Hive（总）看完这篇，别说你不会Hive！

旧城等待， 2024-02-05 22:35 94阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  1.Hive入门
     *   *  1.1什么是Hive
         *  1.2 Hive的优缺点
         *   *  1.2.1 优点
             *  1.2.2 缺点
         *  1.3Hive架构原理
     *  2.Hive安装
     *   *  2.1Hive安装
         *  2.2HiveJDBC访问
         *   *  2.2.1启动hiveserver2服务
             *  2.2.2连接hiveserver2服务
             *  2.2.3注意
         *  2.3Hive常用交互命令
         *  2.4Hive其他命令操作
         *  2.5Hive常见属性配置
         *   *  2.5.1数据仓库位置配置
             *  2.5.2查询后信息显示配置
             *  2.5.3运行日志信息配置
     *  3.Hive数据类型
     *   *  3.1基本数据类型
         *  3.2集合数据类型
         *  3.3类型转化
     *  4.DDL数据定义
     *   *  4.1创建数据库
         *  4.2查询数据库
         *  4.3删除数据库
         *  4.4创建表
         *   *  4.4.1内部表
             *  4.4.2外部表
             *   *  案例详解
             *  4.4.3管理表与外部表的互相转换
         *  4.5分区表（partition）
         *   *  4.5.1分区表基本操作
         *  4.6修改表
         *   *  4.6.1重命名表
             *  4.6.2增加/修改/替换列信息
             *  4.6.3删除表
     *  5.DML数据操作
     *   *  5.1 数据导入
         *   *  5.1.1 向表中装载数据（Load）
             *  5.1.2 通过查询语句向表中插入数据（Insert）
             *  5.1.3 查询语句中创建表并加载数据（As Select）
             *  5.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径
             *  5.1.5 Import数据到指定Hive表中
         *  5.2 数据导出
         *   *  5.2.1 Insert导出
             *  5.2.2 Hadoop命令导出到本地
             *  5.2.3 Hive Shell 命令导出
             *  5.2.4 Export导出到HDFS上
             *  5.2.5 Sqoop导出
         *  5.3 清除表中数据（Truncate）
     *  6.查询
     *   *  6.1 基本查询（Select…From）
         *   *  6.1.1 全表和特定列查询
             *  6.1.2 列别名
             *  6.1.3 算术运算符
             *  6.1.4 常用函数
             *  6.1.5 Limit语句
         *  6.2 Where语句
         *   *  6.2.1 比较运算符（Between/In/ Is Null）
             *  6.2.2 Like和RLike
             *  6.2.3 逻辑运算符（And/Or/Not）
         *  6.3 分组
         *   *  6.3.1 Group By语句
             *  6.3.2 Having语句
         *  6.4 Join语句
         *   *  6.4.1 等值Join
             *  6.4.2 表的别名
             *  6.4.3 内连接
             *  6.4.4 左外连接
             *  6.4.5右外连接
             *  6.4.6 满外连接
             *  6.4.7 笛卡尔积
             *  6.4.8 连接谓词中不支持or
         *  6.5 排序
         *   *  6.5.1 全局排序（Order By）
             *  6.5.2 每个MapReduce内部排序（Sort By）
             *  6.5.3 分区排序（Distribute By）
             *  6.5.4 Cluster By
         *  6.6 分桶（buckets）及抽样查询
         *   *  6.6.1 分桶表数据存储
             *  6.6.2 分桶抽样查询
         *  6.7 其他常用查询函数
         *   *  6.7.1 空字段赋值
             *  6.7.2 CASE WHEN
             *  6.7.3 行转列
             *  6.7.4 列转行
             *  6.7.5 窗口函数
             *  6.7.6 Rank
     *  7.函数
     *   *  7.1Hive函数分类
         *  7.2内置函数
         *   *  7.2.1字符函数
             *  7.2.2 类型转换函数和数学函数
             *  7.2.3 日期函数
             *  7.2.4 集合函数
             *  7.2.5 条件函数
             *  7.2.6 聚合函数和表生成函数
         *  7.3 自定义UDF函数
     *  8.性能优化
     *   *  8.1 Hive事务
         *  8.2 Hive PLSQL
         *  8.3 Hive性能调优工具
         *  8.4 Hive优化设计
         *  8.5 Job优化
         *  8.6 查询优化
         *  8.7 压缩算法

### 1.Hive入门 ###

#### 1.1什么是Hive ####

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

Hive是基于Hadoop的一个`数据仓库工具`，可以将`结构化的数据文件映射为一张表`，并提供`类SQL`查询功能。

`本质是：将HQL转化成MapReduce程序`

![image-20200916135459253][]

1）Hive处理的数据存储在HDFS

2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce

3）执行程序运行在Yarn上

#### 1.2 Hive的优缺点 ####

##### 1.2.1 优点 #####

1.  操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
2.  避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
3.  Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

4)Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。

1.  Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

##### 1.2.2 缺点 #####

1．Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达

（2）数据挖掘方面不擅长

2．Hive的效率比较低

（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive调优比较困难，粒度较粗

#### 1.3Hive架构原理 ####

![img][]

**1．用户接口：Client**

CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

**2．元数据：Metastore**

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；

`默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore`

**3．Hadoop**

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

**4．驱动器：Driver**

（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

![image-20200916140721644][]

Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

### 2.Hive安装 ###

#### 2.1Hive安装 ####

[《Hive安装教程》][Hive]

#### 2.2HiveJDBC访问 ####

##### 2.2.1启动hiveserver2服务 #####

hiveserver2

![image-20200916143756819][]

##### 2.2.2连接hiveserver2服务 #####

`新建命令窗口`，输入以下命令

beeline -u "jdbc:hive2://localhost:10000"

出现该图代表成功连接

![image-20200916144644772][]

##### 2.2.3注意 #####

**这里报错通常是由于权限不够，只需要对tmp和opt文件夹赋权即可**

hadoop fs -chmod -R 777 /tmp
    
    hadoop fs -chmod -R 777 /opt

#### 2.3Hive常用交互命令 ####

1．“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句

hive -e "查询语句"

2．“-f”执行脚本中sql语句

hive -f sql文件路径/sql文件名称

执行文件中的sql语句并将结果写入文件中

hive -f sql文件路径/sql文件名称  > 保存结果的路径

#### 2.4Hive其他命令操作 ####

1.退出hive窗口

exit；

quit；

2.在hive cli命令窗口中如何查看`hdfs文件系统`

dfs -ls /;

![image-20200916150426537][]

3．在hive cli命令窗口中如何查看`本地文件系统`

!ls /opt;

![image-20200916151233406][]

#### 2.5Hive常见属性配置 ####

##### 2.5.1数据仓库位置配置 #####

修改hive-site.xml文件的value

<property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/opt/hive/warehouse</value>
    </property>

##### 2.5.2查询后信息显示配置 #####

在`hive-site.xml`文件中添加如下配置信息，就可以实现显示当前数据库，以及查询表的头信息配置。

<property>
    	<name>hive.cli.print.header</name>
    	<value>true</value>
    </property>
    
    <property>
    	<name>hive.cli.print.current.db</name>
    	<value>true</value>
    </property>

重新启动hive，对比配置前后差异。

![image-20200916153135946][]

![image-20200916154010571][]

##### 2.5.3运行日志信息配置 #####

*  Hive的log默认存放在`/tmp/root/hive.log`目录下（root为当前用户名）

![image-20200916155105713][]

*  修改hive的log存放日志到`/opt/hive/logs`

1.修改`/opt/hive/conf/hive-log4j.properties.template`文件名称为`hive-log4j.properties`

mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

2.在`hive-log4j.properties`文件中修改`log`存放位置

hive.log.dir=/opt/hive/logs

![image-20200916155615882][]

重启hive

![image-20200916160113010][]

### 3.Hive数据类型 ###

#### 3.1基本数据类型 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Hive数据类型</th> 
   <th>Java数据类型</th> 
   <th>长度</th> 
   <th>例子</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>TINYINT</td> 
   <td>byte</td> 
   <td>1byte有符号整数</td> 
   <td>20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SMALINT</td> 
   <td>short</td> 
   <td>2byte有符号整数</td> 
   <td>20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>INT</code></td> 
   <td>int</td> 
   <td>4byte有符号整数</td> 
   <td>20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>long</td> 
   <td>8byte有符号整数</td> 
   <td>20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>boolean</td> 
   <td>布尔类型，true或者false</td> 
   <td>TRUE FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>float</td> 
   <td>单精度浮点数</td> 
   <td>3.14159</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>DOUBLE</code></td> 
   <td>double</td> 
   <td>双精度浮点数</td> 
   <td>3.14159</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>STRING</code></td> 
   <td>string</td> 
   <td>字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。</td> 
   <td>‘now is the time’ “for all good men”</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TIMESTAMP</td> 
   <td></td> 
   <td>时间类型</td> 
   <td>'2013-01-31 00:13:00.345’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BINARY</td> 
   <td></td> 
   <td>字节数组（二进制）</td> 
   <td>1010</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

红标为常用的数据类型；

对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符。

#### 3.2集合数据类型 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>数据类型</th> 
   <th>描述</th> 
   <th>语法示例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>STRUCT</td> 
   <td>相当于java语言当中没有方法的对象，只有属性。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过<code>字段.first</code>来引用。</td> 
   <td>struct()</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MAP</td> 
   <td>MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键-&gt;值对是’first’-&gt;’John’和’last’-&gt;’Doe’，那么可以通过<code>字段名[‘last’]</code>获取最后一个元素</td> 
   <td>map()</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ARRAY</td> 
   <td>数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第2个元素可以通过<code>数组名[1]</code>进行引用。</td> 
   <td>Array()</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 3.3类型转化 ####

**可以使用CAST操作显示进行数据类型转换**

例如CAST(‘1’ AS INT)将把字符串’1’ 转换成整数1；如果强制类型转换失败，如执行CAST(‘X’ AS INT)，表达式返回空值 NULL。

### 4.DDL数据定义 ###

#### 4.1创建数据库 ####

*  创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/opt/hive/warehouse/\*.db

create database hivetest;

*  避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。`（标准写法）`

create database if not exists hivetest;

![image-20200916163107048][]

*  创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置

create database if not exists hivetest location 'hdfs路径';

![image-20200916163354544][]

#### 4.2查询数据库 ####

*  显示数据库

show databases;

![image-20200916165802686][]

过滤显示查询的数据库

show databases like 'hivetest*';

![image-20200916165936990][]

*  查看数据库详情

desc database hivetest;

![image-20200916170340247][]

*  切换当前数据库

use 目标数据库名称;

#### 4.3删除数据库 ####

*  删除空数据库

drop database 库名;

*  如果删除的数据库不存在，最好采用 if exists判断数据库是否存在

drop database if exists 库名;

*  如果数据库不为空，可以采用cascade命令，强制删除

drop database 库名 cascade;

#### 4.4创建表 ####

*  建表语法

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]

*  字段解释说明

（1）CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

（2）EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），`Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径`；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。

（3）COMMENT：为表和列添加注释。

（4）PARTITIONED BY创建分区表

（5）CLUSTERED BY创建分桶表

（6）SORTED BY不常用

（7）ROW FORMAT

DELIMITED \[FIELDS TERMINATED BY char\] \[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char\]

\[MAP KEYS TERMINATED BY char\] \[LINES TERMINATED BY char\]

| SERDE serde\_name \[WITH SERDEPROPERTIES (property\_name=property\_value, property\_name=property\_value, …)\]

用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。

SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。

（8）STORED AS指定存储文件类型

常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）

如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

`（9）LOCATION ：指定表在HDFS上的存储位置。`

（10）LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

##### 4.4.1内部表 #####

默认创建的表都是所谓的管理表，有时也被称为内部表。因为这种表，Hive会（或多或少地）控制着数据的生命周期。Hive默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/opt/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。 `当我们删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据。`管理表不适合和其他工具共享数据。

*  普通创建表

create table if not exists student2(
    id int, name string
    )
    row format delimited fields terminated by '\t';

*  根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student3 as select id, name from student;

*  根据已经存在的表结构创建表

create table if not exists student4 like student;

*  查询表的类型

desc formatted student2;

##### 4.4.2外部表 #####

因为表是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据。`删除该表并不会删除掉这份数据，不过描述表的元数据信息会被删除掉。`

*  管理表和外部表的使用场景

每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+INSERT进入内部表。

###### 案例详解 ######

分别创建employee外部表，并向表中导入数据。

*  建表语句

创建员工表

create external table if not exists employee(
    name string,
    address array<string>,
    personalInfo array<string>,
    technol map<string,int>,
    jobs map<string,string>)
    row format delimited
    fields terminated by '|'
    collection items terminated by ','
    map keys terminated by ':'
    lines terminated by '\n';

向外部表中导入数据

load data local inpath '/root/employee.txt' into table employee;

查询结果

select * from employee;

![image-20200916201159535][]

##### 4.4.3管理表与外部表的互相转换 #####

*  修改内部表student2为外部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

*  修改外部表student2为内部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

`注意：('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法，区分大小写！`

#### 4.5分区表（partition） ####

分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。`Hive中的分区就是分目录`，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

##### 4.5.1分区表基本操作 #####

数据

10,ACCOUNTING,NEW YORK
    10,ACCOUNTING,NEW YORK
    10,ACCOUNTING,NEW YORK
    20,RESEARCH,DALLAS
    20,RESEARCH,DALLAS
    20,RESEARCH,DALLAS
    30,SALES,CHICAGO
    30,SALES,CHICAGO

1．引入分区表（需要根据日期对日志进行管理）

/opt/hive/warehouse/log_partition/20170702/20170702.log
    /opt/hive/warehouse/log_partition/20170703/20170703.log
    /opt/hive/warehouse/log_partition/20170704/20170704.log

2．创建分区表语法

create table dept_partition(
    deptno int, dname string, loc string
    )
    partitioned by (month string)
    row format delimited fields terminated by ',';

3．加载数据到分区表中

load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201707’);
    load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201708’);
    load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201709’);

![image-20200916231329604][]

![image-20200916230900306][]

![image-20200916230917167][]

4．查询分区表中数据

单分区查询

select * from dept_partition where month='201709';

![image-20200916231504421][]

多分区联合查询

select * from dept_partition where month='201709'
    union
    select * from dept_partition where month='201708'
    union
    select * from dept_partition where month='201707';

注意

> Hive 1.2.0之前的版本仅支持UNION ALL，其中重复的行不会被删除。
> 
> Hive 1.2.0和更高版本中，UNION的默认行为是从结果中删除重复的行。

5．增加分区

alter table dept_partition add partition(month='201706') ;

alter table dept_partition add partition(month='201705') partition(month='201704');

6．删除分区

alter table dept_partition drop partition (month='201704');

alter table dept_partition drop partition (month='201705'), partition (month='201706')

7．查看分区表有多少分区

show partitions dept_partition;

8．查看分区表结构

desc formatted dept_partition;

#### 4.6修改表 ####

##### 4.6.1重命名表 #####

*  语法

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

*  实例

alter table dept_partition2 rename to dept_partition3;

##### 4.6.2增加/修改/替换列信息 #####

*  语法

更新列

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

增加和替换列

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。

*  案例

添加列

alter table dept_partition add columns(deptdesc string);

更新列

alter table dept_partition change column deptdesc desc int;

替换列

alter table dept_partition replace columns(deptno string, dname string, loc string);

![image-20200917192015967][]

![image-20200917192028686][]

##### 4.6.3删除表 #####

drop table dept_partition;

注意：外部表不能简单的通过这个命令删除，这个命令只能删除外部表的元数据，没有办法删除hdfs上面的数据，如果需要将外部表彻底删除，有以下方法：

*  方案一：转换为内部表再删除

ALTER TABLE xxx SET TBLPROPERTIES('EXTERNAL'='False');
    
    drop table xxx;

*  方案二：删除元数据，然后使用hdfs删除数据

### 5.DML数据操作 ###

#### 5.1 数据导入 ####

##### 5.1.1 向表中装载数据（Load） #####

*  语法

hive> load data [local] inpath '路径' [overwrite] into table 表名 [partition (partcol1=val1,…)];

（1）load data:表示加载数据

（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表

（3）inpath:表示加载数据的路径

（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加

（5）into table:表示加载到哪张表

（6）表名:表示具体的表

（7）partition:表示上传到指定分区

##### 5.1.2 通过查询语句向表中插入数据（Insert） #####

*  案例

基本插入

insert into table  student partition(month='201709') values(1,'wangwu');

insert overwrite table student partition(month='201708') select id, name from student where month='201709';

多插入

from dept_partition
                  insert overwrite table dept_partition partition(month='201707')
                  select deptno,dname,loc where month='201709'
                  insert overwrite table dept_partition partition(month='201706')
                  select deptno,dname,loc  where month='201709';

##### 5.1.3 查询语句中创建表并加载数据（As Select） #####

根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student3 as select id, name from student;

##### 5.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径 #####

创建表，并指定在hdfs上的位置

create table if not exists student5(
    id int, name string)
    row format delimited fields terminated by '\t'
    location '/user/hive/warehouse/student5';

上传数据到hdfs上

dfs -put /opt/datas/student.txt /opt/hive/warehouse/student5;

##### 5.1.5 Import数据到指定Hive表中 #####

注意：先用export导出后，再将数据导入。

import table student2 partition(month='201709') from '/opt/hive/warehouse/export/student';

#### 5.2 数据导出 ####

##### 5.2.1 Insert导出 #####

1．将查询的结果导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/datas' select * from dept_partition;

![image-20200918084842193][]

![image-20200918085621207][]

2．将查询的结果格式化导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/datas/dept1'
    row format delimited
    fields terminated by '|'
    select * from dept_partition;

![image-20200918085644479][]

3．将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

insert overwrite directory '/opt/datas/dept'
    row format delimited
    fields terminated by '|'
    select * from dept_partition;

![image-20200918090048512][]

##### 5.2.2 Hadoop命令导出到本地 #####

dfs -get /opt/hive/warehouse/employee/employee.txt /opt/datas/dept2/dept.txt;

##### 5.2.3 Hive Shell 命令导出 #####

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

hive -e 'select * from hivetest.dept_partition;' > /opt/datas/dept3/dept.txt;

注意：需要在shell窗口执行，需要库名.表名，需要本地文件夹存在。

![image-20200918091555443][]

##### 5.2.4 Export导出到HDFS上 #####

export table hivetest.dept_partition to '/opt/datas/dept2';

##### 5.2.5 Sqoop导出 #####

后续

#### 5.3 清除表中数据（Truncate） ####

注意：Truncate只能删除管理表，不能删除外部表中数据

truncate table student;

### 6.查询 ###

查询语句语法：

[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*]    (Note: Only available
     starting with Hive 0.13.0)
    SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
      FROM table_reference
      [WHERE where_condition]
      [GROUP BY col_list]
      [ORDER BY col_list]
      [CLUSTER BY col_list
        | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
      ]
     [LIMIT number]

#### 6.1 基本查询（Select…From） ####

##### 6.1.1 全表和特定列查询 #####

select * from emp;

select empno, ename from emp;

注意：

（1）SQL 语言`大小写不敏感。`

（2）SQL 可以写在一行或者多行

（3）`关键字不能被缩写也不能分行`

（4）各子句一般要分行写。

（5）使用缩进提高语句的可读性。

##### 6.1.2 列别名 #####

1．重命名一个列

2．便于计算

3．紧跟列名，`可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’`

select ename AS name, deptno dn from emp;

##### 6.1.3 算术运算符 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>运算符</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>A+B</td> 
   <td>A和B 相加</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A-B</td> 
   <td>A减去B</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A*B</td> 
   <td>A和B 相乘</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A/B</td> 
   <td>A除以B</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A%B</td> 
   <td>A对B取余</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&amp;B</td> 
   <td>A和B按位取与</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A|B</td> 
   <td>A和B按位取或</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A^B</td> 
   <td>A和B按位取异或</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>~A</td> 
   <td>A按位取反</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 6.1.4 常用函数 #####

1．求总数（count）

2．求最大值（max）

3．求最小值（min）

4．求总和（sum）

5．求平均值（avg）

select count(*) cnt from emp;

##### 6.1.5 Limit语句 #####

典型的查询会返回多行数据。LIMIT子句用于限制返回的行数。

select * from emp limit 5;

#### 6.2 Where语句 ####

1．使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉

2．WHERE子句紧随FROM子句

案例：查询出薪水大于1000的所有员工

select * from emp where sal >1000;

##### 6.2.1 比较运算符（Between/In/ Is Null） #####

下面表中描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于JOIN…ON和HAVING语句中。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>操作符</th> 
   <th>支持的数据类型</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>A=B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>如果A等于B则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&lt;=&gt;B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>如果A和B都为NULL，则返回TRUE，其他的和等号（=）操作符的结果一致，如果任一为NULL则结果为NULL</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&lt;&gt;B, A!=B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>A或者B为NULL则返回NULL；如果A不等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&lt;B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于B，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&lt;=B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&gt;B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于B，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A&gt;=B</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A [NOT] BETWEEN B AND C</td> 
   <td>基本数据类型</td> 
   <td>如果A，B或者C任一为NULL，则结果为NULL。如果A的值大于等于B而且小于或等于C，则结果为TRUE，反之为FALSE。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A IS NULL</td> 
   <td>所有数据类型</td> 
   <td>如果A等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A IS NOT NULL</td> 
   <td>所有数据类型</td> 
   <td>如果A不等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>IN(数值1, 数值2)</td> 
   <td>所有数据类型</td> 
   <td>使用 IN运算显示列表中的值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A [NOT] LIKE B</td> 
   <td>STRING 类型</td> 
   <td>B是一个SQL下的简单正则表达式，如果A与其匹配的话，则返回TRUE；反之返回FALSE。B的表达式说明如下：‘x%’表示A必须以字母‘x’开头，‘%x’表示A必须以字母’x’结尾，而‘%x%’表示A包含有字母’x’,可以位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>A RLIKE B, A REGEXP B</td> 
   <td>STRING 类型</td> 
   <td>B是一个正则表达式，如果A与其匹配，则返回TRUE；反之返回FALSE。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的，因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和整个字符串A相匹配，而不是只需与其字符串匹配。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 6.2.2 Like和RLike #####

1）使用LIKE运算选择类似的值

2）选择条件可以包含字符或数字:

`% 代表零个或多个字符(任意个字符)。`  
`_ 代表一个字符。`

3）RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过`Java的正则表达式`这个更强大的语言来指定匹配条件。

案例：

查找以2开头薪水的员工信息

select * from emp where sal LIKE '2%';

查找第二个数值为2的薪水的员工信息

select * from emp where sal LIKE '_2%';

查找薪水中含有2的员工信息

select * from emp where sal RLIKE '[2]';

##### 6.2.3 逻辑运算符（And/Or/Not） #####

案例：查询薪水大于1000，部门是30

select * from emp where sal>1000 and deptno=30;

#### 6.3 分组 ####

##### 6.3.1 Group By语句 #####

GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。

案例：计算emp表每个部门的平均工资

select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;

##### 6.3.2 Having语句 #####

1．having与where不同点

（1）where针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。

（2）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。

（3）having只用于group by分组统计语句。

案例：求每个部门的平均薪水大于2000的部门

hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;

#### 6.4 Join语句 ####

##### 6.4.1 等值Join #####

Hive支持通常的SQL JOIN语句，`但是只支持等值连接，不支持非等值连接。`

select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.2 表的别名 #####

1．好处

（1）使用别名可以简化查询。

（2）使用表名前缀可以提高执行效率。

select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.3 内连接 #####

内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。

select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.4 左外连接 #####

左外连接：JOIN操作符左边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.5右外连接 #####

右外连接：JOIN操作符右边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.6 满外连接 #####

满外连接：将会返回所有表中符合WHERE语句条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用NULL值替代。

select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e full join dept d on e.deptno = d.deptno;

##### 6.4.7 笛卡尔积 #####

1．笛卡尔集会在下面条件下产生

（1）省略连接条件

（2）连接条件无效

（3）所有表中的所有行互相连接

##### 6.4.8 连接谓词中不支持or #####

`select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno or e.ename=d.ename; 错误的`

#### 6.5 排序 ####

##### 6.5.1 全局排序（Order By） #####

Order By：全局排序，一个Reducer

1．使用 ORDER BY 子句排序

ASC（ascend）: 升序（默认）

DESC（descend）: 降序

2．ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾

3．案例实操 ：查询员工信息按工资升序排列

select * from emp order by sal;

##### 6.5.2 每个MapReduce内部排序（Sort By） #####

Sort By：每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。丛林

1．设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces=3;

2．查看设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces;

3．根据部门编号降序查看员工信息

select *from dept_partition sort by deptno;

![image-20200918105118225][]

对于全局结果来说并没有排序，只是对每个reduce的结果进行了排序。

##### 6.5.3 分区排序（Distribute By） #####

Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。

注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。

对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

select *from dept_partition distribute by deptno sort by month;

![image-20200918110214395][]

insert overwrite  local directory '/opt/datas/dept3' select *from dept_partition distribute by deptno sort by month;

![image-20200918110816515][]

##### 6.5.4 Cluster By #####

当distribute by和sorts by字段相同时，可以使用cluster by方式。

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是`升序排序`，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

以下两种方法等价：

select *from dept_partition distribute by deptno sort by deptno;
    select *from dept_partition cluster by deptno;

注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。

#### 6.6 分桶（buckets）及抽样查询 ####

##### 6.6.1 分桶表数据存储 #####

分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。  
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。  
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。

设置分捅属性

set hive.enforce.bucketing=true;

创建分桶表

create table stu_buck(id int, name string)
    clustered by(id) 
    into 4 buckets
    row format delimited fields terminated by '\t';

导入数据到分桶表，通过子查询的方式

insert into table stu_buck select id, name from stu;

![img][img 1]

分捅表只能通过insert插入数据，load读取数据是无效的。

##### 6.6.2 分桶抽样查询 #####

对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。

select * from customers_buck1 tablesample(bucket 1 out of 4 on customer_fname);

注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。

y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。

`x表示从第几个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。`例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1 out of 2)，表示总共抽取（4/2=）2个bucket的数据，抽取第1(x)个和第3(x+y)个bucket的数据。

注意：x的值必须小于等于y的值，否则

FAILED: SemanticException \[Error 10061\]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu\_buck

![image-20200918115835423][]

表总共有：

![image-20200918115908536][]

分捅相当于预览了部分数据。

#### 6.7 其他常用查询函数 ####

##### 6.7.1 空字段赋值 #####

1.函数说明  
`NVL`：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( string1, replace\_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace\_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。

c表数据：

![image-20200918122523852][]

select c1,nvl(c2,1) from c;

![image-20200918122556953][]

##### 6.7.2 CASE WHEN #####

1.  数据准备

2．需求

求出不同部门男女各多少人。结果如下：

A     2       1
    B     1       2

3．按需求查询数据

select dept_id,
    sum(case when sex='男' then 1 else 0 end) man,
    sum(case when sex='女' then 1 else 0 end) woman
    from emp_sex group by dept_id;

![image-20200922144204356][]

##### 6.7.3 行转列 #####

1．相关函数说明

`CONCAT(string A/col, string B/col…)`：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;

`CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)`：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;

`COLLECT_SET(col)`：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。

2．数据准备

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>name</th> 
   <th>constellation</th> 
   <th>blood_type</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>孙悟空</td> 
   <td>白羊座</td> 
   <td>A</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大海</td> 
   <td>射手座</td> 
   <td>A</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>宋宋</td> 
   <td>白羊座</td> 
   <td>B</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>猪八戒</td> 
   <td>白羊座</td> 
   <td>A</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>凤姐</td> 
   <td>射手座</td> 
   <td>A</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3．需求

把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：

射手座,A            大海|凤姐
    白羊座,A            孙悟空|猪八戒
    白羊座,B            宋宋

4．按需求查询数据

select
        t1.base,
        concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
    from
        (select
            name,
            concat(constellation, ",", blood_type) base
        from
            person_info) t1
    group by
        t1.base;

##### 6.7.4 列转行 #####

1．函数说明

EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

LATERAL VIEW

用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias

解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

2．数据准备

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>movie</th> 
   <th>category</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>《疑犯追踪》</td> 
   <td>悬疑,动作,科幻,剧情</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>《Lie to me》</td> 
   <td>悬疑,警匪,动作,心理,剧情</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>《战狼2》</td> 
   <td>战争,动作,灾难</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3．需求

将电影分类中的数组数据展开。结果如下：

《疑犯追踪》      悬疑
    《疑犯追踪》      动作
    《疑犯追踪》      科幻
    《疑犯追踪》      剧情
    《Lie to me》   悬疑
    《Lie to me》   警匪
    《Lie to me》   动作
    《Lie to me》   心理
    《Lie to me》   剧情
    《战狼2》        战争
    《战狼2》        动作
    《战狼2》        灾难

4．按需求查询数据

select  movie,category_name from movie_info
     lateral view explode(category) table_tmp  as category_name;

##### 6.7.5 窗口函数 #####

1．相关函数说明

OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化

CURRENT ROW：当前行

n PRECEDING：往前n行数据

n FOLLOWING：往后n行数据

UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点

LAG(col,n)：往前第n行数据

LEAD(col,n)：往后第n行数据

NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。`注意：n必须为int类型。`

2．数据准备：name，orderdate，cost

jack,2017-01-01,10
    tony,2017-01-02,15
    jack,2017-02-03,23
    tony,2017-01-04,29
    jack,2017-01-05,46
    jack,2017-04-06,42
    tony,2017-01-07,50
    jack,2017-01-08,55
    mart,2017-04-08,62
    mart,2017-04-09,68
    neil,2017-05-10,12
    mart,2017-04-11,75
    neil,2017-06-12,80
    mart,2017-04-13,94

3．需求

（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数

（2）查询顾客的购买明细及月购买总额

（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加

（4）查询顾客上次的购买时间

（5）查询前20%时间的订单信息

4．按需求查询数据

（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数

select name,count(*) over () from business where substring(orderdate,1,7) = '2017-04' group by name;

（2）查询顾客的购买明细及月购买总额

select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from business;

（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加

select name,orderdate,cost, sum(cost) over() as sample1,--所有行相加 sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加 sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加 sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合 sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合 sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行 sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行 from business;

（4）查看顾客上次的购买时间

select name,orderdate,cost, lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2 from business;

（5）查询前20%时间的订单信息

select * from (  select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted  from business) twhere sorted = 1;

##### 6.7.6 Rank #####

1．函数说明

RANK() 排序相同时会重复，总数不会变

DENSE\_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少

ROW\_NUMBER() 会根据顺序计算

2．数据准备

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>name</th> 
   <th>subject</th> 
   <th>score</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>孙悟空</td> 
   <td>语文</td> 
   <td>87</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>孙悟空</td> 
   <td>数学</td> 
   <td>95</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>孙悟空</td> 
   <td>英语</td> 
   <td>68</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大海</td> 
   <td>语文</td> 
   <td>94</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大海</td> 
   <td>数学</td> 
   <td>56</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大海</td> 
   <td>英语</td> 
   <td>84</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>宋宋</td> 
   <td>语文</td> 
   <td>64</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>宋宋</td> 
   <td>数学</td> 
   <td>86</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>宋宋</td> 
   <td>英语</td> 
   <td>84</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>婷婷</td> 
   <td>语文</td> 
   <td>65</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>婷婷</td> 
   <td>数学</td> 
   <td>85</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>婷婷</td> 
   <td>英语</td> 
   <td>78</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3．需求

计算每门学科成绩排名。

4．按需求查询数据

select name,
    subject,
    score,
    rank() over(partition by subject order by score desc) rp,
    dense_rank() over(partition by subject order by score desc) drp,
    row_number() over(partition by subject order by score desc) rmp
    from score;

### 7.函数 ###

#### 7.1Hive函数分类 ####

*  从输入输出角度分类  
    标准函数：一行数据中的一列或多列为输入，结果为单一值  
    聚合函数：多行的零列到多列为输入，结果为单一值  
    表生成函数：零个或多个输入，结果为多列或多行
 *  从实现方式分类  
    内置函数  
    自定义函数:  
    UDF：自定义标准函数  
    UDAF：自定义聚合函数  
    UDTF：自定义表生成函数

#### 7.2内置函数 ####

Hive提供大量内置函数供开发者使用

*  标准函数  
    字符函数  
    类型转换函数  
    数学函数  
    日期函数  
    集合函数  
    条件函数
 *  聚合函数
 *  表生成函数

##### 7.2.1字符函数 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>concat(string|binary A, string|binary B…)</td> 
   <td>对二进制字节码或字符串按次序进行拼接</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>instr(string str, string substr)</td> 
   <td>查找字符串str中子字符串substr出现的位置</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>length(string A)</td> 
   <td>返回字符串的长度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>locate(string substr, string str[, int pos])</td> 
   <td>查找字符串str中的pos位置后字符串substr第一次出现的位置</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>lower(string A) /upper(string A)</td> 
   <td>将字符串A的所有字母转换成小写/大写字母</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>regexp_replace(string INITIAL_STRING, string PATTERN, string REPLACEMENT)</td> 
   <td>按正则表达式PATTERN将字符串中符合条件的部分替换成REPLACEMENT所指定的字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>array</td> 
   <td>split(string str, string pat)</td> 
   <td>按照正则表达式pat来分割字符串str</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>substr(string|binary A, int start, int len)substring(string|binary A, int start, int len)</td> 
   <td>对字符串A,从start位置开始截取长度为len的字符串并返回</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>trim(string A)</td> 
   <td>将字符串A前后出现的空格去掉</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>map</td> 
   <td>str_to_map(text[, delimiter1, delimiter2])</td> 
   <td>将字符串str按照指定分隔符转换成Map</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>binary</td> 
   <td>encode(string src, string charset)</td> 
   <td>用指定字符集charset将字符串编码成二进制值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 7.2.2 类型转换函数和数学函数 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>类型转换函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>“type”</td> 
   <td>cast(expr as )</td> 
   <td>将expr转换成type类型 如：cast(“1” as BIGINT) 将字符串1转换成了BIGINT类型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>binary</td> 
   <td>binary(string|binary)</td> 
   <td>将输入的值转换成二进制</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>数学函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>round(DOUBLE a)</td> 
   <td>返回对a四舍五入的BIGINT值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>binary</td> 
   <td>round(DOUBLE a, INT d)</td> 
   <td>返回对a四舍五入并保留d位小数位的值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>floor(DOUBLE a)</td> 
   <td>向下取整，如：6.10-&gt;6 -3.4-&gt;-4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>rand(INT seed)</td> 
   <td>返回一个DOUBLE型随机数，seed是随机因子</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>power(DOUBLE a, DOUBLE p)</td> 
   <td>计算a的p次幂</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>abs(DOUBLE a)</td> 
   <td>计算a的绝对值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 7.2.3 日期函数 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>from_unixtime(bigint unixtime[, string format])</td> 
   <td>将时间戳转换成format格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>unix_timestamp()</td> 
   <td>获取本地时区下的时间戳</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bigint</td> 
   <td>unix_timestamp(string date)</td> 
   <td>将格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss的时间字符串转换成时间戳</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>to_date(string timestamp)</td> 
   <td>返回时间字符串的日期部分</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>year(string date)month/day/hour/minute/second/weekofyear</td> 
   <td>返回时间字符串的年份部分返回月/天/时/分/秒/第几周</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>datediff(string enddate, string startdate)</td> 
   <td>计算开始时间到结束时间相差的天数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>date_add(string startdate, int days)</td> 
   <td>从开始时间startdate加上days</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>date_sub(string startdate, int days)</td> 
   <td>从开始时间startdate减去days</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>date</td> 
   <td>current_date</td> 
   <td>返回当前时间的日期</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>timestamp</td> 
   <td>current_timestamp</td> 
   <td>返回当前时间戳</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>string</td> 
   <td>date_format(date/timestamp/string ts, string fmt)</td> 
   <td>按指定格式返回时间date 如：date_format(“2016-06-22”,“MM-dd”)=06-22</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 7.2.4 集合函数 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>size(Map&lt;K.V&gt;)</td> 
   <td>返回map中键值对个数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td>size(Array)</td> 
   <td>返回数组的长度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>array</td> 
   <td>map_keys(Map&lt;K.V&gt;)</td> 
   <td>返回map中的所有key</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>array</td> 
   <td>map_values(Map&lt;K.V&gt;)</td> 
   <td>返回map中的所有value</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>boolean</td> 
   <td>array_contains(Array, value)</td> 
   <td>如该数组Array包含value返回true。，否则返回false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>array</td> 
   <td>sort_array(Array)</td> 
   <td>对数组进行排序</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 7.2.5 条件函数 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>T</td> 
   <td>if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)</td> 
   <td>如果testCondition 为true就返回valueTrue,否则返回valueFalseOrNull</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>T</td> 
   <td>nvl(T value, T default_value)</td> 
   <td>value为NULL返回default_value,否则返回value</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>T</td> 
   <td>COALESCE(T v1, T v2, …)</td> 
   <td>返回第一非null的值，如果全部都为NULL就返回NULL</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>T</td> 
   <td>CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END</td> 
   <td>如果a=b就返回c,a=d就返回e，否则返回f</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>T</td> 
   <td>CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END</td> 
   <td>如果a=ture就返回b,c= ture就返回d,否则返回e</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>boolean</td> 
   <td>isnull( a )</td> 
   <td>如果a为null就返回true，否则返回false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>boolean</td> 
   <td>isnotnull ( a )</td> 
   <td>如果a为非null就返回true，否则返回false</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##### 7.2.6 聚合函数和表生成函数 #####

*  聚合函数  
    count、sum、max、min、avg、var\_samp等
 *  表生成函数：输出可以作为表使用

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>返回值</strong></th> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>描述</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>N rows</td> 
   <td>explode(array)</td> 
   <td>对于array中的每个元素生成一行且包含该元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>N rows</td> 
   <td>explode(MAP)</td> 
   <td>每行对应每个map键值对其中一个字段是map的键，另一个字段是map的值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>N rows</td> 
   <td>posexplode(ARRAY)</td> 
   <td>与explode类似，不同的是还返回各元素在数组中的位置</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>N rows</td> 
   <td>stack(INT n, v_1, v_2, …, v_k)</td> 
   <td>把k列转换成n行，每行有k/n个字段，其中n必须是常数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tuple</td> 
   <td>json_tuple(jsonStr, k1, k2, …)</td> 
   <td>从一个JSON字符串中获取多个键并作为一个元组返回，与get_json_object不同的是此函数能一次获取多个键值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 7.3 自定义UDF函数 ####

Hive UDF开发流程

*  继承UDF类或GenericUDF类
 *  重写evaluate()方法并实现函数逻辑
 *  编译打包为jar文件
 *  复制到正确的HDFS路径
 *  使用jar创建临时/永久函数
 *  调用函数

1．创建一个Maven工程Hive

https://blog.csdn.net/zmzdmx/article/details/108401283

2．导入依赖

<dependency>
          <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
          <artifactId>hadoop-common</artifactId>
          <version>2.6.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>org.apache.hive</groupId>
          <artifactId>hive-exec</artifactId>
          <version>1.2.1</version>
    </dependency>

3．创建一个类

package cn.kgc.kb09;
    
    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    
    
    public class TestUDF extends UDF {
        
        public Text evaluate(Text str){
        
            if(null==str){
        
                return null;
            }
            return new Text(str.toString().toUpperCase());
        }
    
        public static void main(String[] args) {
        
            TestUDF tu=new TestUDF();
            Text rst = tu.evaluate(new Text());
            System.out.println(rst);
    
        }
    }

方法一(创建临时函数)：

4．打成jar包上传到服务器`/opt/testudf.jar`

5．将jar包添加到hive的classpath（linux路径）

add jar /opt/testudf.jar;

6．创建临时函数与开发好的java class关联

create temporary function mylower as "cn.kgc.kb09.TestUDF";

方法二（创建永久函数）：

4.在linux命令行使用hdfs命令把jar包上传到hdfs的路径

hdfs dfs -put 路径

create function 函数名 as ‘方法的全路径’using as ‘jar包的hdfs路径’

7．即可在hql中使用自定义的函数

select ename, mylower(ename) lowername from emp;

注意

*  报错在linux执行

报错

java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionTask
    	at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.execute(HiveStatement.java:294)
    	at org.apache.commons.dbcp2.DelegatingStatement.execute(DelegatingStatement.java:291)
    	at org.apache.commons.dbcp2.DelegatingStatement.execute(DelegatingStatement.java:291)
    	at org.apache.zeppelin.jdbc.JDBCInterpreter.executeSql(JDBCInterpreter.java:736)
    	at org.apache.zeppelin.jdbc.JDBCInterpreter.interpret(JDBCInterpreter.java:819)
    	at org.apache.zeppelin.interpreter.LazyOpenInterpreter.interpret(LazyOpenInterpreter.java:103)
    	at org.apache.zeppelin.interpreter.remote.RemoteInterpreterServer$InterpretJob.jobRun(RemoteInterpreterServer.java:632)
    	at org.apache.zeppelin.scheduler.Job.run(Job.java:188)
    	at org.apache.zeppelin.scheduler.ParallelScheduler$JobRunner.run(ParallelScheduler.java:162)
    	at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    	at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
    	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)
    	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

执行命令，不行就退出hive，再次执行

zip -d testUdf.jar 'META-INF/.SF' 'META-INF/.RSA' 'META-INF/*SF'

*  临时函数可以垮库运行，永久函数需要库名.函数名

### 8.性能优化 ###

#### 8.1 Hive事务 ####

1.事务（Transaction ）指一组单元化操作，这些操作要么都执行，要么都不执行

ACID特性：

*  Atomicity：原子性
 *  Consistency：一致性
 *  Isolation：隔离性
 *  Durability：持久性

2.**Hive事务的特点和局限**

*  V0.14版本开始支持行级事务
    
     *  支持INSERT、DELETE、UPDATE(v2.2.0开始支持Merge)
     *  文件格式只支持ORC
 *  局限
    
     *  表必须是bucketed表
     *  需要消耗额外的时间、资源和空间
     *  不支持开始、提交、回滚、桶或分区列上的更新
     *  锁可以为共享锁或排它锁(串联的而不是并发)
     *  不允许从一个非ACID连接读写ACID表
     *  使用较少

**3. Hive事务的开启和设置**

*  通过Hive命令行方式设置,当前session有效
 *  通过配置文件设置，全局有效
 *  通过UI工具（如Ambari)设置

-- 通过命令行方式开启事务
    set hive.support.concurrency = true;
    set hive.enforce.bucketing = true;
    set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
    set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
    set hive.compactor.initiator.on = true;
    set hive.compactor.worker.threads = 1;

-- 通过配置文件hive-site.xml
    <property> 
    <name>hive.support.concurrency</name> 
    <value>true</value>
     </property>
     <property> 
    <name>hive.txn.manager</name> <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value>
    </property>

![image-20200922222612920][]

#### 8.2 Hive PLSQL ####

*  Hive PLSQL：Hive存储过程（v2.0之后）
    
     *  支持SparkSQL和Impala
     *  兼容Oracle、DB2、MySQL、TSQL标准
     *  使将现有的过程迁移到Hive变得简单和高效
     *  使编写UDF不需要Java技能
     *  它的性能比Java UDF稍微慢一些
     *  功能较新
 *  在Hive2 bin目录下运行./hplsql

./hplsql -f plsql_demo.pl
    RETURNS STRING 
    BEGIN RETURN 'Hello, ' || text || '!'; 
    END;
    Print hello(' word') 
    
    CREATE PROCEDURE getCount()
    BEGIN DECLARE cnt INT = 0;	
    SELECT COUNT(*) INTO cnt FROM employee;
    PRINT 'Users cnt: ' || cnt;
    END;
    call getCount();

#### 8.3 Hive性能调优工具 ####

**1.EXPLAIN**

![image-20200922222805776][]

**2.ANALYZE**

*  ANALYZE：分析表数据，用于执行计划选择的参考
    
     *  收集表的统计信息，如行数、最大值等
     *  使用时调用该信息加速查询
 *  语法

ANALYZE TABLE employee COMPUTE STATISTICS; 
    
    ANALYZE TABLE employee_partitioned 
    PARTITION(year=2014, month=12) COMPUTE STATISTICS;
    
    ANALYZE TABLE employee_id COMPUTE STATISTICS 
    FOR COLUMNS employee_id;

#### 8.4 Hive优化设计 ####

*  使用分区表、桶表
 *  使用索引
 *  使用适当的文件格式，如orc, avro, parquet
 *  使用适当的压缩格式，如snappy
 *  考虑数据本地化 - 增加一些副本
 *  避免小文件
 *  使用Tez引擎代替MapReduce
 *  使用Hive LLAP(在内存中读取缓存)
 *  考虑在不需要时关闭并发

#### 8.5 Job优化 ####

1.本地模式运行

Hive支持将作业自动转换为本地模式运行  
当要处理的数据很小时，完全分布式模式的启动时间比作业处理时间要长

-- 通过以下设置开启本地模式
    SET hive.exec.mode.local.auto=true; --default false 
    SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000; 
    SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5; --default 4

*  Job必须满足以下条件才能在本地模式下运行  
    Job总输入大小小于 hive.exec.mode.local.auto. inputbytes.max  
    map任务总数小于 hive.exec.mode.local.auto. input.files.max  
    所需的Reduce任务总数为1或0

2.JVM重用（JVM Reuse）

*  通过JVM重用减少JVM启动的消耗
    
     *  默认每个Map或Reduce启动一个新的JVM
     *  Map或Reduce运行时间很短时，JVM启动过程占很大开销
     *  通过共享JVM来重用JVM，以串行方式运行MapReduce Job
     *  适用于同一个Job中的Map或Reduce任务
     *  对于不同Job的任务，总是在独立的JVM中运行

-- 通过以下设置开启JVM重用
    set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 5;  -- 默认值为1

3.并行执行

*  并行执行可提高集群利用率
    
     *  Hive查询通常被转换成许多按默认顺序执行的阶段
     *  这些阶段并不总是相互依赖的
     *  它们可以并行运行以节省总体作业运行时间
     *  如果集群的利用率已经很高，并行执行帮助不大

-- 通过以下设置开启并行执行
    SET hive.exec.parallel=true;  -- default false 
    SET hive.exec.parallel.thread.number=16;  -- default 8,定义并行运行的最大数量

#### 8.6 查询优化 ####

*  自动启动Map端Join
 *  防止数据倾斜

set hive.optimize.skewjoin=true;

*  启用CBO(Cost based Optimizer)
    
        set hive.cbo.enable=true; 
        set hive.compute.query.using.stats=true; 
        set hive.stats.fetch.column.stats=true; 
        set hive.stats.fetch.partition.stats=true;
    
    启动Vectorization（矢量化）
    
        set hive.vectorized.execution.enabled = true; 
        set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
    
    使用CTE、临时表、窗口函数等正确的编码约定

#### 8.7 压缩算法 ####

*  减少传输数据量，会极大提升MapReduce性能
 *  采用数据压缩是减少数据量的很好的方式
 *  常用压缩方法对比

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>压缩方式</strong></th> 
   <th><strong>可分割</strong></th> 
   <th><strong>压缩后大小</strong></th> 
   <th><strong>压缩解压速度</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>gzip</td> 
   <td>否</td> 
   <td>中</td> 
   <td>中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lzo</td> 
   <td>是</td> 
   <td>大</td> 
   <td>快</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>snappy</td> 
   <td>否</td> 
   <td>大</td> 
   <td>快</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bzip2</td> 
   <td>是</td> 
   <td>小</td> 
   <td>慢</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[image-20200916135459253]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/9dd9fafaee4344bc88e33d4bc234521a.png
[img]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e4351e2d78e749f58ad2657f40c42fa5.png
[image-20200916140721644]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0763507a80ff423d8ecc65d2374f7d3f.png
[Hive]: https://blog.csdn.net/zmzdmx/article/details/108588145
[image-20200916143756819]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/add1189448984cc9a286f03774b530f9.png
[image-20200916144644772]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e1c54de2c9d742bfab6f96b49f595e3f.png
[image-20200916150426537]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/750f1762e04c4dee970ed5cc32d2c1dc.png
[image-20200916151233406]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/2c7373cacc534e1ba816fa9eea5ba077.png
[image-20200916153135946]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/d9bc3505ae73461dbd0c720641329c16.png
[image-20200916154010571]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/8a50ada5b32e434696e49a685eace308.png
[image-20200916155105713]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/abb3bf12f7024ed395894690a4e9c3f2.png
[image-20200916155615882]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/dcac84aeeb114d6a8f6b861f6ff8ab14.png
[image-20200916160113010]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/d3fad6fa2e134ac488e222868024af10.png
[image-20200916163107048]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/17e836b06b6d41e5a11fb7f01c674955.png
[image-20200916163354544]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/96bc806e4e6c45fdb024730445efe4b5.png
[image-20200916165802686]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/815881b84b734944a5244a21b0c5138f.png
[image-20200916165936990]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/ab3fdb8c04584f0c993bd6a59dab6448.png
[image-20200916170340247]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0393d565142f45bfadeb8b44bf645e3c.png
[image-20200916201159535]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/939603be4a5346ed98109724356b56d4.png
[image-20200916231329604]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/b16f25282c4c4a18877c60968c222281.png
[image-20200916230900306]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/7fbb5518f9484fa7833f6b445036d057.png
[image-20200916230917167]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/275c7479292b407dbe8f94eb377cc0ba.png
[image-20200916231504421]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/9bdc19a9bf1448608b4679865a8c2eb1.png
[image-20200917192015967]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e06d727b756e4057a90a01591f5bd585.png
[image-20200917192028686]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/84b2b2a55e564fec9446ca5c77e4c5d2.png
[image-20200918084842193]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/3be0771b03af41a1be35e398d4d6327b.png
[image-20200918085621207]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e0373969dcc34045a7985038c1c7f3df.png
[image-20200918085644479]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/2e4015ca37c24fbe949cf0e9925583cf.png
[image-20200918090048512]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/06ec1387502b4513b4c6b3bbebbce89f.png
[image-20200918091555443]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/dc1e53e38a1d4ac1b23eded046eafa03.png
[image-20200918105118225]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/7bb4ab87148b48f5bec08909b7279a19.png
[image-20200918110214395]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/59367cc5de31422798b83a88dd47d292.png
[image-20200918110816515]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/54773fe2148748fb8d5669e85bb108f5.png
[img 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/2585039e01da4d42beb1473ba6a0ba13.png
[image-20200918115835423]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0b54e387496f4497ba5b41988b6bc98b.png
[image-20200918115908536]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/84c58a379dc04cd2be503a2886edec31.png
[image-20200918122523852]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/76d6d29d2e2e4a2eaf6ab045026d8456.png
[image-20200918122556953]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0e5dec272d7249b8a5dd9f35c0a45a59.png
[image-20200922144204356]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/aa4264eb8689484891b0883728566e1a.png
[image-20200922222612920]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/f1254ada76ef4ba9a453aa0e79bc8131.png
[image-20200922222805776]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/4812e8e978264bfda99ad5691956a4c7.png