数据仓库与hive
数据仓库与hive
hive——数据仓库建模工具之一
一、数据库、数据仓库
1.1 数据库
关系数据库本质上是一个二元关系，说的简单一些，就是一个二维表格，对普通人来说，最简单的理解就是一个Excel表格。这种数据库类型，具有结构化程度高，独立性强，冗余度低等等优点，一下子就促进了计算机的发展。
1.2操作型数据库和分析型数据库
随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS（关系数据库），如Oracle，MySQL，SQL Server等。这些RDBMS被成功推向市场，并为社会信息化的发展做出的重大贡献。然而随着数据库使用范围的不断扩大，它被逐步划分为两大基本类型：
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操作型数据库
主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个操作型数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等；主要处理的是近期数据
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分析型数据库
主要用于历史数据分析。这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析；
1.3操作型数据库和分析型数据库的差别
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数据组成差别 - 数据时间范围差别
一般来讲，操作型数据库只会存放90天以内的数据，而分析型数据库存放的则是数年内的数据。这点也是将操作型数据和分析型数据进行物理分离的主要原因。
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数据组成差别 - 数据细节层次差别
操作型数据库存放的主要是细节数据，而分析型数据库中虽然既有细节数据，又有汇总数据，但对于用户来说，重点关注的是汇总数据部分。
操作型数据库中自然也有汇总需求，但汇总数据本身不存储而只存储其生成公式。这是因为操作型数据是动态变化的，因此汇总数据会在每次查询时动态生成。
而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大(因为时间跨度大)，因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。
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数据组成差别 - 数据时间表示差别
操作型数据通常反映的是现实世界的当前状态；而分析型数据库既有当前状态，还有过去各时刻的快照，分析型数据库的使用者可以综合所有快照对各个历史阶段进行统计分析。
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技术差别 - 查询数据总量和查询频度差别
操作型查询的数据量少而频率多，分析型查询则反过来，数据量大而频率少。要想同时实现这两种情况的配置优化是不可能的，这也是将两类数据库物理分隔的原因之一。
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技术差别 - 数据更新差别
操作型数据库允许用户进行增，删，改，查；分析型数据库用户则只能进行查询。
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技术差别 - 数据冗余差别
某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？"，答曰是正常的。因为Hive是一种数据仓库，而数据仓库和分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口，不提供更新接口，这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。
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功能差别 - 数据读者差别
操作型数据库的使用者是业务环境内的各个角色，如用户，商家，进货商等；分析型数据库则只被少量用户用来做综合性决策。
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功能差别 - 数据定位差别
这里说的定位，主要是指以何种目的组织起来。操作型数据库是为了支撑具体业务的，因此也被称为"面向应用型数据库"；分析型数据库则是针对各特定业务主题域的分析任务创建的，因此也被称为"面向主题型数据库"。
2.1 数据仓库
数据仓库之父比尔·恩门，1991年提出
数据仓库就是为了解决数据库不能解决的问题而提出的。那么数据库无法解决什么样的问题呢？这个我们得先说说什么是OLAP和OLTP。
2.2 OLTP和OLAP
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OLTP
OLTP（OnLine Transaction Processing 联机事务处理） 。简单一些，就是数据库的增删查改。举个例子，你到银行，去取一笔钱出来，或者转账，或者只是想查一下你还有多少存款，这些都是面向“事务”类型的操作。这样的操作有几个显著的特点:
首先要求速度很快， 基本上都是高可靠的在线操作（比如银行）， 还有这些操作涉及的数据内容不会特别大（否则速度也就相应的降低）， 最后，“事务”型的操作往往都要求是精准操作，比如你去银行取款，必须要求一个具体的数字，你是不可能对着柜台员工说我大概想取400到500快之间吧，那样人家会一脸懵逼。
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OLAP
OLAP略有复杂，但这里我举一个简单的例子，大家就很容易理解了。
比如说，沃尔玛超市的数据库里有很多张表格，记录着各个商品的交易记录。超市里销售一种运动饮料，我们不妨称之为红牛。数据库中有一张表A，记录了红牛在一年的各个月份的销售额；还有一张表B，记录了红牛每个月在美国各个州的销售额；甚至还有一张表C，记录了这家饮料公司在每个州对红牛饮料的宣传资金投入；甚至后来沃尔玛又从国家气象局拿到了美国各个州的一年365天每天的天气表D。好，最后问题来了，请根据以上数据分析红牛在宣传资金不超过三百万的情况下，什么季节，什么天气，美国哪个州最好卖？凭借我们的经验，可能会得出，夏季的晴天，在美国的佛罗里达，最好卖，而且宣传资金投入越高销售额应该也会高。可能这样的结论是正确的，但决策者想要看到的是确凿的数据结论，而不是“可能”这样的字眼。
科学是不相信直觉的，如果我们人工进行手动分析，会发现这个要考虑的维度实在太多了，根本无法下手，何况这才四五个维度，要是更多了怎么办？OLAP就是为了解决这样的问题诞生的，但糟糕的是，传统数据库是无法满足OLAP所需要的数据信息的。
2.3 数据仓库概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理中的决策制定。
首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库; 其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
我们可以不用管这个定义，简单的理解，其实就是我们为了进行OLAP，把分布在各个散落独立的数据库孤岛整合在了一个数据结构里面，称之为数据仓库。原来各个数据孤岛中的数据，可能会在物理位置（比如沃尔玛在各个州可能都有自己的数据中心）、存储格式（比如月份是数值类型，但但天气可能是字符类型）、商业平台（不同数据库可能用的是Oracle数据库，有的是微软SQL Server数据库）、编写的语言（Java或者Scale等）等等各个方面完全不同，数据仓库要做的工作就是将他们按照所需要的格式提取出来，再进行必要的转换（统一数据格式）、清洗（去掉无效或者不需要的数据）等，最后装载进数据仓库（我们所说的ETL工具就是用来干这个的）。
数据仓库层的划分
什么是hive
- hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一
- hive可以使用类sql方言，对存储在hdfs上的数据进行分析和管理。传入一条交互式sql在海量数据中查询结果的工具
hive的理解
1、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 映射为一张表，并提供类SQL查询功能；Hive是由Facebook开源，用于解决海量结构化日志的数据统计。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。
2、Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop的yarn上的执行。
3、Hive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。
4、Hive相当于hadoop的客户端工具，部署时不一定放在集群管理节点中，可以放在某个节点上。
可以将Hive理解为一个：将 SQL 转换为 MapReduce 任务的工具
hive的优缺点
优点：
1、使用SQL语法查询，不用再去写复杂的MapReduce程序，减少开发成版本，上手快。
2、基于MapReduce算法，所以在处理大数据时，优势非常明显
3、可以支持自定义函数，计算能力强
缺点：
1、Hive的执行延迟比较高，这是因为启动并运行一个MapReduce程序本身需要消耗非常多的资源
2、Hive的HQL语句表达能力有限，并且他是基于模板实现的，所以通常不够智能化，很多复杂的大数据计算无法支持，比如迭代式计算
3、Hive处理大数据量非常擅长，但是处理小数据量就没有优势了。
针对与优点和缺点总结：
所以，Hive通常适用于大数据的OLAP场景，做一些面向分析，允许有延迟的数据挖掘工作，并且结合其他组件也可以做一些数据清洗之类的简单数据处理工作。Hive是针对数据仓库来进行设计的，这种场景下，通常是读多写少。并且数据都是来自外部的HDFS,所以Hive中不建议做数据的修改操作，所有的数据最好是在加载的时候就已经确定好了。
