语句和Mysql、PgSQL都类似，简单过一遍

# 全表查询
select * from studen;
# 列查询
select name, age from student;
# 列别名
select name AS name1, age age1 from student;
# 常用函数 count max min sum avg等
select avg(score) avg_score from student;
# 限制返回的行数
select * from student limit 5;
# 薪水大于 1000 的所有员工
select * from emp where sal>1000;
# 查找名字中带有 A 的员工信息
select * from emp where ename RLIKE '[A]';
# 每个部门的平均薪水大于 2000 的部门
select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;
# 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;
# 按照部门和工资升序排序
select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal;

1. 每个 Reduce 内部排序（Sort By）

Sort By：对于大规模的数据集 order by 的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用 sort by。Sort by 为每个 reducer 产生一个排序文件。每个 Reducer 内部进行排序，对全局结果集来说不是排序

# 设置 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces=3;
# 查看设置 reduce 个数
set mapreduce.job.reduces;
# 根据部门编号降序查看员工信息
select * from emp sort by deptno desc;

2. 分区（Distribute By）

Distribute By： 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个 reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by 类似 MR 中 partition（自定义分区），进行分区，结合 sort by 使用。
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 distributeby 的效果。

# 先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
➢ distribute by 的分区规则是根据分区字段的 hash 码与 reduce 的个数进行模除后，
余数相同的分到一个区。
➢ Hive 要求 DISTRIBUTE BY 语句要写在 SORT BY 语句之前

3. 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

# 以下两种写法等价
select * from emp cluster by deptno;
select * from emp distribute by deptno sort by deptno;

4. 分区表与分桶表

4.1 分区表

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

# 创建分区表
create table dept_partition(deptno int, dname string, loc string)
partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t';
# 加载数据 分区表加载数据时，必须指定分区
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200403.log' into table dept_partition partition(day='20200403');
# 查询分区表中数据
select * from dept_partition where day='20200401';
# 增加分区
alter table dept_partition add partition(day='20200404');
# 删除分区
alter table dept_partition drop partition(day='20200404');
# 查看分区表有多少分区
show partitions dept_partition;
# 查看分区表结构
desc formatted dept_partition;# 二级分区 如果一天的日志数据量也很大，将数据再拆分
create table dept_partition2(deptno int, dname string, loc string) partitioned by (day string, hour string) row format delimited fields terminated by '\t';

4.2 动态分区调整

关系型数据库中，对分区表 Insert 数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据
插入到相应的分区中，Hive 中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)

# 开启动态分区功能（默认 true，开启）
hive.exec.dynamic.partition=true
# 设置为非严格模式（动态分区的模式，默认 strict，表示必须指定至少一个分区为
静态分区，nonstrict 模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）
hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
# 在所有执行 MR 的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认 1000
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
# 在每个执行 MR 的节点上，最大可以创建多少个动态分区 该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即 day 字段有 365 个值，那么该参数就需要设置成大于 365，如果使用默认值 100，则会报错
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
# 整个 MR Job 中，最大可以创建多少个 HDFS 文件。默认 100000
hive.exec.max.created.files=100000
# 当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认 false
hive.error.on.empty.partition=false

4.3 分桶表

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。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围
划分
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
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件
分桶规则: Hive 的分桶采用对分桶字段的值进行哈希，然后除以桶的个数求余的方
式决定该条记录存放在哪个桶当中

# 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';
# 查看表结构
hive (default)> desc formatted stu_buck;
Num Buckets: 4
# 导入数据到分桶表中，load 的方式
load data inpath '/student.txt' into table stu_buck;

分桶表操作需要注意的事项：

• reduce 的个数设置为-1,让 Job 自行决定需要用多少个 reduce 或者将 reduce 的个
  数设置为大于等于分桶表的桶数
• 从 hdfs 中 load 数据到分桶表中，避免本地文件找不到问题
• 不要使用本地模式

5. 抽样查询

select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);