hadoop入门级总结三：hive

认识hive

 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。

 因此，可以看到，hadoop中诸如hdfs和map/reduce更多是为编程开发人员设计的一套系统，而hive则是提供给数据分析人员的一套工具。

 当然，开发人员也可以利用Hive快速实现数据的查询、聚合等功能，避免自己去实现复杂的map/reduce接口和繁琐易错的作业提交过程。

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hive架构说明

下图是一个hive的系统架构图：



可以看到，hive架构可以简单的概括为3个组成部分：

1. hive客户端程序，用户通过客户端程序提交查询语句给hive服务器。包括3中类型的客户端：thrift客户端用来对任意的开发语言提供任务提交的接口，JDBC客户端用来对java程序提交查询任意，ODBC开放数据库接口等。
2. hive服务器：hive服务器的核心是hive驱动，hive驱动包括解释器、编译器和优化器，用户通过hive客户端提交HQL或者命令行提交的HQL会经过hive驱动的处理之后形成具体的可执行任务，才会提交至map/reduce运行。
3. hive的元数据存储、数据存储、分布式计算：这一部分都是hive借助外部的组件完成的，一般而言，hive的元数据存储是借助mysql来完成的(当然可以使用hive内置的deby数据库，使用外部数据库会更稳定一点)，hive的业务数据是存储在hdfs上，计算则是借助hadoop的map/reduce。
   
   因此，hive其实是一个桥梁或者翻译官的角色，来将熟悉sql查询分析的人员和hadoop的海量存储和计算能力衔接起来。

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hive CLI与HQL

 hive CLI及hive命令行，是hive与用户交互过程中非常方便的根据，进入hive安装目录的bin目录运行./hive即可进入hive CLI 交互模式。在这里可以执行一些常见的如数据库创建、建表、计算、查询的一些操作。

下面罗列一些HQL常用的一些命令：

1. 建数据库：CREATE DATABASE csdn;
2. 建表：CREATE TABLE test_t (foo INT, bar STRING);
3. 创建分区表：CREATE TABLE test_t (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);
4. 查看表：SHOW TABLES;
5. 导入数据：LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/u.data’
   
   OVERWRITE INTO test_t PARTITION (ds=’20160729’);
6. 查看数据:SELECT * FROM test_t LIMIT 10;
7. 聚合数据：SELECT COUNT(*) FROM test_t
8. 删除表：DROP TABLE test_t;
   
   还有很多其他的HQL命令，可以参考apach hive的官方文档进行学习。

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hive自定义函数

 对于一些复杂的查询逻辑(如字符串处理、复杂计算等)，需要我们自己编写hive的处理函数，并在查询中使用。在此，简单的总结一下hive自定义函数的类型、编写、提交等内容

Hive自定义函数：

Hive自定义函数包括3中类型UDF、UDAF、UDTF。

1. UDF(user-defined function)，普通的用户自定义函数，接受单行输入并产生单行输出。如字符串的大写转小写就输入这一类型。
   
   编写UDF需要继承UDF类、并实现evaluate()方法
   
   
2. UDAF（User-defined aggregate function）：用户自定义聚合函数、接受多行输入并产生单行输出，如max、min都输入这一类。
   
   编写UDAF稍微复杂一点，需要继承UDAF类，内部类实现UDAFEvaluator接口，实现 init()方法 完成参数的初始化，实现iterate()方法 接受输入，并进行内部轮转，实现terminatePartial()方法 返回子区域聚合结果，实现nerge()方法完成子区域结果的合并，实现terminate()返回最终聚合结果。
   
   

3. UDTF(User-defined table-generating function):用户自定义表生成函数，接受单行输入并产生多行输出。
   
   继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF。
   
   实现initialize, process, close三个方法
   
   UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。初始化完成后，会调用process方法，对传入的参数进行处理，可以通过forword()方法把结果返回。最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。
   
   写的一个用来切分”key:value;key:value;”这种字符串，返回结果为key, value两个字段
   
   
   
   Hive用户自定义函数的提交：
   
   编写好的UDF、UDAF、UDTF编译为jar包之后，需要提交给hive才能使用。提交包括3个过程：

4. 通过命令行提交jar包： hive –auxpath /path/to/hive-examples.jar

5. 注册临时函数： CREATE TEMPORARY FUNCTION maximum AS ‘Maximum’
6. 使用自定义函数：select maximum(score) from score_table group by studentId

 至此，hive的一些主要功能特性、架构设计介绍完了。其它的如HQL的编写，当然还得需要在实践中结合文档逐渐学习，在此不再赘述。

下一篇，将会对hbase做一些简单的介绍。