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hive

[日期:2019-01-21 12:09:21] 来源:linux公社   作者:linux公社 [字体: ]
1.1.1 hive是什么?

Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:

    1. hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储;2. hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序;3. hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度;4. 可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
1.1.2 hive和Hadoop关系

Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询数据,聚合函数需要经过MapReduce,非聚合函数直接读取hdfs块信息,不通过MapReduce。

1.1.3 hive特点
    可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表(二维表),并提供类SQL查询功能可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上,Hadoop 监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下,因此,Hive 不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive的适应场景:只适合做海量离线数据的统计分析。Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等)只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据。Hive 中包含以下数据模型:DB、Table,External Table,Partition,Bucket。
1.1.4 hive数据的存储

db:在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹

table:在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

external table:与table类似,不过其数据存放位置可以在任意指定路径

partition:在hdfs中表现为table目录下的子目录

bucket:在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

1.1.5 Hive 体系结构

1.1.6 hive的架构原理

  Driver是核心,Driver可以解析语法,最难的就是解析sql的语法,只要把SQL的语法解析知道怎么做了,它内部用MapReduce模板程序,它很容易把它组装起来,比如做一个join操作,最重要的是识别语法,认识你的语法,知道你语法有什么东西,解析出来会得到一个语法树,根据一些语法树,去找一些MapReduce模板程序,把它组装起来。

  例如:有二个表去join,内部有一个优化机制,有一个默认值,如果小表小于默认值,就采用map—join ,如果小表大于默认值,就采用reduce——join(其中map——join是先把小表加载到内存中),组装时候就是输入一些参数:比如:你的输入数据在哪里,你的表数据的分隔符是什么,你的文件格式是什么:然而这些东西是我们建表的时候就指定了,所以这些都知道了,程序就可以正常的跑起来。

  Hive有了Driver之后,还需要借助Metastore,Metastore里边记录了hive中所建的:库,表,分区,分桶的信息,描述信息都在Metastore,如果用了MySQL作为hive的Metastore:需要注意的是:你建的表不是直接建在MySQL里,而是把这个表的描述信息放在了MySQL里,而tables表,字段表是存在HDFS上的hive表上,hive会自动把他的目录规划/usr/hive/warehouse/库文件/库目录/表目录,你的数据就在目录下

1.1.7 内外表

内部表在删除表的时候,会删除元数据和数据;外部表在删除表的时候,只删除元数据,不删除数据

内部表和外部表使用场景:

    一般情况来说,如果数据只交给hive处理,那么一般直接使用内部表;如果数据需要多个不同的组件进行处理,那么最好用外部表,一个目录的数据需要被spark、hbase等其他组件使用,并且hive也要使用,那么该份数据通过创建一张临时表为外部表,然后通过写HQL语句转换该份数据到hive内部表中
1.1.8 分桶

分桶操作:按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列,跟MapReduce中的HashPartitioner的原理一模一样。

MapReduce中:按照key的hash值去模除以reductTask的个数;Hive中:按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数

hive分桶操作的效果:把一个文件按照某个特定的字段和桶数散列成多个文件好处:

1、方便抽样;

2、提高join查询效率

1.1.9 Hive分区

  做统计的时候少统计,把我们的数据放在多个文件夹里边,我们统计时候,可以指定分区,这样范围就会小一些,这样就减少了运行的时间。

1.1.10 Hive 的所有跟数据相关的概念

db: myhive, table: student 元数据:hivedb

Hive的元数据指的是 myhive 和 student等等的库和表的相关的各种定义信息,该元数据都是存储在mysql中的:

    myhive是hive中的一个数据库的概念,其实就是HDFS上的一个文件夹,跟mysql没有多大的关系;myhive是hive中的一个数据库,那么就会在元数据库hivedb当中的DBS表中存储一个记录,这一条记录就是myhive这个hive中数据的相关描述信息。hive中创建一个库,就相当于是在hivedb中DBS(数据库)中插入一张表, 并且在HDFS上建立相应的目录—主目录;hive中创建一个表,就相当于在hivedb中TBLS(数据库中的表)表中插入一条记录,并且在HDFS上项目的库目录下创建一个子目录;一个hive数据仓库就依赖于一个RDBMS(关系数据库管理系统)中的一个数据库,一个数据库实例对应于一个Hive数据仓库;存储于该hive数据仓库中的所有数据的描述信息,都统统存储在元数据库hivedb中。Hive元数据 :描述和管理这些block信息的数据,由namenode管理,一定指跟 hivedb相关,跟mysql相关;Hive源数据-- block块: HDFS上的对应表的目录下的文件HDFS上的数据和元数据。
1.1.11 源数据与元数据

myhive 和 hivedb的区别:

    myhive是hive中的数据库: 用来存储真实数据—源数据;hivedb是mysql中的数据库: 用来多个类似myhive库的真实数据的描述数据—元数据;
1.1.12 Hive基本命令整理

创建表:CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); Creates a table called pokes withtwo columns, the first being an integer and the other a string

创建一个新表,结构与其他一样hive> create table new_table like records;

创建分区表:hive> create table logs(ts bigint,line string) partitioned by (dtString,country String);

加载分区表数据:hive> load data local inpath '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' intotable logs partition (dt='2001-01-01',country='GB');

展示表中有多少分区:hive> show partitions logs;

展示所有表:hive> SHOW TABLES; lists all the tableshive> SHOW TABLES '.*s';

lists all the table that end with 's'.The pattern matching follows Java regularexpressions. Check out this link for documentation

显示表的结构信息hive> DESCRIBE invites; shows the list of columns

更新表的名称:hive> ALTER TABLE source RENAME TO target;

添加新一列hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');删除表:hive> DROP TABLE records;删除表中数据,但要保持表的结构定义hive> dfs -rmr /user/hive/warehouse/records;

从本地文件加载数据:hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/ncdc/micro-tab/sample.txt'OVERWRITE INTO TABLE records;

显示所有函数:hive> show functions;

查看函数用法:hive> describe function substr;

查看数组、map、结构hive> select col1[0],col2['b'],col3.c from complex;

其他同oracle相同

1.1.13 hive环境搭建

hive的元数据是存放在mysql中的,首先需要安装mysql数据库;然后修改hive配置文件,主要是数据库用户、密码、hadoop文件存放的路径等等。--请看mysql的环境搭建

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