大数据【五】Hive（部署；表操作；分区）

一 概述

就像我们所了解的sql一样，Hive也是一种数据仓库，不同的是hive是在hadoop大数据生态圈中所用。这篇博客我主要介绍Hive的简单表运用。

Hive是Hadoop 大数据生态圈中的数据仓库，其提供以表格的方式来组织与管理HDFS上的数据、以类SQL的方式来操作表格里的数据。

Hive的设计目的是能够以类SQL的方式查询存放在HDFS上的大规模数据集，不必开发专门的MapReduce应用。

Hive本质上相当于一个MapReduce和HDFS的翻译终端，用户提交Hive脚本后，Hive运行时环境会将这些脚本翻译成MapReduce和HDFS操作并向集群提交这些操作。

当用户向Hive提交其编写的HiveQL后，首先，Hive运行时环境会将这些脚本翻译成MapReduce和HDFS操作，紧接着，Hive运行时环境使用Hadoop命令行接口向Hadoop集群提交这些MapReduce和HDFS操作，最后，Hadoop集群逐步执行这些MapReduce和HDFS操作，整个过程可概括如下：

（1）用户编写HiveQL并向Hive运行时环境提交该HiveQL。

（2）Hive运行时环境将该HiveQL翻译成MapReduce和HDFS操作。

（3）Hive运行时环境调用Hadoop命令行接口或程序接口，向Hadoop集群提交翻译后的HiveQL。

（4）Hadoop集群执行HiveQL翻译后的MapReduce-APP或HDFS-APP。

由上述执行过程可知，Hive的核心是其运行时环境，该环境能够将类SQL语句编译成MapReduce。

Hive构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询。例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。

因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，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 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。

二  Hive部署

　　按metastore存储位置的不同，其部署模式分为内嵌模式、本地模式和完全远程模式三种。当使用完全模式时，可以提供很多用户同时访问并操作Hive，并且此模式还提供各类接口（BeeLine，CLI，甚至是Pig），这里我们以内嵌模式为例。

由于使用内嵌模式时，其Hive会使用内置的Derby数据库来存储数据库，此时无须考虑数据库部署连接问题。

1‘　　安装部署

　　　　在client机上操作：首先确定存在Hive（如果不存在，同前述博客的mapreduce一样的导入方法）

　　　　　　 ls /usr/cstor/

　　　　　　

2’　　 配置HDFS

　　先为Hive配置Hadoop安装路径。

　　待解压完成后，进入Hive的配置文件夹conf目录下，接着将Hive的环境变量模板文件复制成环境变量文件。

　　　　　　cd /usr/cstor/hive/conf

　　　　　　cp hive-env.sh.template hive-env.sh

　　　　　　vim hive-env.sh

　　在配置文件中加入以下语句：

　　　　　　HADOOP_HOME=/usr/cstor/hadoop

　　然后在HDFS里新建Hive的存储目录。

　　在HDFS中新建/tmp 和 /usr/hive/warehouse 两个文件目录，并对同组用户增加写权限。

　　　　　　 bin/hadoop fs -mkdir /tmp

　　　　　　 bin/hadoop fs -mkdir -p /usr/hive/warehouse

　　　　　　bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp

　　　　　　bin/hadoop fs -chmod g+w /usr/hive/warehouse

3‘　　启动Hive

　　在内嵌模式下，启动Hive指的是启动Hive运行时环境，用户可使用下述命令进入Hive运行时环境。

　　启动Hive命令行：

　　　　　　 cd /usr/cstor/hive/

　　　　　　 bin/hive

　　　　或者进入　　/usr/cstor/hive/bin/　然后用命令　　./hive   启动Hive

　　结果显示会进入hive环境，然后使用 “show tables”， “show function”后验证配置成功。

　　　　

三 Hive表处理

Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive中的表，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中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

Hive中Table和数据库中 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。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。

1’　　启动Hive（上一步）

2‘　　创建表

　　　　默认情况下，新建表的存储格式均为Text类型，字段间默认分隔符为键盘上的Tab键。

　　　　创建一个有两个字段的pokes表，其中第一列名为foo，数据类型为INT，第二列名为bar，类型为STRING。

　　　　　　　　hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING) ;

　　　　创建一个有两个实体列和一个（虚拟）分区字段的invites表。

　　　　　　　　hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING) ;

　　　　注意：分区字段并不属于invites，当向invites导入数据时，ds字段会用来过滤导入的数据。

 3’　　显示表

　　　　show tables;

　　　　或者正则查询　　show tables '.*s';

　　　　

　　　　>显示表列

　　　　　DESCRIBE invites;

　　　　

4‘　　更改表

　　　　　　修改表events名为3koobecaf (自行创建任意类型events表)：

　　　　　　　　　　　　 ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;

　　　　　　将pokes表新增一列（列名为new_col，类型为INT）：

　　　　　　　　　　　　 ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);

　　　　　　将invites表新增一列（列名为new_col2，类型为INT），同时增加注释“a comment”：

　　　　　　　　　　　　 ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');

　　　　　　替换invites表所有列名（数据不动）：

　　　　　　　　　　　　ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT, bar STRING, baz INT COMMENT 'baz replaces new_col2');

5’　　删除表

　　　　　　删除invites表bar 和 baz 两列：

　　　　　　　　　　　　ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT COMMENT 'only keep the first column');

　　　　　　删除pokes表：

　　　　　　　　　　　　DROP TABLE pokes;

四 Hive分区

　　分区(Partition) 对应于数据库中的 分区(Partition) 列的密集索引，但是 Hive 中 分区(Partition) 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个分区(Partition)对应于表下的一个目录，所有的分区(Partition) 的数据都存储在对应的目录中。　　例如：pvs 表中包含 ds 和 ctry 两个分区(Partition)，则对应于 ds = 20090801, ctry = US 的HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA。

　　外部表(External Table) 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建分区(Partition)。它和 Table 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。

　　Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据的访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。

1‘　　启动Hadoop集群（因为Hive依赖于MapReduce）

　　　　　　在主节点进入Hadoop安装目录，启动Hadoop集群。

　　　　　　　　　　　　# cd /usr/cstor/hadoop/sbin

　　　  [root@master sbin]#  ./start-all.sh

2’　　  用命令进入Hive客户端（启动Hive）

　　　　　　进入Hive安装目录，用命令进入Hive客户端。

　　　　　　　　　　cd  /usr/cstor/hive

　　　　　　　　　　 bin/hive

3‘　　  通过HQL语句进行实验

>进入客户端后，查看Hive数据库，并选择default数据库：

hive> show databases;

>在命令端创建Hive分区表：

hive> create table parthive (createdate string, value string) partitioned by (year string) row format delimited  fields terminated by '\t';

>查看新建的表：

hive> show tables;

>给parthive表创建两个分区：

hive> alter table parthive add partition(year='2017');

>查看parthive的表结构：

hive> describe parthive;

>向year=2017分区导入本地数据：

hive> load data local inpath '/root/data/12/parthive.txt' into table parthive partition(year='2017');

根据条件查询year=2017的数据：

hive> select * from parthive t where t.year='2017';

根据条件统计year=2017的数据：

hive> select count(*) from parthive where year='2017';