小编给大家分享一下Hive中Hql语法是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

我们提供的服务有：成都网站建设、网站制作、微信公众号开发、网站优化、网站认证、澄江ssl等。为上千家企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务，是有科学管理、有技术的澄江网站制作公司

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构

化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需

要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把

己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

     它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机

online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。

    HIVE的特点：可伸缩（在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错，输入格式的松散耦合。

     Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述，请参考：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual ，本文的内容大部分翻译自该页面，期间加入了一些在使用过程中需要注意到的事项。

1.  DDL 操作

2.  DML 操作:元数据存储

     hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。数据是以load的方式加载到建立好的表中。数据一旦导入就不可以修改。

3.  DQL 操作:数据查询SQL

4.  从SQL到HiveQL应转变的习惯

) a  

• REDUCE word, cnt USING  ) a  

• REDUCE sessionid, tstamp, data USING GROUP BY t3.c2;  

5.  实际示例

创建一个表

CREATE TABLE u_data (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
unixtime STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '/t'
STORED AS TEXTFILE;

下载示例数据文件，并解压缩
wget http://www.grouplens.org/system/files/ml-data.tar__0.gz
tar xvzf ml-data.tar__0.gz

加载数据到表中:

LOAD DATA LOCAL INPATH 'ml-data/u.data'
OVERWRITE INTO TABLE u_data;

统计数据总量:

SELECT COUNT(1) FROM u_data;

现在做一些复杂的数据分析:

创建一个 weekday_mapper.py: 文件，作为数据按周进行分割 
import sys
import datetime

for line in sys.stdin:
line = line.strip()
userid, movieid, rating, unixtime = line.split('/t')

生成数据的周信息

weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
print '/t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

使用映射脚本

//创建表，按分割符分割行中的字段值
CREATE TABLE u_data_new (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
weekday INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '/t';
//将python文件加载到系统
add FILE weekday_mapper.py;

将数据按周进行分割

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)
USING 'python weekday_mapper.py'
AS (userid, movieid, rating, weekday)
FROM u_data;

SELECT weekday, COUNT(1)
FROM u_data_new
GROUP BY weekday;

处理Apache Weblog 数据

将WEB日志先用正则表达式进行组合，再按需要的条件进行组合输入到表中
add jar ../build/contrib/hive_contrib.jar;

CREATE TABLE apachelog (
host STRING,
identity STRING,
user STRING,
time STRING,
request STRING,
status STRING,
size STRING,
referer STRING,
agent STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|//[[^//]]*//]) ([^ /"]*|/"[^/"]*/") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ /"]*|/"[^/"]*/") ([^ /"]*|/"[^/"]*/"))?",
"output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s"
)
STORED AS TEXTFILE;

以上是“Hive中Hql语法是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

本文标题：Hive中Hql语法是什么
当前链接：http://pwwzsj.com/article/gieddi.html