【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送–Spark入门实战系列》获取

1、Hive操作演示

1.1 内部表

1.1.1 创建表并加载数据

第一步   启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库

hive>create database hive;

hive>show databases;

hive>use hive;

第二步   创建内部表

由于Hive使用了类似SQL的语法，所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符。

hive>CREATE TABLE SOGOUQ2(DT STRING,WEBSESSION STRING,WORD STRING,S_SEQ INT,C_SEQ INT,WEBSITE STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘/t’ LINES TERMINATED BY ‘/n’ ;

第三步   加载数据

数据文件可以从HDFS或者本地操作系统加载到表中，如果加载HDFS文件使用LOAD DATA INPATH，而加载本地操作系统文件使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令。HIVE表保存的默认路径在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件的hive.metastore.warehouse.dir属性指定，当创建表时会在hive.metastore.warehouse.dir指向的目录下以表名创建一个文件夹，在本演示中表默认指向的是/user/hive/warehouse。

数据文件在本地操作系统将复制到表对应的目录中，而数据文件在HDFS中，数据文件将移动到表对应的目录中，原来的路径将不存在该文件。在这里使用《Spark编程模型（上）—概念及Shell试验》中在本地操作系统中的搜狗日志数据文件：

hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/hadoop/upload/sogou/SogouQ2.txt’ INTO TABLE SOGOUQ2;

在/user/hive/warehouse/hive.db/sogouq2目录下，可以看到SougouQ2.txt数据文件：

1.1.2 查询行数

可以用count关键字查询SogouQ2.txt数据行数，查询时会启动MapReduce进行计算，Map的个数一般和数据分片个数对应，在本查询中有2个Map任务（数据文件有2个Block），1个Reduce任务。

hive>select count(*) from SOGOUQ2;

1.1.3 包含baidu的数据

可以用like关键字进行模糊查询，Map的个数一般和数据分片个数对应。

hive>select count(*) from SOGOUQ2 where WEBSITE like ‘%baidu%’;

1.1.4 查询结果排名第1，点击次序排第2，其中URL包含baidu的数据

hive>select count(*) from SOGOUQ2 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2 and WEBSITE like ‘%baidu%’;

1.2 外部表

1.2.1 创建表关联数据

第一步   在HDFS创建外部表存放数据目录

$hadoop fs -mkdir -p /class5/sogouq1

$hadoop fs -ls /class5

第二步   在Hive创建外部表，指定表存放目录

hive>CREATE EXTERNAL TABLE SOGOUQ1(DT STRING,WEBSESSION STRING,WORD STRING,S_SEQ INT,C_SEQ INT,WEBSITE STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘/t’ LINES TERMINATED BY ‘/n’ STORED AS TEXTFILE LOCATION ‘/class5/sogouq1’;

hive>show tables;

观察一下创建表和外部表的区别，会发现创建外部表多了EXTERNAL关键字以及指定了表对应存放文件夹LOCATION ‘/class5/sogouq1’

【注】在删除表的时候，内部表将删除表的元数据和数据文件；而删除外部表的时候，仅仅删除外部表的元数据，不删除数据文件

第三步   加载数据文件到外部表对应的目录中

创建Hive外部表关联数据文件有两种方式，一种是把外部表数据位置直接关联到数据文件所在目录上，这种方式适合数据文件已经在HDFS存在，另外一种方式是创建表时指定外部表数据目录，随后把数据加载到该目录下。以下将以第二种方式进行演示：

$hadoop fs -copyFromLocal /home/hadoop/upload/sogou/SogouQ1.txt /class5/sogouq1/

$hadoop fs -ls /class5/sogouq1

$hadoop fs -tail /class5/sogouq1/SogouQ1.txt

1.2.2 查询行数

hive>select count(*) from SOGOUQ1;

1.2.3 显示前10行

hive>select * from SOGOUQ1 limit 10;

可以看出Hive会根据查询不同任务决定是否生成Job，获取前10条并没有生成Job，而是得到数据后直接进行显示。

1.2.4 查询结果排名第1，点击次序排第2的数据

hive>select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2;

1.2.5 查询次数排行榜

按照session号进行归组，并按照查询次数进行排序，最终显示查询次数最多的前10条。

hive>select WEBSESSION,count(WEBSESSION) as cw from SOGOUQ1 group by WEBSESSION order by cw desc limit 10;

2、交易数据演示

2.1 准备数据

2.1.1 上传数据

交易数据存放在该系列配套资源的/class5/saledata目录下，在/home/hadoop/upload创建class5目录用于存放本周测试数据

$cd /home/hadoop/upload

$mkdir class5

创建新文件夹后使用，使用SSH Secure File Transfer工具上传到/home/hadoop/upload/class5目录下，如下图所示：

2.1.2 在Hive创建数据库和表

启动Hadoop集群，进入Hive命令行操作界面，使用如下命令创建三张数据表:

l  tbDate定义了日期的分类，将每天分别赋予所属的月份、星期、季度等属性，字段分别为日期、年月、年、月、日、周几、第几周、季度、旬、半月；

l  tbStock定义了订单表头，字段分别为订单号、交易位置、交易日期；

l  tbStockDetail文件定义了订单明细，该表和tbStock以交易号进行关联，字段分别为订单号、行号、货品、数量、金额：

hive>use hive;

hive>CREATE TABLE tbDate(dateID string,theyearmonth string,theyear string,themonth string,thedate string,theweek string,theweeks string,thequot string,thetenday string,thehalfmonth string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ LINES TERMINATED BY ‘/n’ ;

hive>CREATE TABLE tbStock(ordernumber STRING,locationid string,dateID string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ LINES TERMINATED BY ‘/n’ ;

hive>CREATE TABLE tbStockDetail(ordernumber STRING,rownum int,itemid string,qty int,price int ,amount int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ LINES TERMINATED BY ‘/n’ ;

2.1.3 导入数据

从本地操作系统分别加载日期、交易信息和交易详细信息表数据

hive>use hive;

hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/hadoop/upload/class5/saledata/tbDate.txt’ INTO TABLE tbDate;

hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/hadoop/upload/class5/saledata/tbStock.txt’ INTO TABLE tbStock;

hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/hadoop/upload/class5/saledata/tbStockDetail.txt’ INTO TABLE tbStockDetail;

查看HDFS中相关SALEDATA数据库中增加了三个文件夹，分别对应三个表：

2.2 计算所有订单每年的总金额

2.2.1 算法分析

要计算所有订单每年的总金额，首先需要获取所有订单的订单号、订单日期和订单金信息，然后把这些信息和日期表进行关联，获取年份信息，最后根据这四个列按年份归组统计获取所有订单每年的总金额。

2.2.2 执行HSQL语句

hive>use hive;

hive>select c.theyear, sum(b.amount) from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;

运行过程中创建两个Job，分别为job_1437659442092_0001和job_1437659442092_0002，运行过程如下：

在YARN的资源管理器界面中可以看到如下界面：

2.2.3 查看结果

整个计算过程使用了91.51秒，结果如下：

2.3 计算所有订单每年最大金额订单的销售额

2.3.1 算法分析

该算法分为两步：

1.     按照日期和订单号进行归组计算，获取所有订单每天的销售数据；

2.     把第一步获取的数据和日期表进行关联获取的年份信息，然后按照年份进行归组，使用Max函数，获取所有订单每年最大金额订单的销售额。

2.3.2 执行HSQL语句

//所有订单每年最大金额订单的销售额

//第一步：

hive>use hive;

hive>select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber;

//第二步:

hive>select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c,(select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber) d  where c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;

运行过程中创建两个Job，分别为job_1437659442092_0004和job_1437659442092_0005，运行过程如下：

在YARN的资源管理器界面中可以看到如下界面：

其中job_1437659442092_0005运行的具体情况如下：

2.3.3 查看结果

整个计算过程使用了285秒，结果如下：

2.4 计算其他金额

2.4.1 所有订单中季度销售额前10位

//所有订单中季度销售额前10位

hive>use hive;

hive>select c.theyear,c.thequot,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear,c.thequot order by sumofamount desc limit 10;

2008    1    5252819

2007    4    4613093

2007    1    4446088

2006    1    3916638

2008    2    3886470

2007    3    3870558

2007    2    3782235

2006    4    3691314

2005    1    3592007

2005    3    3304243

2.4.2 列出销售金额在100000以上的单据

//列出销售金额在100000以上的单据

hive>use hive;

hive>select a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.ordernumber having sumofamount>100000;

2.4.3 所有订单中每年最畅销货品

//所有订单中每年最畅销货品

第一步：

hive>use hive;

hive>select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and

a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid;

第二步:

hive>select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear ;

第三步：

hive>select distinct  e.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) e , (select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear) f where e.theyear=f.theyear and e.sumofamount=f.maxofamount order by e.theyear;

2004    JY424420810101   53374

2005    24124118880102   56569

2006    JY425468460101   113684

2007    JY425468460101   70226

2008    E2628204040101   97981

2009    YL327439080102   30029

2010    SQ429425090101  4494