Apache Hive

1.Hive简介

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，并提供类SQL查询功能。

　　本质是将SQL转换为MapReduce程序。

　　主要用途：操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力，功能扩展方便，用来做离线分析，比直接用MapReduce开发效率更高。

2.Hive架构

2.1Hive架构图

2.2Hive组件

用户接口：包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中CLI（command line interface）为shell命令行；JDBC/ODBC是hive的JAVA试下，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。

元数据存储：通常是存储在关系数据库中如mysql/derby中。Hive将元数据存储在数据库中。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表），表的数据所在的目录等。

解释器、编译器、优化器、执行器：完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后又MapReduce调用执行。

2.3Hive与Hadoop的关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。

3.Hive与传统数据库对比

Hive用于海量数据数据的离线数据分析。

Hive具有sql数据库外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析。

4.Hive数据模型

Hive中所有的数据都存储在HDFS中，没有专门的数据存储格式。

在创建表时指定数据中的分隔符，Hive就可以映射成功，解析数据。

Hive中包含以下数据模型

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：数据存放位置可以在HDFS任意指定路径。

partition：在HDFS中表现为table目录下的子目录。

bucket：在HDFS中表现为同一个目录下根据hash散列之后的多个文件。

5.安装部署

Hive安装前需要安装好JDK和Hadoop。配置好环境变量。如果需要使用mysql来存储数据，需要提前安装好mysql。

5.1metadata、metastore

Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的字段等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、第三方如Mysql等。

Metastore即元数据服务，作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接Mysql数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时进行连接，而且这些客户端不需要知道mysql数据库的用户名和密码，只需要连接metastore服务即可。

5.2metastore三种配置方式--hive安装方式

• 内嵌模式：解压缩即可，默认使用的数据库是derby，通常过家家的方法

　　本地模式

　　　　修改配置文件

　　　　　　修改配置文件hive-env.sh

　　　　

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/

　　　　　　修改配置文件hive-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://hadoop01:9083</value>
</property>
</configuration>

　　　　缺点：每连接一次hive，都会启动一个metastore进程，浪费资源

• 远程模式

　　　　配置hive-site.xml

<property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://node01:9083</value>
</property>

　　　　启动metastore

　　　　

#前台启动--好处可以直接看到日志信息，坏处ctrl+C服务就停止，在当前连接中不能操作其他
bin/hive --service metastore

#后台启动 --坏处，看日志需要去找到日志文件，好处的话，不影响其他操作
nohup bin/hive --service metastore &

5.3连接方式

• 　　第一种连接方式--过时

#启动metastore服务器
bin/hive

• 　　第二种连接方式

　　　配置hive.site.xml

<property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value>node01</value>
</property>

　　启动hiveserver2服务

#启动metastore服务器
nohup bin/hive --service hiveserver2 &

　　连接

！connect jdbc:hive2://node01:10000
root
123456

6.Hive基本操作

6.1DDL操作（数据定义语言）

• DDL数据库的定义语言　　创建、修改和删除库、表、字段
• DCL数据库的控制语言　　授权
• DQL数据库查询语言　　　select
• DML数据库测操作语言　　增删改

DDL操作

• 内部表：当创建表的时候没有指定external关键字，就是一个内部表，外部的表象，这个表的文件默认会放在对应的数据库的文件夹，---删除的时候，元数据信息和HDFS上文件数据都被删除掉。
• 外部表：当创建表的时候需要指定external关键字，就是一个外部表，外部的表象这个表可以在HDFS的任意位置，--删除外部表的时候，元数据就会别删除，HDFS的文件数据不会删除的。

内部表操作

create [external] table [if not exists] table_name 
   [(col_name data_type [comment col_comment], ...)] 
   [comment table_comment] 
   [partitioned by (col_name data_type [comment col_comment], ...)] 
   [clustered by (col_name, col_name, ...) 
   [sorted by (col_name [asc|desc], ...)] into num_buckets buckets] 
   [row format row_format] 
   [stored as file_format] 
   [location hdfs_path]

　　创建一张简单的表

create table t_user(id int,name string,age int);

　　加载数据

• 将一个文件直接放到表目录下面，字段和列的内容进行对应，一定要使用默认的分隔符？不一定，可以通过row format delimited fields terminated by指定

• 代码层面"01",非打印字符，vi编辑命令下可以通过ctrl+v和ctrl+a输入

• 为什么不用其他的分割符？---通常使用默认分隔符01、制表符 或逗号

• 手动指定分割符

create table if not exists t_student(sid int comment 'key',name int,sex string) row format delimited fields terminated by '	';
--if not exists 判断表是否存在
--comment 字段或表的注释信息
--row format 行的格式化 delimited fields terminated by 指定分隔符

• 文件中的字段类型，hive会尝试的去转换，不保证一定转换成功

外部表

　　创建一个外部表

create external table if not exists t_student_ext(sid int comment 'key',name int,sex string) row format delimited fields terminated by '	' location "/hive";
--external 创建外部表
--location 指定外部表的文件所在路径

分区表

　　分区表：会在表的文件夹下创建多个子目录，数据会放到各个子目录中

　　创建分区表

create table t_user_part(id int,name string,country string) partitioned by (guojia string) row format delimited fields terminated by ',' ;
--注意顺序问题
--分区的字段不能是表当中的字段

　　加载数据--必须登录到hive的窗口执行

 load data local inpath './root/4.txt' into table t_user_part partition (guojia='usa');
 load data local inpath '/root/5.txt' into table t_user_part partition (guojia='china');
 --将数据加载到哪个文件夹中

　　为什么要有分区表？是一个用于优化查询的表

　　　　减少全文检索的问题

　　通常分区的字段有哪些？省市区　　时间

　　　　多级分区

create table t_order(id int,pid int,price double) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by ',' ; 
load data local inpath '/root/5.txt' into table t_order partition (year='2019',month='09',day='18');
load data local inpath '/root/4.txt' into table t_order partition (year='2019',month='09',day='17');

分通表

　　创建表

create table stu_buck2(Sno string,Sname string,Sbrithday string, Sex string)
clustered by(Sno) 
into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by '	';
--clustered by 根据哪个字段去分桶，这个字段在表中一定存在
--into N buckets 分多少个文件
--如果该分桶字段是string，会根据字符串的hashcode % bucketsNum
--如果该分桶字段是数值类型，数值 % bucketsNum

　　

--创建普通表
create table student2(Sno string,Sname string,Sbrithday string, Sex string) row format delimited fields terminated by '	';
--开启分桶
set hive.enforce.bucketing = true;
set mapreduce.job.reduces=4;
--insert+select
insert overwrite table stu_buck2 select * from student2 cluster by(Sno);
--默认不让直接使用分桶表

　　为什么创建分桶表？也是一个优化表

　　　　优化join的笛卡尔积

　　加载数据

　　内部表和外部表：将文件直接上传到hdfs对应的表的目录下面即可，分隔符

　　分区表：load data local into table

　　分通表：insert overwrite table 分通表 select * from 普通表