1.什么是hive

基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：
hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储，
hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序
hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度
可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能

（1.1）hive的优点

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力(简单、容易上手)；
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本；
统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据；
易扩展(HDFS+MapReduce：可以扩展集群规模；支持自定义函数)；
数据的离线处理；比如：日志分析，海量结构化数据离线分析…
Hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析的，对实时性要求不高的场合；
Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。

（1.2）hive的缺点（局限性）

(1)hive的HQL表达能力有限

1)迭代式算法无法表达，比如pagerank

2)数据挖掘方面，比如kmeans

(2)hive的效率比较低

1)hive自动生成的mapreduce作业，通常情况下不够智能化

2)hive调优比较困难，粒度较粗

3)hive可控性差

2.hive和Hadoop关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

3.hive和传统数据库的区别

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

4.hive数据的存储

1、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，RCFILE等）

2、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。

3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

² db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹

² table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

² external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

² partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录

² 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

5.hive架构

Hive架构，Driver是核心，Driver可以解析语法，最难的就是解析sql的语法，只要把SQL的语法解析知道怎么做了，它内部用MapReduce模板程序，它很容易把它组装起来，比如做一个join操作，最重要的是识别语法，认识你的语法，知道你语法有什么东西，解析出来会得到一个语法树，根据一些语法树，去找一些MapReduce模板程序，把它组装起来

例如：有二个表去join，内部有一个优化机制，有一个默认值，如果小表小于默认值，就采用map—join ，如果小表大于默认值，就采用reduce——join（其中map——join是先把小表加载到内存中）,组装时候就是输入一些参数：比如：你的输入数据在哪里，你的表数据的分隔符是什么，你的文件格式是什么：然而这些东西是我们建表的时候就指定了，所以这些都知道了，程序就可以正常的跑起来

Hive有了Driver之后，还需要借助一个非常重要的东西，他就是Metastore，Metastore里边记录了hive中所建的：库，表，分区，分桶他的一些信息，描述信息都在Metastore，如果用了MySQL作为hive的Metastore：需要注意的是：你建的表不是直接建在MySQL里边了，而是把这个表的很多描述信息分在了MySQL里边记录了，什么tables表，字段表。你建的hive里边的表存在HDFS上，hive会自动把他的目录规划/usr/hive/warehouse/库文件/库目录/表目录你的数据就在目录下，

client 三种访问方式

1、CLI(hive shell)、command line interface（命令行接口）

2、JDBC/ODBC(java访问hive)，

3、WEBUI(浏览器访问hive)
Meta store 元数据存储

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列、分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在的目录等；

默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用采用MySQL存储Metastore；
Driver

包含：解析器、编译器、优化器、执行器；

1、解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误(比如select中被判定为聚合的字段在group by中是否有出现)；

2、编译器：将AST编译生成逻辑执行计划；优化器：对逻辑执行计划进行优化；

3、执行器：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就

是MR/TEZ/Spark；
举例 select substring(ip,0,4) ip_prex from bg_log ;

执行顺序：首先在metastore查询-->sql解析-->查询优化--->物理计划-->执行MapReduce

6.内部表和外部表

内部表：删除表的时候，会删除元数据和数据

外部表：删除表的时候，只删除元数据，不删除数据

内部表和外部表使用场景

7.分桶

分桶操作：按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列

跟MR中的HashPartitioner的原理一模一样

MR中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数

Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数

hive分桶操作的效果：

把一个文件按照某个特定的字段和桶数散列成多个文件

好处：

1、方便抽样

2、提高join查询效率

8.分区

Hive分区表的作用：让你做统计的时候少统计，把我们的数据放在多个文件夹里边，我们统计时候，可以指定分区，这样范围就会小一些，这样就减少了运行的时间

9 .简短理解Hive概念

Hive是由Facebook开源
Hive是基于Hadoop的一个开源数据仓库工具
能够将结构化数据映射成为一张数据库表（二维表），提供类SQL查询语言（支持绝大多数SQL标准语法）
底层依赖于HDFS存储数据，Hive的本质是HQL语句转化成MR程序，提交给Hadoop运行
Hive的适应场景：只适合做海量离线数据的统计分析

Hive核心组件
解释器：把HQL语句转换成一颗抽象语法树
编译器：把抽象语法树转换成一系列MR程序
Hive的底层有一系列的MR模板（Operation：GroupByOperation， JoinOperation）
优化器：执行这一系列MR程序的优化
执行器：组织相应的资源提交给Hadoop集群

10.Hive 的所有跟数据相关的概念

db: myhive, table: student 元数据：hivedb
1、Hive的元数据
指的是 myhive 和 student等等的库和表的相关的各种定义信息
该元数据都是存储在mysql中的
myhive是hive中的一个数据库的概念，其实就是HDFS上的一个文件夹，跟mysql没有多大的关系
myhive是hive中的一个数据库，那么就会在元数据库hivedb当中的DBS表中存储一个记录
这一条记录就是myhive这个hive中数据的相关描述信息
其实，hive中创建一个表，就相当于在hivedb中TBLS表中插入一条记录，并且在HDFS上项目的库目录下创建一个子目录
一个hive数据数据仓库就依赖于一个RDBMS中的一个数据库，一个数据库实例对应于一个Hive数据仓库
存储于该hive数据仓库中的所有数据的描述信息，都统统存储在元数据库hivedb中
myhive 和 hivedb的区别：
myhive是hive中的数据库：用来存储真实数据
hivedb是mysql中的数据库: 用来多个类似myhive库的真实数据的描述数据

存储在hive数据仓库中的真实数据 student.txt
元数据：一定指跟 hivedb相关，跟mysql相关
数据： HDFS上的对应表的目录下的文件
HDFS上的数据和元数据
数据：block块
元数据：描述和管理这些block信息的数据，由namenode管理

posted on 2018-09-18 10:03 脆皮软心阅读(211) 评论(0) 编辑收藏举报

Hive学习（一）