尚硅谷大数据技术之Hive（新）第6章 查询
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。
查询表stu_buck中的数据。
|
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id); |
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表示从哪个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
6.7 其他常用查询函数
6.7.1 空字段赋值
- 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。
- 数据准备：采用员工表
- 查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替
hive (default)> select nvl(comm,-1) from emp;
OK
_c0
20.0
300.0
500.0
-1.0
1400.0
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
0.0
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
- 查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select nvl(comm,mgr) from emp;
OK
_c0
20.0
300.0
500.0
7839.0
1400.0
7839.0
7839.0
7566.0
NULL
0.0
7788.0
7698.0
7566.0
6.7.2 CASE WHEN
- 1. 数据准备
|
name |
dept_id |
sex |
|
悟空 |
A |
男 |
|
大海 |
A |
男 |
|
宋宋 |
B |
男
|
|
凤姐 |
A |
女 |
|
婷姐 |
B |
女 |
|
婷婷 |
B |
女 |
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．创建本地emp_sex.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vi emp_sex.txt
悟空 A 男
大海 A 男
宋宋 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
4．创建hive表并导入数据
create table emp_sex(
name string,
dept_id string,
sex string)
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/datas/emp_sex.txt' into table emp_sex;
5．按需求查询数据
|
select dept_id, sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count, sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count from emp_sex group by dept_id; |
