Hive

简介

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hive数据库表，并提供简单的 sql 查询功能，可以将 hql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。

数据处理的分类

• 联机事务处理（OLTP）
  • 传统业务逻辑的处理
• 联机分析处理（OLAP）
  • 数据仓库系统的主要应用

Hive的应用

Hive是一款数据仓库工具

数据仓库

【数据仓库】英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制.

• 数据仓库是用来做查询分析的数据库，基本不用来做插入，修改，删除操作。

• 使用HQL语句转化为MapReduce任务，从而得到想要的数据

Hive架构原理

• 用户接口

  • CLI命令行模式
  • JDBC连接
  • Web GUI

• 元数据存储在metastore中，一般以mysql等数据库为载体

• Hive的数据存储在HDFS中

• 计算由MapReduce完成

HQL

Hive的查询语言，与SQL（结构化查询语言）类似

DDL数据定义语句

数据库增删改查语句

表的增删改查语句

DML数据操作语句

四种导入/插入语句

• LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath’ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)]

• INSERT OVERWRITE TABLE person2 [PARTITION(dt=‘2008-06-08’, country)] SELECT id,name, age From ppt;

• FROM person t1 INSERT OVERWRITE TABLE person1 [PARTITION(dt=‘2008-06-08’, country)] SELECT t1.id, t1.name, t1.age ;

• 同SQL的INSERT语句，不常用

查询数据并保存

• 保存数据到本地
  • insert overwrite local directory ‘/opt/datas/hive_exp_emp2’
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’
    select * from db_1128.emp ;
• 保存数据到HDFS上
  • insert overwrite directory ‘/user/hive/hive_exp’
    select * from sufei;
• 在shell中将数据重定向到文件中
  • hive -e “select * from abc” > /root/abc

备份数据

EXPORT TABLE db_1128.emp TO ‘/user/hadoop/hive/datas/export/emp’ ;

还原数据

IMPORT FROM ‘/user/hadoop/hive/datas/export/emp’ ;

Hive SerDe

• Serializer
  • 序列化
• DeSerializer
  • 反序列化

构建在数据存储和执行引擎之间，对两者实现解耦。

Hive通过ROW FORMAT DELIMITED以及SERDE进行内容的读写。

Hive分区（partition）

Hive创建表时，可以依据表的其中一个或多个字段将表分为不同的分区。不同的分区存储在HDFS不同的目录中，可以通过分区字段对表进行检索。

必须在表定义时创建partition ！

在创建 删除多分区等操作时一定要注意分区的先后顺序，他们是父子节点的关系。分区字段不要和表字段相同

• 单分区建表语句
  • create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ‘,’;
• 双分区建表语句
  • create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string) row format delimited fields terminated by ‘,’;
• 添加分区
  • ALTER TABLE day_table ADD PARTITION (dt=‘2008-08-08’, hour=‘08’)
• 删除分区
  • ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,…
• 数据加载进分区表中
  • LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath’ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 …)]
• 查看分区
  • show partitions day_hour_table;
• 重命名分区
  • ALTER TABLE table_name PARTITION partition_spec RENAME TO PARTITION partition_spec;

动态分区

步骤：

1. 定位数据源文件
2. 建立非分区表并加载数据
3. 建立外部分区表并动态加载数据

参数

hive.exec.dynamic.partition = true

hive.exec.dynamic.partition.mode = nostrict

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode由实际需求决定

hive.exec.max.dynamic.partitions 同样由实际需求决定

函数自定义

• UDF单进单出
  • 例如ceil，floor等
  • 自定义 UDF 需要继承 org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
  • 需要实现 eva luate 函数
• UDAF多进一出
  • 聚合函数，例如max，min，count等
  • 必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF
  • 内部类eva luator实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFeva luator接口
• UDTF一进多出
  • 使用的很少
  • 例如lateral view，explore
• 使用方法：在HIVE会话中add自定义函数的jar 文件，然后创建function 继而使用函数

分桶

分桶是把一列的信息以取哈希值的方式，将不同的数据放入不同文件存储

适用场景

• 数据抽样

• MapJoin

开启分桶

• set hive.enforce.bucketing=true;

实例

• 创建普通表
• CREATE TABLE mm( id INT, name STRING, age INT)
• ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’;
• 创建分桶表
• CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, age INT)
• CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS
• ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’;
• 加载数据
• insert into table psnbucket select id, name, age from mm;
• 抽样
• select id, name, age from psnbucket tablesample(bucket 2 out of 4 on age);

Lateral View

Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用

主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题

LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (’,’ columnAlias)

Hive的优化

• 尽量少的转化为MapReduce任务执行，如查询本表字段，WHERE用本表字段作为过滤条件；
• 可以设为本地模式，小于指定大小（默认128M）的文件在本地运行，大大增加运行速度；
• 严格模式：防止误操作，查询分区表时，可以避免不加分区条件的查询，order by语句必须加limit限制，限制笛卡尔积的查询；
• Hive排序尽量慎用全排序ORDER BY，使用SORT BY（对单个reduce数据进行排序），DISTRIBUTE BY（分区排序），CLUSTER BY（相当于SORT BY+ DISTRIBUTE BY）可以降低排序计算量；
• 多表查询使用MapJoin，小表放在左边，通过添加MapJoin标记或者设置自动MapJoin实现；
• 聚合函数（如count）可设置在Map端进行聚合；
• 控制Map和Reduce的数量；
• 使用JVM重用，设置task插槽。

Hive与Hbase整合

1、把hive-hbase-handler-1.2.1.jar cp到hbase/lib 下
同时把hbase中的所有的jar，cp到hive/lib

2、在hive的配置文件增加属性：

  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>node01,node02,node03</value>
  </property>

3、在hive中创建临时表

CREATE EXTERNAL TABLE tmp_order
(key string, id string, user_id string)
STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’
WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “:key,order:order_id,order:user_id”)
TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “t_order”);

CREATE TABLE hbasetbl(key int, name string, age string)
STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’
WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “:key,cf1:name,cf1:age”)
TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “xyz”, “hbase.mapred.output.outputtable” = “xyz”);