hive学习1（hive基本概念）
hive基本概念
hive简介
hive是什么
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。
为什么使用hive
1）简单易上手。提供了类sql查询语言HQL，提供快速开发的能力。
2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
3）统一的元数据管理（HCalalog）。可与pig，presto等共享。
4）为超大数据集设计的计算/扩展能力。MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统。
hive的特点
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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。
hive的系统架构
hive基本组成
1）用户接口
- CLI,JDBC/ODBC,WebUI
2）元数据存储（matastore）
- 默认存储在自带的数据库derby中，线上使用时一般换为MySQL
3）驱动器（Driver）
- 解析器，编译器，优化器，执行器
4）Hadoop
- 用MR计算，用HDFS存储
hive各组件基本功能
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用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI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
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元数据存储：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。
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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。
Hive与SQL的比较
1）查询语言
- hive使用类SQL的HQL
- sql使用sql
2）数据存储位置
- hive是将数据存储在HDFS中
- sql可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中
3）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、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）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）
- 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
4）数据更新
- 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
- sql支持数据更新
5）执行延迟
- hive延迟性高
- sql延迟性低
6）扩展性
- hive扩展性好
- sql扩展性有限
7）索引
- hive和sql都支持索引
8）分区
hive和sql都支持分区
hive的数据存储
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hive的所有数据存储基于hadoop的HDFS，hive没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）
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在创建表时，指定Hive 数据的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
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存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引
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Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket
1） 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
3） external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径。普通表:删除表后,hdfs上的文件都删了；外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了
4） partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
5） bucket：桶, 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, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中
