Hive学习路线图(转)

Hadoop hive hql roadmap 学习路线图

Hive学习路线图

Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。

从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域，变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上，出现了Hadoop家族产品，通过“大数据”概念不断创新，推出科技进步。

作为IT界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇，跟着Hadoop一起雄起！

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张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
weibo：@Conan_Z
blog: http://blog.fens.me
email: bsspirit@gmail.com

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前言

Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品，Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法，封装了底层的MapReduce过程，让有SQL基础的业务人员，也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作。就是这一个点，解决了原数据分析人员对于大数据分析的瓶颈。

让我们把Hive的环境构建起来，帮助非开发人员也能更好地了解大数据。

Hive介绍
Hive学习路线图
我的使用经历
Hive的使用案例

1. Hive介绍

Hive起源于Facebook，它使得针对Hadoop进行SQL查询成为可能，从而非程序员也可以方便地使用。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，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任务运行。

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

详细地Hive的安装和使用介绍，请参考文章：Hive安装及使用攻略

2. Hive学习路线图

Hive的知识点，我已经列在图中，希望帮助其他人更好的了解Hive。

接下来，是我的使用经历，谁都没有捷径。把心踏实下来，就不那么难了。

3. 我的使用经历

我使用Hive有两个考虑：

1. 帮助无开发经验的数据分析人员，有能力处理大数据
2. 构建标准化的MapReduce开发过程

1). 帮助无开发经验的数据分析人员，有能力处理大数据

完全符合与Hive的设计理念，一直在强调，无需多言。

2). 构建标准化的MapReduce开发过程

这个方面是我们需要努力的方向。

首先，Hive已经用类SQL的语法封装了MapReduce过程，这个封装过程就是MapReduce的标准化的过程。

我们在做业务或者工具时，会针对场景用逻辑封装，这是第二层封装是在Hive之上的封装。在第二层封装时，我们要尽可能多的屏蔽Hive的细节，让接口单一化，低少灵活性，再次精简HQL的语法结构。只满足我们的系统要求，专用的接口。

在使用二次封装的接口时，我们已经可以不用知道Hive是什么, 更不用知道Hadoop是什么。我们只需要知道，SQL查询(SQL92标准)，怎么写效率高，怎么写可以完成业务需要就可以了。

当我们完成了Hive的二次封装后，我们可以构建标准化的MapReduce开发过程。

通过上图的思路，我们可以统一企业内部各种应用对于Hive的依赖，并且当人员素质升高后，有可以剥离Hive，用更优秀的底层解决方案来替换，如果封装的接口的不变，甚至替换Hive时业务使用都不知道，我们已经替换了Hive。

这个过程是需要经历的，也是有意义的。当我在考虑构建Hadoop分析工具时，以Hive作为Hadoop访问接口是最有效的。

3). 有关Hive的运维：
因为Hive是基于Hadoop构建的，简单地说就是一套Hadoop的访问接口，Hive本身并没有太多的东西，所以运维上面我们注意下面几个问题就行了。

1. 使用单独的数据库存储元数据
2. 定义合理的表分区和键
3. 设置合理的bucket数据量
4. 进行表压缩
5. 定义外部表使用规范
6. 合理的控制Mapper, Reducer数量

4. Hive的使用案例

已经整理成文章的案例

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