深入浅出的hive学习总结资料

1、什么是Hive（一）,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 QL ，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。,什么是Hive（二）,Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。 Hiv

2、e的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。,Hive的系统架构,用户接口，包括 CLI，JDBC/ODBC，WebUI 元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算,Hive的系统架构,用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI CLI，即Shell命令行 JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似 WebGUI是通过浏览器访问 H

3、ive Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 mysql、derby。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（plan）的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行 Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）,Hive的安装,启动 #hi

4、ve hiveshow tables; hivecreate table test(id int,name string); hivequit;,Hive的metastore,metastore是hive元数据的集中存放地。metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎 Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话 使用Mysql作为外置存储引擎，多用户同时访问,Hive运行模式,Hive的运行模式即任务的执行环境 分为本地与集群两种 我们可以通过mapred.job.tracker 来指明 设置方式： hive SET mapred.job.tracker=local;,Hive

5、的启动方式,1、hive 命令行模式，直接输入#/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 #hive -service cli 2、 hive web界面的 (端口号9999) 启动方式 #hive -service hwi 创建一个新库 hive create database test_dw;,Hive的数据模型-表,Table 内部表 Partition 分区表 External Table 外部表 Bucket Table 桶表,Hive的数据模型-内部表,与数据库中的 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 t

6、est，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse/test。 warehouse是在 hive-site.xml 中由 $hive.metastore.warehouse.dir 指定的数据仓库的目录 所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。 删除表时，元数据与数据都会被删除,Hive的数据模型-内部表,创建数据文件inner_table.dat 创建表 hivecreate table inner_table (key string); 加载数据 hiveload data local inpath /root/inner_table.d

7、at into table inner_table; 查看数据 select * from inner_table select count(*) from inner_table 删除表 drop table inner_table,Hive的数据模型-分区表,Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引 在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中 例如：test表中包含 date 和 city 两个 Partition， 则对应于date=20130201, city = bj 的

8、HDFS 子目录为： /warehouse/test/date=20130201/city=bj 对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为； /warehouse/test/date=20130202/city=sh,Hive的数据模型-分区表,CREATE TABLE tmp_table #表名 ( title string, # 字段名称 字段类型 minimum_bid double, quantity bigint, have_invoice bigint )COMMENT 注释：XXX #表注释 PARTITIONED BY(pt STRING) #分

9、区表字段（如果你文件非常之大的话，采用分区表可以快过滤出按分区字段划分的数据） ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 001 # 字段是用什么分割开的 STORED AS SEQUENCEFILE; #用哪种方式存储数据，SEQUENCEFILE是hadoop自带的文件压缩格式,一些相关命令 SHOW TABLES; # 查看所有的表 SHOW TABLES *TMP*; #支持模糊查询 SHOW PARTITIONS TMP_TABLE; #查看表有哪些分区 DESCRIBE TMP_TABLE; #查看表结构,Hive的数据模型-分区表,创建数

10、据文件partition_table.dat 创建表 create table partition_table(rectime string,msisdn string) partitioned by(daytime string,city string) row format delimited fields terminated by t stored as TEXTFILE; 加载数据到分区 load data local inpath /home/partition_table.dat into table partition_table partition (daytime=2013

11、-02-01,city=bj); 查看数据 select * from partition_table select count(*) from partition_table 删除表 drop table partition_table,Hive的数据模型-分区表,alter table partition_table add partition (daytime=2013-02-04,city=bj); 通过load data 加载数据 alter table partition_table drop partition (daytime=2013-02-04,city=bj) 元数据，数

12、据文件删除，但目录daytime=2013-02-04还在,Hive的数据模型桶表,桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。 创建表 create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets; 加载数据 set hive.enforce.bucketing = true; insert into table bucket_table select name from stu; insert overwrite table bucket_table select name from stu; 数据加载到桶表

13、时，会对字段取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。 抽样查询 select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);,Hive的数据模型-外部表,指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition 它和 内部表 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异 内部表 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除 外部表

14、只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时，仅删除该链接,Hive的数据模型-外部表,CREATE EXTERNAL TABLE page_view ( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT IP Address of the User, country STRING COMMENT country of origination ) COMMENT This is the staging

15、page view table ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 44 LINES TERMINATED BY 12 STORED AS TEXTFILE LOCATION hdfs:/centos:9000/user/data/staging/page_view;,Hive的数据模型-外部表,创建数据文件external_table.dat 创建表 hivecreate external table external_table1 (key string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY t

16、 location /home/external; 在HDFS创建目录/home/external #hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external 加载数据 LOAD DATA INPATH /home/external_table1.dat INTO TABLE external_table1; 查看数据 select * from external_table select count(*) from external_table 删除表 drop table external_table,视图操作,视图的创建 CREATE

17、VIEW v1 AS select * from t1;,表的操作,表的修改 alter table target_tab add columns (cols,string) 表的删除 drop table,导入数据,当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置。 LOAD DATA LOCAL INPATH filepath OVERWRITE INTO TABLE tablename PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 .) 把一个Hive表导入到另一个已建Hive表 INSERT O

18、VERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 .) select_statement FROM from_statement CTAS CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS table_name (col_name data_type, .) AS SELECT 例：create table new_external_test as select * from external_table1;,查询,select SELECT ALL | DISTINCT select_exp

19、r, select_expr, . FROM table_reference WHERE where_condition GROUP BY col_list CLUSTER BY col_list | DISTRIBUTE BY col_list SORT BY col_list | ORDER BY col_list LIMIT number,DISTRIBUTE BY 指定分发器（Partitioner）,多Reducer可用,查询,基于Partition的查询 一般 SELECT 查询是全表扫描。但如果是分区表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，类似“分区索引“”，只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive 当前的实现是，只有分区断言（Partitioned by）出现在离 FROM 子句最近的那个WHERE 子句中，才会启用分区剪枝。例如，如果 page_views 表（按天分区）使用 date 列分区，以下语句只会读取分区为2008-03-01的数据。 SELECT page_views.* FROM page_views WHERE page_views.date = 2013-03-01 AND page_views.date = 2013-03-01 LIMIT Clause Limit 可以限制查询的记