《走进大数据之Hive入门》学习笔记（1）

Hive相关学习指南

Hive官网：http://hive.apache.org

Hive入门指南：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/GettingStarted

HQL查询语言指南：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HiveQL

演示文稿：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/Presentations

第一章 概述

1-1 课程概述

Hive是基于Hadoop HDFS之上的数据仓库。

数据仓库：本质上就是一个数据库。但有别于我们通常意义上的数据库

Hive安装有3种方式。

Hadoop和Hive都是基于Linux操作系统构建的，所以要有熟悉掌握Linux下操作命令。

1-2 数据仓库简介

①数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。

面向主题：主题是指用户使用数据仓库时关心的重点内容。

集成的：数据仓库可将不同类型数据库管理系统中的数据集成起来保存。

不可更新的：数据仓库一般只做数据查询，不做更新、删除等操作。

②数据仓库的结构和建立过程：数据源（可能来源于业务数据库系统、文档资料和其他数据）——>数据存储及管理（ETL：抽取、转换、装载）——>数据仓库引擎（不同的服务器有不同的功能）——>前端展示（数据查询、数据报表、数据分析、各类应用）

OLTP应用：典型应用-银行转账

OLAP应用：典型应用-商品推荐系统

数据仓库的数据模型：星型模型和雪花模型

1-3 什么是Hive

①Hive是建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构。而传统的Oracle或MySQL数据仓库是直接建立在Oracle或MySQL数据库之上的。

②Hive可以用来进行数据提取、转化、加载（ETL）。

③Hive定义了简单的类似SQL查询语言，称为HQL它允许熟悉SQL的用户查询数据。

④Hive允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理內建mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。

⑤Hive的SQL解析引擎，它将SQL语句转移成M/R Job然后在Hadoop上执行。

⑥Hive的表其实就是HDFS的目录/文件。

第二章 Hive的体系结构

2-1 Hive的体系结构之元数据

Hive讲元数据存储在数据库中（metastore），支持mysql、derby、oracle等传统数据库，默认为derby。

Hive中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），表的数据所在的目录等。

元数据被默认创建在derby数据库中，以表的形式保存数据。表的元信息、列元信息。

2-2 Hive的体系结构之HQL的执行过程

①解析器、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（plan）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。

过程：HQL语句——》解析器：词法分析——》编译器：生成HQL的执行计划——》优化器：生成最优执行计划——》执行。

②在oracle数据库中：

执行计划

explanin plan for select * from emp where deptno10

查询执行计划

select * from table(dbms_xplan.display)

全表扫描

创建索引

create index myindex on emp(deptno)

Hive的执行计划跟上面的oracle的执行计划类似。

2-3 Hive体系结构

•hadoop

–用HDFS进行存储，利用mapreduce进行计算。

•元数据存储（metastroe）

–通常存储在关系数据库中，如mysql，derby。

Hive Driver：驱动，包括编译器、解析器、优化器。

访问接口：①CLI：Command Line Interface；②通过JDBC/ODBC连接Thrift Server在连接驱动；③Web Console 控制台（只能查询）

第三章 Hive的安装

3-1 Hive的安装模式

①Apache的hive官网：hive.apache.org中下载hive.

bin.tar包为安装包

src.tar为源代码，可用来编译hive的可执行程序，通过源文件生成打包生成基于web的图形化管理工具，再部署到hive中，才可使用该图形化管理工具。

Hive的源码中集成有WEB UI管理工具, 需要自行编译发布到Hive环境中. 注意Hive的安装包中并不会集成WEB U

②安装hive之前要先安装hadoop，hadoop可以是单机环境、伪分布环境和集群环境中的一种。

Hive的安装有三种模式：嵌入模式、本地模式和远程模式。

1. 嵌入模式： 即使用Hive自带的Derby数据库, 将元数据及其信息存储在Derby数据库上面, 但有个缺点, Derby在同一时间只能接受一个连接（即只能允许一个人对hive进行操作）, 故一般用作演示

2. 本地模式: 将元数据存储到同一机器中的MySQL数据库当中, 此模式一般用于开发与测试

3. 远程模式: 即是本地模式的升级版, 可将Hive的元数据存储到其它环境（可以是不同操作系统）机器上的MySQL当中.

3-2 Hive安装之嵌入模式

只需要解压Hive安装包, 然后直接执行bin目录的hive脚本, 便会自动创建一个metastore_db目录来保存元数据. 注意: 这个metastore_db目录是自动创建在执行hive时的当前目录下面, 即在嵌入模式中任意一个目录下执行hive都会创建此目录.

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3-3 Hive安装之远程模式和本地模式

远程配置HIVE；命名hive-site.xml，要配置mysql的url、驱动、用户名、密码。

第四章 Hive的管理

4-1 Hive管理之CLI方式

进入CLI方式：

① 直接输入#/bin/hive的执行程序

②或者输入#hive –service cli

退出CLI方式：

① quit;

② exit;

常用的CLI的命令：

① 清屏： Ctrl + L 或者 !clear

② 查看数据仓库中的表： show tables;

③ 查看数据仓库中内置的函数： show functions;

④ 查看表的结构： desc 表名

⑤ 查看HDFS上的文件： dfs –ls 目录

dfs –lsr 目录 （-lsr表示以递归的方式查看子目录）

⑥ 执行操作系统的命令： ! 命令

⑦ 执行HQL语句： 例如select * from **

⑧ 执行SQL的脚本： source SQL文件

⑨ 命令“hive –s”: 进入静默模式：不产生hive的调试信息(mapreduce过程)，只显示最后的结果。

⑩ hive –e ’HQL语句’ : 不进入hive直接执行HQL.

4-2 Hive管理之web界面方式

启动web界面方式：

-端口号：9999

-启动方式：#hive –service hwi &

-通过浏览器来访问：http://

hive.hwi.listen.host 0.0.0.0 hivehwi.listen.port 9999 hive.hwi.war.file lib/hive-hwi.war

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4-3 Hive管理之远程模式

远程服务启动方式：

-端口号：10000

-启动方式：#hive –service hiveserver & 即启动了Hive Thrift Server

注意：如果以JDBC或ODBC的程序登录到hive中操作数据时，必须选用远程服务启动方式。

第五章 Hive的数据类型

5-1 基本数据类型

tinyint/smallint/int/bigint : 整数类型

float/double : 浮点数类型

boolean : 布尔类型

string : 字符串类型

5-2 复杂数据类型

Array : 数组类型，由一系列相同数据类型的元素组成。

Map : 集合类型，包含key-value键值对，可以通过key来访问元素。Array与map可以嵌套，比如array

5-3 时间数据类型

时间类型：

- Data : 从hive0.12.0开始支持。

- Timestamp : 从hive0.8.0开始支持。

Data与Timestamp的区别：Data类型描述的是一个特定的日期（不包含时间，即精确到日）：YYYY-MM-DD。而Timestamp是相对于linux基准时间的偏移量，其实就是一个长整型数值，例如要获取系统当前的时间戳可以执行：select unix_timestamp();。 这两者可以转换。

第六章 Hive1的数据模型

6-1 Hive的数据存储

基于HDFS

没有专门的数据存储格式，可以用.txt、.csv，默认情况下可以用’\t’作为分隔符

存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图。

可以直接加载文本文件（.txt文件等）

创建表时，制定hive数据的列分隔符与行分隔符

表：

- Table 内部表

- Partition 分区表

- External table 外部表

- Bucket table 桶表

视图

6-2 内部表

内部表（Table）

- 与数据库中的table 在概念上是类似的。

- 每一个table在hive中都有一个相应的目录存储数据。

- 所有的table数据（不包括external table）都保存在这个目录中。

- 删除表时，元数据和数据都会被删除。

如果没指定保存的位置，则默认保存在user/hive/warehouse中

指定行分隔符：row format delimited fileds terminated by ‘,’;

修改表添加新的一列：alter table t1 add columns(列名 数据类型);

删除表时：如果开启了Hadoop的回收站功能，则drop表后会放在.trash，也就是说可以通过一定方式找回删除的表。

6-3 分区表

分区表（Partition）

- Partition对应于数据库的Partition列的密集索引。

- 在hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。

作用：降低扫描的记录数，提高查询效率。当数据量很大的时候，我们就很需要创建分区。

可以通过explain语句查看HQL的执行计划，读执行计划STAGE PLANS的方式：从下往上，从右往左读。

Oracle中也有分区表，五种分区表。

6-4 外部表

外部表（external table）

- 指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition。

- 它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异

- 外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个外部表时，仅仅删除该链接。

6-5 桶表

桶表（bucket table）

- 桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。

作用：减低系统热块，提高查询效率。

create table bucket_table

(id int,name string)

clustered by(name) into 3 buckets //按name进行哈希，哈希到3个表中

row format delimited

fields terminated by ‘\t’;

clustered要在row的前面，否则报错。

6-6 视图

视图（view）

- 视图是一种虚表（不存数据），是一个逻辑概念；可以跨越多张表。

- 首先视图是一张表，操作视图和操作表的方式是一样的。

- 视图建立在已有表的基础上，视图赖以建立的这些表称为基表。

- 视图可以简化复杂的查询。

- hive的视图不存储数据的，oracle和mysql中的视图可以存储数据，称为物化视图.

例如：查询员工信息：员工号，姓名，月薪，年薪，部门名称。（需要主外键关联员工表和部门表）

create view empinfo

as

select e.empno, e.ename, e.sal, e.sal*12 annlsal, d.dname

from emp e, dept d

where e.deptno = d.deptno;

Hive 大数据

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