Hive基础学习文档和入门教程

Hive基础学习文档和入门教程，Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载

Hive基础学习文档和入门教程

摘要：

Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

目录：

HIVE结构

HIVE元数据库

DERBY

Mysql

HIVE的数据存储

其它HIVE操作

HIVE 基本操作

createtable

AlterTable

Insert

Inserting data into HiveTables from queries

Writing data intofilesystem from queries

Hive Select

GroupBy

OrderSort By

Hive Join

HIVE参数设置

HIVE UDF

基本函数

UDTF

Explode

HIVE 的MAPREDUCE

使用HIVE注意点

Insert

优化

HADOOP计算框架特性

优化的常用手段

全排序

例1

例2

JOIN

JOIN原则

Map Join

HIVE FAQ

常用参考资料路径

 

1. HIVE结构

Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

1.1 HIVE架构

Hive 的结构可以分为以下几部分：

· 用户接口：包括 CLI, Client, WUI

· 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中

· 解释器、编译器、优化器、执行器

· Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用MapReduce 进行计算

1、 用户接口主要有三个：CLI，Client和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。

2、 Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

3、 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，，并在随后有 MapReduce 调用执行。

4、Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。

1.2 Hive
和Hadoop 关系

Hive构建在 Hadoop 之上，

· HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的

· 所有的数据都是存储在 Hadoop 中

· 查询计划被转化为 MapReduce 任务，在 Hadoop 中执行（有些查询没有 MR 任务，如：select * from table）

· Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的

1.3 Hive
和普通关系数据库的异同

  Hive RDBMS

查询语言 HQL SQL

数据存储 HDFS Raw Device or Local FS

索引 无 有

执行 MapReduce Excutor

执行延迟 高 低

处理数据规模 大 小

1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。

2. 数据存储位置。Hive 是建立在Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS
目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中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中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE… SET 修改数据。

5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了
Hive 不适合在线数据查询。

6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。