hivesql取上个月份

时间: 2023-11-04 19:05:39 浏览: 170

Hive SQL语法总结

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Hive是一个数据仓库基础的应用工具，在Hadoop中用来处理结构化数据，它架构在Hadoop之上，通过SQL来对数据进行操作，了解SQL的人，学起来毫不费力。 Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。下面我们就为大家总结了一些H 在大数据处理领域，Hive是一个不可或缺的工具，它允许用户使用SQL语法来处理存储在Hadoop集群中的结构化数据。Hive将SQL语句转换为MapReduce任务，使其适合处理大规模数据集的批处理作业，而不是实时查询或行级更新。创建数据库是Hive操作的基础，你可以使用`CREATE DATABASE`命令来创建新的数据库。例如，`CREATE DATABASE mydb;`会创建一个名为mydb的新数据库。如果你想查看已有的数据库，可以使用`SHOW DATABASES;`命令。在Hive中，表是数据的主要组织形式。创建表的语法如下： ```sql CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]; ``` `CREATE TABLE`语句用于创建新表，`EXTERNAL`关键字表示外部表，其数据存储在HDFS的指定位置。`COMMENT`用于添加表或列的描述，`PARTITIONED BY`用于创建分区表，这在处理大型数据时非常有用，因为它可以提高查询性能。`ROW FORMAT`和`STORED AS`则定义了数据的存储格式，如TEXTFILE、SEQUENCEFILE或RCFILE。创建一个简单的表如下： ```sql CREATE TABLE person (name STRING, age INT); ``` 创建外部表示例： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE page_view ( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination' ) COMMENT '这里写表的描述信息' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '<hdfs_location>'; ``` 创建分区表： ```sql CREATE TABLE par_table ( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING); ``` 此外，Hive还提供了其他重要的DDL操作，如`ALTER TABLE`用于修改表的结构，`DROP TABLE`删除表，`LOAD DATA`加载数据到表中，以及`INSERT OVERWRITE`或`INSERT INTO`用于写入数据。 `SELECT`语句用于查询数据，`WHERE`子句用于过滤条件，`GROUP BY`和`HAVING`用于分组和筛选，`JOIN`用于连接多个表，`UNION ALL`用于合并多个查询的结果。Hive支持子查询、聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）、窗口函数，以及复杂的SQL表达式。 Hive SQL语法为数据分析师和数据科学家提供了方便的工具，使他们能够在Hadoop集群上处理大规模数据，而无需深入理解MapReduce的工作原理。然而，由于其批处理性质，Hive不适合需要快速响应时间的在线事务处理（OLTP）场景。在实践中，Hive通常与其他实时处理系统（如Spark SQL）结合使用，以满足各种数据分析需求。

可以使用以下语句来获取上个月份： ``` SELECT SUBSTR(DATE_SUB(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()),30),1,7); ``` 其中，`FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP())`获取当前时间，`DATE_SUB()`函数将当前时间减去30天，`SUBSTR()`函数截取年月部分。这样就可以得到上个月份的年月信息。

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