定列最大值

窗口函数

row_number() over(partitiion by .. order by .. )  -- 根据partition排序,相同值取不同序号,不存在序号跳跃

rank() over(partition by ..  order by ..)   -- 根据partition排序,相同值取相同序号,存在序号跳跃

dense_rank() over(partition by .. order by ..)   -- 根据partition排序,相同值取相同序号,不存在序号跳跃

lag(col,n) over(partition by .. order by ..)  --查看当前行的上第n行

lead(col,n) over(partition by .. order by ..) -- 查看当前行的下第n行

转换函数

cast(col as dtype)  --将指定值转换为指定数据类型dtype,如字符串到整型的转换

判断函数

NVL(expr1, expr2)  -- 如果第一个参数为空则显示第二个参数,反之则显示第一个参数。常用于非空判断,如nvl(table1.name, '') <> ''

NVL2(expr1, expr2,expr3)  -- 如果第一个参数为空则显示第二个参数,反之则显示第三个参数

NULLIF(expr1, expr2)   -- 如果第一个参数和第二个参数相等则返回空(NULL),否则返回第一个参数

Coalesce(expr1,expr2, expr3….exprn)  -- 返回参数序列中第一个非空参数

解析函数

regexp_extract(string1,string pattern, int1)   -- 正则表达式解析函数。将字符串string1按照正则表达式pattern的规则拆分,返回int1指定的字符。如regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 1)=’the’,regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 2)=’bar’

Size(map(<key,value>,<key,value>))  -- 返回map集合的个数。如size(map(1,’a’,2,’b’))=2。

find_in_set(string1, string strList)  -- 返回string1在strlist中第一次出现的位置,strlist是用逗号分割的字符串(集合)。如果没有找string1,则返回0.

parse_url(string url_string, stringpartToExtract [, string keyToExtract])  --url解析函数,partToExtract的有效值为:HOST,PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, and USERINFO。如parse_url(‘ 

&k2=v2#Ref1′,‘QUERY’, ‘k1′)=’v1’

get_json_object(string json_string,string path)  -- json解析函数。解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。

行列转换

concat_ws(sep, collect_set(col1))   -- 多行转一列,以sep分隔符分隔。collect_set在无重复的情况下也可以collect_list()代替。collect_set()去重,collect_list()不去重

lateral view explode(split(col1,  sep))  -- 一列转多行。

-END-

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