HIVE—数据仓库

1、 hive是什么？

Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：

1.       hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储；

2.       hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序；

3.       hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度；

4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

2、 hive和Hadoop关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

3、 hive特点

1.       可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表（二维表），并提供类SQL查询功能

2.       可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。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。

3.       Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 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确定的。

4.       Hive的适应场景：只适合做海量离线数据的统计分析。

4、 hive数据的存储

1.       Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2.       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。

3.       Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹

table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录

bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

5、 Hive 体系结构

6、 hive的架构原理

Driver是核心，Driver可以解析语法，最难的就是解析sql的语法，只要把SQL的语法解析知道怎么做了，它内部用MapReduce模板程序，它很容易把它组装起来，比如做一个join操作，最重要的是识别语法，认识你的语法，知道你语法有什么东西，解析出来会得到一个语法树，根据一些语法树，去找一些MapReduce模板程序，把它组装起来。

例如：有二个表去join，内部有一个优化机制，有一个默认值，如果小表小于默认值，就采用map—join ，如果小表大于默认值，就采用reduce——join（其中map——join是先把小表加载到内存中）,组装时候就是输入一些参数：比如：你的输入数据在哪里，你的表数据的分隔符是什么，你的文件格式是什么：然而这些东西是我们建表的时候就指定了，所以这些都知道了，程序就可以正常的跑起来。

Hive有了Driver之后，还需要借助Metastore，Metastore里边记录了hive中所建的：库，表，分区，分桶的信息，描述信息都在Metastore，如果用了MySQL作为hive的Metastore：需要注意的是：你建的表不是直接建在MySQL里，而是把这个表的描述信息放在了MySQL里，而tables表，字段表是存在HDFS上的hive表上，hive会自动把他的目录规划/usr/hive/warehouse/库文件/库目录/表目录，你的数据就在目录下

7、 内外表

内部表在删除表的时候，会删除元数据和数据；外部表在删除表的时候，只删除元数据，不删除数据

内部表和外部表使用场景：

1.     一般情况来说，如果数据只交给hive处理，那么一般直接使用内部表；

2.     如果数据需要多个不同的组件进行处理，那么最好用外部表，一个目录的数据需要被spark、hbase等其他组件使用，并且hive也要使用，那么该份数据通过创建一张临时表为外部表，然后通过写HQL语句转换该份数据到hive内部表中

8、 分桶

分桶操作：按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列，跟MapReduce中的HashPartitioner的原理一模一样。

MapReduce中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数；Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数

hive分桶操作的效果：把一个文件按照某个特定的字段和桶数 散列成多个文件

好处：1、方便抽样；2、提高join查询效率

9、 Hive分区

做统计的时候少统计，把我们的数据放在多个文件夹里边，我们统计时候，可以指定分区，这样范围就会小一些，这样就减少了运行的时间。

10、      Hive 的所有跟数据相关的概念

db: myhive,   table: student     元数据：hivedb

Hive的元数据指的是 myhive 和 student等等的库和表的相关的各种定义信息，该元数据都是存储在mysql中的：

1.       myhive是hive中的一个数据库的概念，其实就是HDFS上的一个文件夹，跟mysql没有多大的关系；

2.       myhive是hive中的一个数据库，那么就会在元数据库hivedb当中的DBS表中存储一个记录，这一条记录就是myhive这个hive中数据的相关描述信息。

3.       hive中创建一个库，就相当于是在hivedb中DBS（数据库）中插入一张表， 并且在HDFS上建立相应的目录—主目录；

4.       hive中创建一个表，就相当于在hivedb中TBLS（数据库中的表）表中插入一条记录，并且在HDFS上项目的库目录下创建一个子目录；

5.       一个hive数据仓库就依赖于一个RDBMS（关系数据库管理系统）中的一个数据库，一个数据库实例对应于一个Hive数据仓库；

6.       存储于该hive数据仓库中的所有数据的描述信息，都统统存储在元数据库hivedb中。

11、      源数据与元数据

1.       Hive元数据 ：描述和管理这些block信息的数据，由namenode管理，一定指跟 hivedb相关，跟mysql相关；

2.       Hive源数据-- block块： HDFS上的对应表的目录下的文件HDFS上的数据和元数据。

myhive 和  hivedb的区别：

1.       myhive是hive中的数据库： 用来存储真实数据—源数据；

2.       hivedb是mysql中的数据库: 用来多个类似myhive库的真实数据的描述数据—元数据；

1)      Hive基本命令整理
创建表：
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
        Creates a table called pokes with
two columns, the first being an integer and the other a string

创建一个新表，结构与其他一样
hive> create table new_table like records;

创建分区表：
hive> create table logs(ts bigint,line string) partitioned by (dt
String,country String);

加载分区表数据：
hive> load data local inpath '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' into
table logs partition (dt='2001-01-01',country='GB');

展示表中有多少分区：
hive> show partitions logs;

展示所有表：
hive> SHOW TABLES;
        lists all the tables
hive> SHOW TABLES '.*s';

lists all the table that end with 's'.
The pattern matching follows Java regular
expressions. Check out this link for documentation

显示表的结构信息
hive> DESCRIBE invites;
        shows the list of columns

更新表的名称：
hive> ALTER TABLE source RENAME TO target;

添加新一列
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
删除表：
hive> DROP TABLE records;
删除表中数据，但要保持表的结构定义
hive> dfs -rmr /user/hive/warehouse/records;

从本地文件加载数据：
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/ncdc/micro-tab/sample.txt'
OVERWRITE INTO TABLE records;

显示所有函数：
hive> show functions;

查看函数用法：
hive> describe function substr;

查看数组、map、结构
hive> select col1[0],col2['b'],col3.c from complex;

其他同oracle相同