Hive

　　Hive其实是架设在HDFS之上的SQL解析执行框架，就是说我们使用Hive可以通过SQL来操作HDFS上的数据，而在之前提到Spark SQL也很好的兼容了SQL和HQL两种关系型查询语言，其中SQL代指Spark SQL中内置的，而HQL则代指Hive

　　另外访问Hive的方式主要有：1.终端或者连接ThriftServer 2.Spark应用程序代码写SQL

　　ThriftServer是基于socket cs架构实现网络通讯，相对socket，socket更偏底层，而ThriftServer更高层，对通讯协议再次封装，使得开发人员更多关注接口层编程，并且支持跨语言

　　Hive架构详细

　　Hive有三种安装方式，本质上就是Hive里面的MetaStore安装方式的不同，主要分嵌入模式，本地模式，远程模式，嵌入式三者在同一JVM，采用Derby存储元数据，这种方式下的元数据不共享，一般实验玩玩还可以，生产上不会这么弄，远程模式下MetaStore都是单独的JVM，可以负载均衡

　　平时自己开发测试会选择本地模式，无论是本地模式还是远程模式，都依赖mysql服务，所以你需要先看下mysql服务是否启动了(service mysqld status)，其中在hive-site.xml中会配置元数据存储的数据库名，那么在正常启动Hive服务时，就会去创建这个数据库，你可以到这里去查询元数据信息，我这里配置的就是hive

//hive依赖HDFS
start-dfs.sh

//启动hive
hive

// 如果是远程模式。则需要在master启动 metastore服务
nohup hive --service metastore > ~/bigdata/apache-hive-2.3.7-bin/logs/metastore.log 2>&1 &

// 如果要用hiveserver2进行连接，在slave1启动hiveserver2服务
nohup ~/bigdata/apache-hive-2.3.7-bin/bin/hiveserver2 > ~/bigdata/apache-hive-2.3.3-bin/logs/hiveserver2.log 2>&1 &


//默认走yarn，需要启动yarn
start-yarn.sh

//yarn占资源，可以在hive那设置本地模式
SET mapreduce.framework.name=local;

　　上面这种是比较老的连接方式，hive社区更推荐使用beeline连接ThriftServer的方式，这种方式本质上是用JDBC的方式去连接，当然代码中连接hive也是用jdbc连接ThriftServer

1: 打开hiveserver2的服务：nohup $HIVE_HOME/bin/hiveserver2 > /tmp/hiveserver2.log 2>&1 &

2: 执行beeline脚本：$HIVE_HOME/bin/beeline

3: !connect jdbc:hive2://master:10000 连接hiveserver2服务, 输入用户名:hadoop-twq，不需要密码

　　Spark SQL兼容Hive也就是以Spark SQL为入口，进行Hive操作，需要把Hive的配置复制到spark配置下，重启集群，通过$SPARK_HOME/bin/spark-sql进入操作hive命令行，另外Spark SQL有自己ThriftServer服务，如果需要通过beeline和JDBC的方式访问，需要启动这个服务

　　提交Spark应用到spark集群上查询Hive数据注意两点：spark配置下是否有Hive的配置以及 enableHiveSupport，另外Spark SQL支持脱离Hive在本地运行，详细直接通过spark.sql操作

　　当然你enable hive后，spark sql的table接口和saveAsTable接口默认操作就是Hive表的数据

　　既然Spark SQL也可以操作Hive表，那两者的使用场景是怎样的呢？首先Hive偏重仓库存储，并且DSL语言可读性高，如果是连表查询后过滤的结果需要保存到表中，使用 Hive，而Spark SQL，代码组织灵活，可以调用各种API，如果涉及复杂查询，比如调用AI算法，使用Spark SQL，当然简单的ETL，哪个方便就用哪个

命令行CLI(HQL)

　　DDL_db操作

　　DDL_table操作：

行格式(ROW FORMAT)：格式主要有两种，一个DELIMITED，一个SERDE，其中第一种常用于textfile和sequencefile，而第二种常用于自定义行格式，比如正则和json，DELIMITED本质上还是SERDE，serde就是序列化和反序列化的意思
表的种类：主要分外部表和内部表，临时表，另外视图一般不包括在内，因为视图为逻辑表，不会在HDFS上存储；那么对于这三种类型的表有什么不同点呢？（1）定义上，加了EXTERNAL的就是外部表，没加就是内部表 (2)导入数据时，内部表一般都要有个load data的动作，而外部表不需要，会自动加载location下的数据，location对应目录一般在创建表的时候会指定（3）删除表时的反应上，内部表会删除数据，而外部表不会 (4)对于临时表，只要记住它跟会话绑在一起，会话关闭时，表也消失，定义时使用TEMPORARY关键词，定义时也分内部表和外部表
分区表：也是分内部表和外部表，所以对于分区的操作，也是从这两个维度进行对比，定义表时，使用PARTITIONED BY就是分区表，(1)创建分区，内部表通过load data加载数据时，指定分区进行添加数据，而外部表事先已经在location目录按分区字段创建好目录并放好数据，外部表还需要做就是通过ADD PARTITION动作把分区和数据对应上（2）分区重命名，内部表的数据路径会发生改变，而外部表则不变（3）删除分区时，外部表数据不会删除，内部表会删除
不同分区是支持不同格式数据的，通过对分区进行文件格式设置 SET FILEFORMAT（目前外部表是可以的，内部表要试下）

　　DML操作：

加载数据(load data)：加了local表示本地数据，没加就是HDFS上的数据，其中HDFS上的数据进行加载时，本质动作是进行move，如果是OVERWRITE INTO是覆盖写，没加overwrite只是into则是追加写
插入数据(insert data)：由于load data的方式会删除源数据文件，如果不希望这样，可以使用insert data的方式，这种方式就是把查询某个表的结果进行插入到当前表，其中INSERT OVERWRITE表示覆盖写，INSERT INTO表示追加写，这种方式还有一个经常使用的场景，就是给同一张表加载不同格式的数据，通过外部临时表自动加载数据，再通过insert data的方式插入到我们想要插入的表里
动态分区：通过insert data的方式插入到指定分区里，这个分区字段不给值，只是给定字段名，如果这样做了，后面select就要把没给值的字段放最后，这样就能动态分区了
直接输出文件(insert directory)：hive支持通过命令把表里的数据写入本地文件或者HDFS文件，其中需要注意的，数据量大写HDFS，量少可以写本地

　　DML_bucket和skew操作:

分桶(bucket):语法CLUSTERED BY（字段名） INTO 几 BUCKETS，它的出现主要考虑到如果一个分区的数据量还是很大，查询性能肯定不高，所以可以在一个分区数据的基础上，基于某个字段在分多少桶，这个桶在HDFS存储路径上是有体现的，分桶的本质是字段值的哈希值对桶数取模，另外分桶时(定义表时)还是通过SORTED BY指定字段对分桶数据排序
分桶的作用：数据分析时的数据采样，提高查询效率，比如mapside join
数据倾斜(skew)：这个主要是针对一张表中某些列的值占比特别大，语法SKEWED BY(字段名) ON (列值1...)，这个本质上不会在HDFS数据路径上进行创建对应值的路径，它只是把这些倾斜信息更新元数据信息里(mysql中)，在进行查询操作时会进行相应的优化
List Bucketing Table：它就是Skewed Table，只不过它弥补了Skewed Table的不足，就是在HDFS上不会为倾斜值创建目录，List Bucketing Table就会这么做，从而过滤查询时减少扫描提高性能，语法SKEWED BY(字段名) ON (列值1...) STORED AS DIRECTORIES, 另外查询时，需要进行下面的设置才能查询出数据

--需要设置下面的属性才可以查询
set hive.mapred.supports.subdirectories=true;
set mapred.input.dir.recursive=true;

　　DQL操作：

UDF(User Defined Function):单行函数，输入一行输出一行 (1)数学函数round (2)集合函数array_contains，map_keys，map_values (3)类型转换函数cast (4)时间函数year，month，day (5)字符串函数format_number，concat (6)自定义函数：首先代码实现，然后打包其次在hive通过add jar添加打的包，通过list jars可以确认是否添加上最后通过create function 函数名 as 'jar里定义的类名'，这样操作后就可以使用这个函数了
case when：两种用法，case后面跟字段，这个一般用于值相等判断比较，如果case后不跟字段，那么when的情况就会跟判断语句，代表一个范围
嵌套查询和CTE查询：(1)嵌套查询，你就可以理解为from 表提前，后面的select就不用跟from (2)CTE查询：让复杂查询变的更清晰，也就是多条件查询时，我们可以使用with 别名 as 子查询的方式先声明好，在select的时候，使用别名进行查询过滤
UDAF(User Defined Aggregation Function):多行函数，输入多行但是输出一行 (1)计算函数max，avg，min，sum，count (2)集合函数collect_list，collect_set
UDTF(User Defined Table Function):输入是一行但是输出是多行，explode，posexplode

explode展平列表项或者字典项

posexplode除了展平项，还有一列索引

　　6.连表查询：常用的连表操作这里就不赘述了，说点hive里不一样，能提高性能的 (1)left semi join代替in子句，会提高性能，但是有些情况不能使用，就不能在select或者where中出现join的右表的字段 (2)map-side join在大表join小表时性能好，会把小表缓存起来 (3)bucket map join就是两张表都很大的场景使用，但是使用是有前提：两张表对join字段分桶，bucket数量成倍数关系 (4)bucket sort merge map join 要求两表内分桶数据排序，并且两表bucket数量一样多

　　7.高级聚合函数，主要是各种分类汇总 (1)lateral view和explode函数结合使用，实现行转列，也就是一行变成多行 (2)grouping sets可以指定按什么维度来汇总，并且还提供了grouping__id字段，如果是多维度字段聚合，用小括号括起grouping sets(year, ctgy, (year, ctgy)) (3)cube，可以理解为grouping_sets的全量版，覆盖了每个单独字段统计，字段组合统计以及整个汇总，用法就是with cube代替grouping sets (4)rollup，统计覆盖按group by字段，依次减少字段总结，减到最后就是整个汇总，用法就是with rollup代替grouping sets

　　8.hive表数据直接导入本地或者HDFS上：insert overwrite local directory 本地路径 row format delimited fields terminated by "\t" select查询

　　分析函数：分析函数主要有两大场景，一个是分组分析，一个就是窗口分析，通过分析函数可以在当前表基础上增加分析列，增加列的使用格式：Function(arg1, ..., argn) OVER ([PARTITION BY <...>] [ORDER BY <...>] [<window_clause>])

　　1.PARTITION BY，如果加了就按分组分析，没加时则是按整个数据分析

　　2.ORDER BY会对窗口范围产生影响，没加时是对整个分组，加了但是没给窗口范围，默认就是起始到当前行，这个和指定范围的ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW有点不一样，指定范围的才是真正意义上从起始到当前行，没指定的，如果order的字段值一样，那后面相同值的行计算得的值会覆盖之前同值的行

　　3.窗口指定：语法如ROWS BETWEEN 起始 AND 结束，其中CURRENT ROW表示当前行，边界使用UNBOUNDED，上边界就是UNBOUNDED PRECEDING(前面)，下边界就是UNBOUNDED FOLLOWING, 如果是前3行，就用3 PRECEDING，后1行，1FOLLOWING

　　4.ROW_NUMBER，分组内按照某个字段排序进行编行号

　　5.first_value对分组内取最大最小值，如果order是desc就是最大，asc就是最小，而last_value则是分组内起始到当前行取最大最小

　　6.lead表示向下偏移多少行取值，而lag则是向上偏移，默认是1行，没有的行取值时填null，这两个默认值你可以传参改变

　　7.RANK和DENSE_RANK都是对某个字段进行排名，其中rank你可以理解为人头排，而dense_rank按名次排，具体表现对相同名字的处理，如果有两个并列第二，那rank认定为已经有三个人头，那么后一个排名就是4，dense_rank就认为第二之后就是第三

　　8.NTILE按照分组以及对某个字段排序好后切片，也就是分成多少块，通过这个切片值，可以求前百分之多少的数据统计值

Impala

　　Impala底层是用C++写的，相对Java写的Hive更快些，也就是执行引擎不一样，语法和Hive语句语法大体一致，并且他们都是公用一个metastore，当然在Hue界面Impala下面如果没有表，你需要使用INVALIDATE METADATA 表名，刷新页面后，就可以在Impala下看到表

　　查询分区表时，在Hue上，Impala显示内容会比Hive更丰富，并且在hive增加分区后，需要在Impala下REFRESH 表名，才能看到新的分区

　　如果在Impala中新增表，Hive那边是实时同步的，不用做任何操作就能看到新增表

　　Impala在查询复杂字段(array，map等)时需要注意：直接select *查询不出这些字段，你需要在from表名后面，在加上表名.字段名

　　Impala在给内部分区表导数据时有区别，Hive直接load data操作就可以了，但是Impala load data前，需要先alter add partition操作，另外Impala不支持将表的数据按格式导出到本地或者HDFS上

　　Impala一般用在实时查询，因为查询速度快，那为什么呢？1.它直接读取HDFS磁盘内容，不走HDFS的api 2.使用内存更充分，Hive则是基于磁盘的；另外你就理解为每个Impala d都是一个数据库，Impala类似分布式数据库

CDH

　　一般在公司里，使用的都是CDH版本的环境，它基本集成了所有常用的大数据组件，相对原生环境，CDH不用考虑组件之间的兼容性，CDH会做好，并且它也做到基本的运维和机器进行分离，比如查看服务的运行日志或者修改配置，都可以在CDH上操作；另外比原生的还多了一些服务，比如Security，集群的安全机制，另外需要多说一下的，就是Kudu，你可以理解这个就是兼顾改善HDFS不能随机读写和Hbase不能高吞吐两个缺点的技术组件，所以Kudu不仅利于高效随机读写，又利于SQL分析，另外CDH还改善了，让你可以在job运行完还能查看到运行日志，因为它里面会有JobHistory Server

　　CDH相关概念