hive中to_char函数

时间: 2024-04-25 15:22:03 浏览: 140

Hive用户指南(Hive_user_guide)_中文版

### Hive用户指南中文版知识点概览 #### 一、Hive结构 **1.1 Hive架构** Hive作为建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，其主要目标是简化大数据的处理过程。Hive的架构主要包括以下几个核心组件： - **用户接口**：包括命令行界面(CLI)、客户端(Client)和Web用户界面(WUI)。 - **CLI (Command Line Interface)**：这是最常用的交互方式，可以直接在命令行中执行HQL语句，适合于单机环境下的测试和开发。 - **Client**：用于连接远程HiveServer的服务端，适用于分布式环境中。 - **WUI (Web User Interface)**：通过Web浏览器访问Hive服务，便于非技术用户使用。 - **元数据存储**：通常采用关系型数据库（如MySQL或Derby）来存储Hive的元数据信息，这些信息包括表的定义、列属性、表的属性（例如是否为外部表）、表数据所在的目录等。 - **解释器、编译器、优化器和执行器**：这些组件负责将HQL查询语句转化为可执行的MapReduce任务。具体来说： - **解释器**：负责解析HQL语句。 - **编译器**：将解析后的语句编译成中间表示形式。 - **优化器**：对中间表示进行优化，提高执行效率。 - **执行器**：最终执行优化后的查询计划。 - **Hadoop系统**：Hive依赖Hadoop的两大核心组件HDFS和MapReduce进行数据存储和并行计算。 **1.2 Hive和Hadoop的关系** Hive是构建在Hadoop之上的一个工具层，旨在为Hadoop提供一种更加方便的SQL-like查询语言（HQL）。Hive利用Hadoop的HDFS进行数据存储，并通过MapReduce框架进行数据处理。Hive的主要功能在于提供了一个友好的数据处理接口，使得非编程人员也能使用SQL-like语句来处理Hadoop集群中的大规模数据。 **1.3 Hive和普通关系数据库的异同** - **相同点**：都支持SQL-like的查询语言；都可以用于数据查询和分析。 - **不同点**： - **数据模型**：Hive的数据模型更接近于文件系统，而传统数据库则采用表格形式。 - **数据存储**：Hive存储在HDFS上，而传统数据库通常存储在本地文件系统或专用的存储设备上。 - **实时性**：传统数据库支持实时更新，而Hive主要用于批处理作业。 - **扩展性**：Hive易于在Hadoop集群上进行水平扩展，而传统数据库的扩展性受限于硬件性能。 **1.4 Hive元数据库** - **1.4.1 Derby**：Derby是一个开源的嵌入式数据库，它可以作为Hive的元数据存储选项之一。使用Derby时，所有的元数据都将保存在一个本地数据库中，适合于测试环境和小型部署场景。 - **1.4.2 MySQL**：MySQL是一个成熟的开源关系型数据库管理系统，通常用于生产环境中Hive的元数据存储。相比于Derby，MySQL提供了更好的可靠性和性能，支持多用户并发访问。 **1.5 Hive的数据存储** Hive的数据存储在HDFS上，支持多种文件格式（如TextFile、SequenceFile、ORC等）。数据通常按照表和分区进行组织，可以灵活地指定存储路径和文件格式。 **1.6 其它Hive操作** 除了基本的数据存储和查询功能外，Hive还提供了丰富的数据管理功能，包括但不限于表的创建、修改、删除，以及数据的导入导出等操作。 #### 二、Hive基本操作 **2.1 createtable** - **总述**：`CREATE TABLE`命令用于在Hive中创建新表。 - **语法**： ```sql CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name1 data_type [COMMENT col_comment], ...)] [PARTITIONED BY (part_col_name1 data_type [COMMENT part_col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name1, col_name2, ...) [SORTED BY (col_name1 [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY 'field_delim' [ESCAPED BY 'escape_char']] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY 'item_delim'] [MAP KEYS TERMINATED BY 'mapkey_delim']] [STORED AS [INPUTFORMAT inputformat [OUTPUTFORMAT outputformat]] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [AS select_statement] ``` - **基本例子**： ```sql CREATE TABLE employees ( id INT, name STRING, salary FLOAT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` - **创建分区**： ```sql CREATE TABLE sales ( product STRING, amount INT ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` - **其它例子**： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE logs ( user_id INT, timestamp TIMESTAMP ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "field.delim" = "|", "timestamp.format" = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ) STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/warehouse/logs'; ``` **2.2 AlterTable** - **AddPartitions**：添加分区 ```sql ALTER TABLE sales ADD PARTITION (year=2020, month=1); ``` - **DropPartitions**：删除分区 ```sql ALTER TABLE sales DROP IF EXISTS PARTITION (year=2020, month=1); ``` - **RenameTable**：重命名表 ```sql ALTER TABLE sales RENAME TO sales_v2; ``` - **ChangeColumn**：修改列 ```sql ALTER TABLE sales CHANGE COLUMN amount amount DECIMAL(10,2); ``` - **Add/ReplaceColumns**：添加或替换列 ```sql ALTER TABLE sales ADD COLUMN quantity INT; ALTER TABLE sales REPLACE COLUMNS (product STRING, quantity INT); ``` **2.3 CreateView** - 创建视图 ```sql CREATE VIEW top_products AS SELECT product, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY product; ``` **2.4 Show** - 查看表的信息 ```sql SHOW TABLES; SHOW PARTITIONS sales; SHOW COLUMNS IN sales; ``` **2.5 Load** - 加载数据到表中 ```sql LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file' OVERWRITE INTO TABLE sales; ``` **2.6 Insert** - 将数据插入到Hive表中 ```sql INSERT INTO TABLE sales PARTITION (year, month) SELECT product, amount, 2020, 1 FROM tmp_sales; ``` - 将查询结果写入文件系统 ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/local/path' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' SELECT * FROM sales WHERE year = 2020 AND month = 1; ``` **2.7 Cli** - **HiveCommandlineOptions**：配置Hive命令行选项 ```sql hive --hiveconf hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=104857600 ``` - **HiveinteractiveShellCommand**：在交互模式下使用Hive命令 ```sql hive> SET hive.map.aggr=true; ``` - **HiveResources**：管理Hive资源 ```sql ADD JAR /path/to/myjar.jar; ``` - **调用python、shell等语言**：使用UDF ```sql ADD FILE /path/to/pythonscript.py; CREATE TEMPORARY FUNCTION my_func AS 'pythonscript.my_function'; ``` **2.8 DROP** - 删除表 ```sql DROP TABLE IF EXISTS sales; ``` **2.9 其它** - **Limit**：限制结果集大小 ```sql SELECT * FROM sales LIMIT 10; ``` - **Topk**：返回前k个结果 ```sql SELECT product, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY product ORDER BY total_sales DESC LIMIT 5; ``` - **REGEXColumnSpecification**：使用正则表达式匹配列 ```sql SELECT * FROM sales WHERE product REGEXP '^a'; ``` #### 三、Hive Select **3.1 GroupBy** - 分组查询 ```sql SELECT product, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY product; ``` **3.2 Order/SortBy** - 排序查询 ```sql SELECT product, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY product ORDER BY total_sales DESC; ``` #### 四、Hive Join - **4.1 JOIN**：基本的连接操作 ```sql SELECT s.product, s.amount, e.name FROM sales s JOIN employees e ON s.product_id = e.id; ``` #### 五、HIVE参数设置 - 配置Hive的行为 ```sql SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=104857600; ``` #### 六、HIVE UDF **6.1 基本函数** - **6.1.1 关系操作符** - `=` - `<>` - `<` - `<=` - `>` - `>=` - **6.1.2 代数操作符** - `+` - `-` - `*` - `/` - `%` - **6.1.3 逻辑操作符** - `AND` - `OR` - `NOT` - **6.1.4 复杂类型操作符** - `contains` - `size` - `get_json_object` - **6.1.5 内建函数** - `concat` - `substring` - `trim` - `lower` - `upper` - `regexp_replace` - **6.1.6 数学函数** - `abs` - `ceil` - `floor` - `round` - `rand` - **6.1.7 集合函数** - `array` - `map` - `explode` - **6.1.8 类型转换** - `cast` - `to_date` - `to_timestamp` - **6.1.9 日期函数** - `date_add` - `date_sub` - `datediff` - `current_date` - **6.1.10 条件函数** - `if` - `case` - `coalesce` - **6.1.11 字符串函数** - `length` - `concat_ws` - `split` - `repeat` **6.2 UDTF** - **6.2.1 Explode** - 用于展开集合类型的列 ```sql SELECT * FROM explode(array(1, 2, 3)) as t; ``` #### 七、HIVE的MAP/REDUCE - **7.1 JOIN**：使用MapReduce实现的连接操作 - **7.2 GROUPBY**：分组聚合操作 - **7.3 DISTINCT**：去重操作 #### 八、使用HIVE注意点 - **8.1 字符集**：确保源数据和Hive中的字符集一致。 - **8.2 压缩**：合理选择压缩算法，提高存储效率和查询速度。 - **8.3 count(distinct)**：使用`APPROX_COUNT_DISTINCT`代替`COUNT(DISTINCT)`以提高性能。 - **8.4 JOIN**：注意连接操作的性能优化。 - **8.5 DML操作**：Hive不支持传统的DML操作。 - **8.6 HAVING**：用于过滤聚合后的结果。 - **8.7 子查询**：使用子查询时需注意性能问题。 - **8.8 Join中处理null值的语义区别**：Hive处理NULL值的方式可能与传统SQL不同。 #### 九、优化与技巧 - **9.1 全排序**：对于大规模数据集进行全排序可能会导致性能问题。 - **9.2 怎样做笛卡尔积**：在特定场景下使用笛卡尔积进行数据关联。 - **9.3 怎样写exist/in子句**：优化子查询以提高查询性能。 - **9.4 怎样决定reducer个数**：合理设置reducer数量以平衡性能和资源使用。 - **9.5 合并MapReduce操作**：减少不必要的MapReduce作业，提高整体流程的效率。 - **9.6 Bucket与sampling**：使用桶和采样优化数据分布。 - **9.7 Partition**：合理划分数据以提高查询性能。 - **9.8 JOIN** - **9.8.1 JOIN原则**：优化JOIN操作的关键策略。 - **9.8.2 MapJoin**：适用于小表参与的大规模JOIN操作。 - **9.8.3 大表Join的数据偏斜**：解决大表JOIN操作中的数据偏斜问题。 - **9.9 合并小文件**：避免过多的小文件对HDFS的影响。 - **9.10 GroupBy**：高效地使用GROUP BY进行数据聚合。 #### 十、HIVE FAQ - 提供了一些常见问题及解答，帮助用户更好地理解和使用Hive。

在Hive中，没有to_char函数。to_char函数是Oracle数据库中的函数，用于将日期或数字转换为字符类型。在Hive中，可以使用其他函数来实现类似的功能。例如，使用date_format函数将日期转换为指定格式的字符串。例如，要将日期字段dt转换为格式为'yyyy-MM-dd'的字符串，可以使用以下语句： SELECT date_format(dt, 'yyyy-MM-dd') FROM 表名; 这将返回dt字段的日期值以'yyyy-MM-dd'格式的字符串形式。请注意，Hive中的函数和语法可能与Oracle中的不同，因此在编写复杂的SQL时，建议参考Hive的官方文档或其他可靠资源。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Hive语法总结](https://blog.csdn.net/qq_43712538/article/details/113753331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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