Hive基础知识学习
| [日期：2012-09-25] |
来源：Linux社区 作者：zuochanxiaoheshang |
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转自: http://www.linuxidc.com/Linux/2012-09/71216.htm
1．Hive是什么
按照我的理解，Hive是一个中间工具。它的主要作用是将HQL（Hive Query Language）转换为一系列的MapReduce Job，利用Hadoop框架对数据进行类SQL处理。他的主要功能是在Hadoop框架上提供一个类SQL中间层，简化在Hadoop框架上实现SQL功能程序的编写。
请思考一下，为了实现这个功能，Hive应该具备什么功能？
1) 首先，Hive需要提供一种功能，将待处理的数据加载到HDFS当中。之所以要提供这种功能，是因为，Hadoop想要充分发挥其分布式特性，就需要底层分布式文件系统HDFS的支持。因此，只有将数据保存在HDFS当中才能充分发挥Hadoop的优势。
2) 其次，Hive将数据加载到HDFS之后，需要提供对数据进行组织管理的功能。如果不提供数据的组织管理功能，那么其跟HDFS存储文件没有区别。
3) 第三，Hive提供将HQL（Hive Query Lanuage）转化成MapReduce Job的功能。
2．Hive数据加载
Hive跟RDBMS一样，将数据组织成表的模式，至于怎么组织，下面进行详细介绍。现在只要在脑海中有表的概念就可以了。
对于功能一，实现比较简单。对于加载数据到HDFS，Hive采用的是“读时模式”。跟“读时模式”相对应的是“写时模式”。RDBMS一般采用“写时模式”。RDBMS在往数据库写入数据时，其会检查一条记录是否合法，比如，列属性是否一致、是否超过长度或者范围等等。而“读时模式”在加载数据的时候并不进行这些检查，直接将数据加载到HDFS当中（说直白点这跟往HDFS存放一个文件并没有区别）。当Hive读数据的时候，会按照格式进行数据的检查。Hive为什么会采用这种模式，我认为可能是有以下几个原因：首先，采用“读时模式”可以加快数据加载的速度。其次，采用“读时模式”可以方便的进行数据处理。因为数据的模式是在读取数据的时候确定的，因此可以根据应用需求的不同定义不同的模式，方便分析型应用使用数据。
3．Hive数据组织
3.1 元数据
Hive在逻辑上将数据组织为表的形式（因为，Hive在数据加载并不进行数据检验，这就要求用户写入的数据确实符合用户想要的表结构）。既然是表结构，那么就需要定义的表的模式（即Schema）。Hive同样需要Schema，但是与数据文件不同的是，Hive将Schema存储在metastore当中，metastore为关系型数据库（RDBMS）。之所以采用RDBMS作为schema的存储，主要是为了加快schema的存取速度，减少延迟。
3.2 数据文件
说完元数据，我们再说一下数据文件的存储。最简单的方法，数据直接以文件的格式存放在Hadoop的文件系统当中，包括（HDFS、amazon’s s3、local file system等）。但是为了加快数据存取速度，Hive采用了一些技巧加强对数据组织、存放的管理。
分区
Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。
当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件，几G、几十G甚至更大都是有可能。存储日志，其中必然有个属性是日志产生的日期。在产生分区时，就可以按照日志产生的日期列进行划分。把每一天的日志当作一个分区。
将数据组织成分区，主要可以提高数据的查询速度。至于用户存储的每一条记录到底放到哪个分区，由用户决定。即用户在加载数据的时候必须显示的指定该部分数据放到哪个分区。
桶
对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，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。采用桶能够带来一些好处，比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
