Hive是构建在hadoop之上的数据仓库。不是用来增删改查的那种数据库，那是数据库。

　　1）数据计算是MapReduce

　　2）数据存储是HDFS 

认识 Hive

       Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop  分布式文件系统中的数据， 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行，通过自己的 SQL 去 查询分析需要的内容，这套 SQL 简称 Hive SQL，使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 SQL 语言查询、汇总、分析。核心仍然是mapreduce作业。

Hive常见的应用场景

　　1、日志分析

   　　 1）统计网站一个时间段内的pv、uv

   　　 2）从不同维度进行数据分析

　　2、海量结构化数据离线分析

Hive的优点

　　1、简单容易入手

　　2、它是为超大数据集而设计的计算和扩展能力

　　3、提供统一的元数据管理

Hive的缺点

　　1、Hive的HQL的表达能力有限

 　　   1）迭代式算法无法表达，比如pagerank。

   　　 2）数据挖掘方面，比如kmeans。

　　2、Hive的效率比较低

  　　  1）hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化。

    　　2）hive调优比较困难

   　　 3）hive可控性比较差

Hive的基本框架

Hive的组成部分

　　1、用户接口

   　　  CLI、JDBC/ODBC、WebUI

　　2、元数据存储（MetaStore）

    　　 默认derby数据库，真实环境一般使用mysql数据库

　　3、驱动器（Driver）

    　　 解释器、编译器、优化器、执行器

　　4、hadoop分布式集群

  　　  利用MapReducer分布式计算，利用HDFS分布式存储

Hive工作原理

　　MapReduce 开发人员可以把自己写的 Mapper 和 Reducer 作为插件支持 Hive 做更复杂的数据分析。 它与关系型数据库的 SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句（如 DDL、DML）以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询等操作。

　　具体见

Hive 文件格式 & Hive操作（外部表、内部表、区、桶、视图、索引、join用法、内置操作符与函数、复合类型、用户自定义函数UDF、查询优化和权限控制）（非常好）

　　Hive 不适合用于联机(online) 事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。Hive 的特点是可 伸缩（在Hadoop 的集群上动态的添加设备），可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive 的入口是DRIVER ，执行的 SQL 语句首先提交到 DRIVER 驱动，然后调用 COMPILER 解释驱动， 最终解释成 MapReduce 任务执行，最后将结果返回。

Hive 数据类型

　　Hive 提供了基本数据类型和复杂数据类型，复杂数据类型是 Java 语言所不具有的。下面介绍 Hive 的两种数据类型以及数据类型之间的转换。

　　由上表我们看到Hive不支持日期类型，在Hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。

　　Hive是用java开发的，Hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于java的基本类型float和double类型。而Hive的BOOLEAN类型相当于java的基本数据类型boolean。

　　对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。

复杂数据类型

　　Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array 和 Map 类似，而STRUCT 与 C语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。

　　复杂数据类型的声明必须使用尖括号指明其中数据字段的类型。定义三列，每列对应一种复杂的数据类型，如下所示。

类型转化

　　Hive 的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换，例如某表达式使用 INT 类型，TINYINT 会自动转换为 INT 类型， 但是 Hive 不会进行反向转化，例如，某表达式使用 TINYINT 类型，INT 不会自动转换为 TINYINT 类型，它会返回错误，除非使用 CAST 操作。

隐式类型转换规则如下。

     1、任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如 TINYINT 可以转换成 INT，INT 可以转换成 BIGINT。

     2、所有整数类型、FLOAT 和 String 类型都可以隐式地转换成 DOUBLE。

     3、TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。

     4、BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。

     可以使用 CAST 操作显示进行数据类型转换，例如 CAST('1' AS INT) 将把字符串'1' 转换成整数 1；如果强制类型转换失败，如执行 CAST('X' AS INT)，表达式返回空值 NULL。

Hve安装部署-实验环境

　　Hive其实很简单，它只有一个server，并不是分布式系统。就是单节点，我们部署在一个节点上就可以了。上述的是在测试环境中。

Hve安装部署-真实环境

用户接口

　　Hive 对外提供了三种服务模式，即 Hive 命令行模式（CLI），Hive 的 Web 模式（WUI），Hive 的远程服务（Client）。下面介绍这些服务的用法。

　　1、 Hive 命令行模式

　　Hive 命令行模式启动有两种方式。执行这条命令的前提是要配置 Hive 的环境变量。

　　1)       进入 /home/hadoop/app/Hive 目录，执行如下命令。

　./Hive

　　2)       直接执行命令。

Hive --service cli

 

 

　　Hive 命令行模式用于 Linux 平台命令行查询，查询语句基本跟 MySQL 查询语句类似，运行结果如下所示。

　[hadoop@zhouls Hive]$ Hive
　　Hive> show tables;
　　OK
　　stock
　　stock_partition
　　tst
　　Time taken: 1.088 seconds, Fetched: 3 row(s)
　　Hive> select * from tst;
　　OK
　　Time taken: 0.934 seconds
　　Hive> exit;
　　[hadoop@zhouls Hive]$

 

　　2、Hive Web 模式

　　Hive Web 界面的启动命令如下。

Hive --service hwi

　　通过浏览器访问 Hive，默认端口为 9999。

 

　　3、 Hive 的远程服务

　　远程服务（默认端口号 10000）启动方式命令如下，“nohup...&” 是 Linux 命令，表示命令在后台运行。

　　nohup Hive --service Hiveserver &  //在Hive 0.11.0版本之前，只有HiveServer服务可用
　　nohup Hive --service Hiveserver2 & //在Hive 0.11.0版本之后，提供了HiveServer2服务

 

 

　　Hive 远程服务通过 JDBC 等访问来连接 Hive ，这是程序员最需要的方式。

　　这里，我是安装的是Hive1.0版本，所以启动 Hive service 命令如下。

　　Hive  --service Hiveserver2 &      //默认端口10000
　　Hive --service Hiveserver2 --Hiveconf Hive.server2.thrift.port 10002 & //可以通过命令行直接将端口号改为10002

 

　　Hive的远程服务端口号也可以在Hive-default.xml文件中配置，修改Hive.server2.thrift.port对应的值即可。

< property>
    < name>Hive.server2.thrift.port< /name>
    < value>10000< /value>
    < description>Port number of HiveServer2 Thrift interface when Hive.server2.transport.mode is 'binary'.< /description>
< /property>

 

Hive 的 JDBC 连接和 MySQL 类似，如下所示。

 

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
public class HiveJdbcClient {
         private static String driverName = "org.apache.Hive.jdbc.HiveDriver";//Hive驱动名称  Hive0.11.0之后的版本
         //private static String driverName = "org.apache.hadoop.Hive.jdbc.HiveDriver";//Hive驱动名称  Hive0.11.0之前的版本
         public static  void main(String[] args) throws SQLException {
                 try{
                          Class.forName(driverName);
                 }catch(ClassNotFoundException e){
                          e.printStackTrace();
                          System.exit(1);
                 }
                 //第一个参数：jdbc:Hive://zhouls:10000/default  连接Hive2服务的连接地址
                 //第二个参数：hadoop  对HDFS有操作权限的用户
                 //第三个参数：Hive  用户密码  在非安全模式下，指定一个用户运行查询，忽略密码
                 Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:Hive://zhouls:10000/default", "hadoop", "");
                 System.out.print(con.getClientInfo());
         }
}

 

 

 

 

 

 

解释器、编译器、优化器

　　Driver 调用解释器（Compiler）处理 HiveQL 字串，这些字串可能是一条 DDL、DML或查询语句。编译器将字符串转化为策略（plan）。策略仅由元数据操作 和 HDFS 操作组成，元数据操作只包含 DDL 语句，HDFS 操作只包含 LOAD 语句。对插入和查询而言，策略由 MapReduce 任务中的具有方向的非循环图（directedacyclic graph，DAG）组成，具体流程如下。

　　1)解析器（parser）：将查询字符串转化为解析树表达式。

　　2)语义分析器（semantic analyzer）：将解析树表达式转换为基于块（block-based）的内部查询表达式，将输入表的模式（schema）信息从 metastore 中进行恢复。用这些信息验证列名， 展开 SELECT * 以及类型检查（固定类型转换也包含在此检查中）。

　　3)逻辑策略生成器（logical plan generator）：将内部查询表达式转换为逻辑策略，这些策略由逻辑操作树组成。

　　4)优化器（optimizer）：通过逻辑策略构造多途径并以不同方式重写。

 

优化器的功能如下：

　　将多 multiple join 合并为一个 multi-way join；

　　对join、group-by 和自定义的 map-reduce 操作重新进行划分；

　　消减不必要的列；

　　在表扫描操作中推行使用断言（predicate）；

　　对于已分区的表，消减不必要的分区；

　　在抽样（sampling）查询中，消减不必要的桶。此外，优化器还能增加局部聚合操作用于处理大分组聚合（grouped aggregations）和 增加再分区操作用于处理不对称（skew）的分组聚合。

 

 

 

Hive的数据库与目录对应关系

hive> show databases;
OK
default

　　对应hdfd目录上是，/user/hive/metastore

 

若是自己新建一个数据库，如lesson1

hive> create  database lesson1;

hive> describe  database extended lesson1;

　　对应hdfd目录上是，/user/hive/metastore/lesson1.db/

　　然后在这个数据库下，新建表。这里不多赘述啦

 

 

 

 

 Hive中的数据组织形式

 

 

 

 

Hive的Metastore

 

 

 

Hive点滴 – 数据类型

http://debugo.com/hive-datatype/  

7. 复合类型

　　复合类型在关系数据库中不曾提供，因为这些类型破坏了关系数据库的范式规则。
　　arrays: ARRAY<data_type> 定义数组需要指定数组的类型，数组中每一个元素都有相同的类型。访问数组中的元素使用下标访问。
　　maps: MAP<primitive_type, data_type> 一组键值对组成的元组，其中的值可以通过[‘KEY’]来访问。例如name的内容是map(‘first’, ‘John’, ‘last’, ‘Doe’) ，那么第一个元组是name[‘first’]。
　　structs: STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment], …> 类似于C语言的struct。struct内的元素可以通过”.”来访问。例如STRUCT {first STRING; last STRING}， first则可以用name.frist来访问。
　　union: UNIONTYPE<data_type, data_type, …> 从0.7.0开始提供。UNION类型可以如下定义，可以包含若干个任意其他类型：
CREATE TABLE union_test(foo UNIONTYPE<int, double, array<string>, struct<a:int,b:string>>);

 

 

 

8. 表的文本编码分割符

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

CREATE TABLE employees ( name  STRING, salary   FLOAT, subordinates  ARRAY<STRING>, deductions   MAP<STRING, FLOAT>, address   STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING, zip:INT> ) ​ ROW FORMAT DELIMITED FIELDS  TERMINATED BY '01' COLLECTION  ITEMS TERMINATED BY '02' MAP  KEYS TERMINATED BY '03' LINES  TERMINATED BY 'n' STORED  AS TEXTFILE;

 

 

Hive数据类型的文本编码：
hive的数据文件使用几种默认分割符来分割：
　　　　记录分割符“n”    分割记录，即每一行就是一个记录
　　　　域分割符 “^A”或八进制01    分割各个字段
　　　　集合元素类型分割符 “^B”或八进制02    分割struct、分割array和map中的key-value pairs
　　　　map键值分割符 “^C”或八进制03    分割map中的键和值

 

例如上面的表中的数据可能是：

1	Bill   King^A60000.0^AFederal  Taxes^C.15^BState  Taxes^C.03^BInsurance^C.1^A300 Obscure Dr.^BObscuria^BIL^B60100

 

　　所以CSV文件的外部表定义可以是:ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,';

 

 

 

 

Hive服务

Hive Server和Hive server2都是一种远程服务。

 　　前3项已经属于老的用法了，现在都用后2项。即，Hive Server2和Hive Metastore Server 。

 　　更详细，见http://debugo.com/hive-cmd/  。

 

 

 

 

 Hive QL之DDL和DML

 

 

 

 

 

内部表和外部表

 

　　注意，指定多个分区时，hdfs上存储目录按照分区创建顺序形成树形结构。

 

 

 

 

 

 

 

 

文件数据导入表LOAD

 

 

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5659714.html，如需转载请自行联系原作者