Hive基础学习文档和入门教程

Hive基础学习文档和入门教程，Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载

hive基础学习文档和入门教程

摘要：

Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。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 QL，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。

目录：

1. HIVE结构

Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。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 QL，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。

Hive 的结构可以分为以下几部分：

· 用户接口：包括 CLI, Client, WUI

· 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中

· 解释器、编译器、优化器、执行器

· Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用MapReduce 进行计算

1、 用户接口主要有三个：CLI，Client和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。

2、 Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。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。

3、 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。

10分钟内自己学会PHP

10分钟内自己学会PHP其中，第1篇为入门篇，主要包括了解PHP、PHP开发环境搭建、PHP开发基础、PHP流程控制语句、函数、字符串操作、正则表达式、PHP数组、PHP与Web页面交互、日期和时间等内容；第2篇为提高篇，主要包括MySQL数据库设计、PHP操作MySQL数据库、Cookie和Session、图形图像处理技术、文件和目录处理技术、面向对象、PDO数据库抽象层、程序调试与错误处理、A

524

查看详情

4、Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。

Hive构建在 Hadoop 之上，

· HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的

· 所有的数据都是存储在 Hadoop 中

· 查询计划被转化为 MapReduce 任务，在 Hadoop 中执行（有些查询没有 MR 任务，如：select * from table）

· Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的

  Hive RDBMS

查询语言 HQL SQL

数据存储 HDFS Raw Device or Local FS

索引 无 有

执行 MapReduce Excutor

执行延迟 高 低

处理数据规模 大 小

1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。

2. 数据存储位置。Hive 是建立在Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在HDFS 中的。而数据库则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）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS
目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，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。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE… SET 修改数据。

5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了
Hive 不适合在线数据查询。

6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。