一文详解Hive知识体系

    Hive涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解:
    
    正文开始:
    一． Hive概览
    1．1 hive的简介
    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。
    其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce/Spark的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端
    为什么要使用hive ?
    主要的原因有以下几点:
    学习MapReduce的成本比较高, 项目周期要求太短, MapReduce如果要实现复杂的查询逻辑开发的难度是比较大的。而如果使用hive, hive采用操作接口类似SQL语法, 提高快速开发的能力． 避免去书写MapReduce,减少学习成本, 而且提供了功能的扩展
    hive的特点:
    可扩展 :  Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务。延展性 :  Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。容错 :  良好的容错性,节点出现问题SQL仍可完成执行。1．2 hive的架构
    
    基本组成:
    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实现,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(是否为外部表等),表的数据所在目录等。
    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、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中,并在随后有MapReduce 调用执行。
    1．3 hive与hadoop的关系
     Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询分析数据
    
    1．4 hive与传统数据库对比
     hive主要是用于海量数据的离线数据分析
    
    查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、” ”、”1″)、行分隔符(””)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile)。由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中,不同的数据库有不同的存储引擎,定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储,因此,数据库加载数据的过程会比较耗时。数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive 中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中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用 INSERT INTO ．．．  VALUES 添加数据,使用 UPDATE ．．． SET 修改数据。索引。之前已经说过,Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入, Hive 可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive 仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive 不适合在线数据查询。执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的,而数据库通常有自己的执行引擎。执行延迟。之前提到,Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive 的并行计算显然能体现出优势。可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的,因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的(世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在 4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。
    总结:hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析。
    1．5 hive的数据存储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,ORC格式RCFILE等)
    SequenceFile是hadoop中的一种文件格式:文件内容是以序列化的kv对象来组织的
    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。
    二、Hive表类型
    2．1 Hive 数据类型
    Hive的基本数据类型有:TINYINT,SAMLLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,TIMESTAMP(V0．8．0+)和BINARY(V0．8．0+)。
    Hive的集合类型有:STRUCT,MAP和ARRAY。
    Hive主要有四种数据模型(即表):内部表、外部表、分区表和桶表。
    表的元数据保存传统的数据库的表中,当前hive只支持Derby和MySQL数据库。
    2．2 Hive 内部表
    Hive中的内部表和传统数据库中的表在概念上是类似的,Hive的每个表都有自己的存储目录,除了外部表外,所有的表数据都存放在配置在hive-site．xml文件的${hive．metastore．warehouse．dir}/table_name目录下。
    创建内部表:
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,  
             grade STRING COMMOT '班级')COMMONT '学生表'  
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    STORE AS TEXTFILE;      
    2．3 Hive 外部表
    被external修饰的为外部表(external table),外部表指向已经存在在Hadoop HDFS上的数据,除了在删除外部表时只删除元数据而不会删除表数据外,其他和内部表很像。
    创建外部表:
    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,  
             class STRING COMMOT '班级')COMMONT '学生表'  
    ROW FORMAT DELIMITED  
    FIELDS TERMINATED BY ','  
    STORE AS SEQUENCEFILE
    LOCATION '/usr/test/data/students．txt';  
    2．4 Hive 分区表
    分区表的每一个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引,但是其组织方式和传统的关系型数据库不同。在Hive中,分区表的每一个分区都对应表下的一个目录,所有的分区的数据都存储在对应的目录中。
    比如说,分区表partitinTable有包含nation(国家)、ds(日期)和city(城市)3个分区,其中nation = china,ds = 20130506,city = Shanghai则对应HDFS上的目录为:
    /datawarehouse/partitinTable/nation=china/city=Shanghai/ds=20130506/。
    分区中定义的变量名不能和表中的列相同。
    创建分区表:
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,
             class STRING COMMOT '班级')COMMONT '学生表'  
    PARTITIONED BY (ds STRING,country STRING)  
    ROW FORMAT DELIMITED  
    FIELDS TERMINATED BY ','  
    STORE AS SEQUENCEFILE;
    2．5 Hive 分桶表
    桶表就是对指定列进行哈希(hash)计算,然后会根据hash值进行切分数据,将具有不同hash值的数据写到每个桶对应的文件中。
    将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去。
    创建分桶表:
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,  
             class STRING COMMOT '班级',score SMALLINT COMMOT '总分')COMMONT '学生表'  
    PARTITIONED BY (ds STRING,country STRING)  
    CLUSTERED BY(user_no) SORTED BY(score) INTO 32 BUCKETS  
    ROW FORMAT DELIMITED  
    FIELDS TERMINATED BY ','  
    STORE AS SEQUENCEFILE;      
    2．6 Hive 视图
    在 Hive 中,视图是逻辑数据结构,可以通过隐藏复杂数据操作(Joins, 子查询, 过滤,数据扁平化)来于简化查询操作。
    与关系数据库不同的是,Hive视图并不存储数据或者实例化。一旦创建 HIve 视图,它的 schema 也会立刻确定下来。对底层表后续的更改(如 增加新列)并不会影响视图的 schema。如果底层表被删除或者改变,之后对视图的查询将会 failed。基于以上 Hive view 的特性,我们在ETL和数据仓库中对于经常变化的表应慎重使用视图。
    创建视图:
    CREATE VIEW employee_skills
     AS
    SELECT name, skills_score['DB'] AS DB,
    skills_score['Perl'] AS Perl,
    skills_score['Python'] AS Python,
    skills_score['Sales'] as Sales,
    skills_score['HR'] as HR
    FROM employee;
    创建视图的时候是不会触发 MapReduce 的 Job,因为只存在元数据的改变。
    但是,当对视图进行查询的时候依然会触发一个 MapReduce Job 进程:SHOW CREATE TABLE 或者 DESC FORMATTED TABLE 语句来显示通过  CREATE VIEW  语句创建的视图。以下是对Hive 视图的 DDL操作:
    更改视图的属性:
    ALTER VIEW employee_skills
    SET TBLPROPERTIES ('comment' = 'This is a view');
    重新定义视图:
    ALTER VIEW employee_skills AS
    SELECT * from employee ;
    删除视图:
    DROP VIEW employee_skills; 
    
    
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