一、Hive的DDL语言（数据库、数据表的增删改查操作)

二、Hive的DQL语言（数据库查询语言）

2.1Hive七子句

        聚合函数：count()、sum()、max()、min()、avg()可以单独使用。(缩写：cs mm a)

 

 2.1.1 分区查询与分区裁剪

        SELECT查询将扫描整个表（所谓的全表扫描）。如果使用PARTITIONED BY子句创建的分区表，则在查询时可以指定分区查询，减少全表扫描，也叫做分区裁剪。

        如果select语句没有采用分区裁剪，默认还是使用全表扫描！

        所谓分区裁剪指的是：对分区表进行查询时，会检查WHERE子句或JOIN中的ON子句中是否存在对分区字段的过滤，如果存在，则仅访问查询符合条件的分区，即裁剪掉没必要访问的分区。

 2.1.2 group by分组(在where后，where筛选后，group by聚合)

                         （出现在group by分组的字段必须出现在select中)

             (  出现在select中的字段要么出现在group by分组中，要么出现在聚合函数中)

                (group by 具有去重功能)

                (分组操作必须和聚合函数一起使用)

 

 

在group by分组是最容易出现数据倾斜问题的?

        答：① 分区、分桶 ② 开启Map端聚合（Map把数据划分为一个一个MapTask任务，Reduce通常是进行数据合并，默认情况下，所有的分组聚合操作都是发生在Reduce这一端，如果数据量比较大的情况下，就会导致耗时较长或者任务长时间无法完成）

Map端聚合 => 还可以解决未来数据倾斜的问题

        Map聚合 => 优化手段

        默认设置了set hive.map.aggr=true，会在mapper端先group by一次，最后把结果merge起来，为了减少reducer处理的数据量。

 2.1.3 having语句(having 子句 => 一般用于对分组后的数据进行过滤筛选)

        和where相同点: where和having都能进行数据过滤。
        和where不同点: where发生在group by之前，having发生在group by之后。

 

2.1.4limit语句 

 2.2HQL排序查询与高级查询

2.2.1ORDER BY

        Hive SQL中的ORDER BY语法类似于SQL语言中的ORDER BY语法。会对输出的结果进行全局排序，因此底层使用MapReduce引擎执行的时候，只会有一个reducetask执行。也因此，如果输出的行数太大，会导致需要很长的时间才能完成全局排序。

 2.2.2CLUSTER BY

        Hive SQL中的CLUSTER BY语法可以指定根据后面的字段将数据分区，每个区内再根据这个字段asc正序排序（不允许指定排序规则），概况起来就是：根据同一个字段，分组排序。

        cluster by 字段名称，主要做了两件事：① 按照这个字段分区 ② 针对每个区中的数据按照这个字段进行升序排序（记住，只能做到升序排序）

注意：使用了cluster by必须人为指定分组的数量 => Reduce数量

        分组的规则hash散列。hash(col_name) % reduce task nums

 2.2.3DISTRIBUTE BY + SORT BY

        如果说CLUSTER BY的功能是分组排序（同一个字段），那么DISTRIBUTE BY + SORT BY就相当于把cluster by的功能一分为二：DISTRIBUTE BY负责分组，SORT BY负责分组内排序，并且可以是不同的字段。如果DISTRIBUTE BY +SORT BY的字段一样，可以得出下列结论：

        CLUSTER BY=DISTRIBUTE BY +SORT BY（字段一样）

 

2.2.3Union联合查询