Hive详细教程

原创
2014/04/29 00:02
阅读数 7.2W




为什么选择Hive?


基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力

支持SQL like查询语言

统一的元数据管理

简单编程

Hive的安装

1.1在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据。

  本质上讲,hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。

  hive有一套映射工具,可以把SQL转换为MapReduce中的job,可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。

  这套映射工具称之为metastore,一般存放在derby、mysql中。

1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse,是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。

2.hive的安装

  (1)解压缩、重命名、设置环境变量

  (2)在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-default.xml.template  hive-site.xml重命名

     在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-env.sh.template  hive-env.sh重命名

  (3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh,修改内容如下:

     export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin

  (4)在目录$HIVE_HOME/bin下面,修改文件hive-config.sh,增加以下内容:

     export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

     export HIVE_HOME=/usr/local/hive

     export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

3.安装mysql

  (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e  xxxxxxx   --nodeps

     执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净

  (2)执行命令 rpm -i   mysql-server-********  安装mysql服务端 

  (3)启动mysql 服务端,执行命令  mysqld_safe &

  (4)执行命令 rpm -i   mysql-client-********  安装mysql客户端

  (5)执行命令mysql_secure_installation设置root用户密码

4. 使用mysql作为hive的metastore

  (1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下

  (2)修改hive-site.xml文件,修改内容如下:  

<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>admin</value>
</property>


   

•用户接口,包括 CLI,JDBC/ODBC,WebUI

•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



用户接口主要有三个:CLIJDBC/ODBC和 WebUI

.CLI,即Shell命令行

.JDBC/ODBC是 Hive Java,与使用传统数据库JDBC的方式类似

.WebGUI是通过浏览器访问 Hive

Hive 将元数据存储在数据库中(metastore),目前只支持mysqlderbyHive 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

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(plan)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 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 table 不会生成 MapRedcue 任务)

Hive的metastore


metastore是hive元数据的集中存放地。metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎

Derby引擎的缺点:一次只能打开一个会话

使用Mysql作为外置存储引擎,多用户同时访问 

Hive的shell

1hive 命令行模式,直接输入#/hive/bin/hive的执行程序,或者输入#hive --service cli

2、 hive web界面的 (端口号9999) 启动方式

#hive --service hwi&

用于通过浏览器来访问hive

http://hadoop0:9999/hwi/

3、 hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式

#hive --service hiveserver&


Hive与传统数据库

查询语言

HiveQL

SQL

数据存储位置

HDFS

Raw  Device or 本地FS

数据格式

用户定义

系统决定

数据更新

不支持

支持

索引

新版本有,但弱

执行

MapReduce

Executor

执行延迟

可扩展性

数据规模


Hive的数据类型

基本数据类型
tinyint / smalint / int /bigint
float / double
boolean
string
复杂数据类型
Array/Map/Struct
没有date /datetime 


Hive的数据存储

Hive的数据存储基于Hadoop HDFS

Hive没有专门的数据存储格式

存储结构主要包括:数据库、文件、表、视图

Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file

创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据


Hive的数据模型-内部表


与数据库中的 Table 在概念上是类似

每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如,一个表test,它在 HDFS 中的路径为:/ warehouse/test。 warehouse是在hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 

指定的数据仓库的目录

所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中。

删除表时,元数据与数据都会被删除


Hive的数据模型-分区表

Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引

在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中

例如:test表中包含 date 和 city 两个 Partition,

则对应于date=20130201, city = bj 的HDFS 子目录

/warehouse/test/date=20130201/city=bj

对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为;

/warehouse/test/date=20130202/city=sh


CREATE TABLE tmp_table #表名

(

title   string, #字段名称 字段类型

minimum_bid     double,

quantity        bigint,

have_invoice    bigint

)COMMENT'注释:XXX' #表注释

 PARTITIONED BY(ptSTRING) #分区表字段(如果你文件非常之大的话,采用分区表可以快过滤出按分区字段划分的数据)

 ROW FORMAT DELIMITED

   FIELDSTERMINATED BY '\001'   字段是用什么分割开的

STOREDAS SEQUENCEFILE; #用哪种方式存储数据,SEQUENCEFILEhadoop自带的文件压缩格式


一些相关命令

SHOW TABLES#查看所有的表

SHOW TABLES '*TMP*'#支持模糊查询

SHOWPARTITIONS TMP_TABLE#查看表有哪些分区

DESCRIBE TMP_TABLE#查看表结构

分区表的shell


创建数据文件partition_table.dat

创建表

create table partition_table(rectime string,msisdnstring) partitioned by(daytime string,citystring) row format delimited fields terminated by '\t' stored as TEXTFILE;


加载数据到分区


load data local inpath'/home/partition_table.dat' into table partition_tablepartition (daytime='2013-02-01',city='bj');


查看数据


select * from partition_table


select count(*) from partition_table


删除表 drop table partition_table



Hive的数据模型—桶表

桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储。

创建表create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets; 加载数据set hive.enforce.bucketing = true;

insert into table bucket_table select name from stu; 

insert overwrite table bucket_table select name from stu;

数据加载到桶表时,会对字段取hash值,然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。


抽样查询

select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);


Hive的数据模型-外部表

指向已经在 HDFS 中存在的数据,可以创建 Partition

它和 内部表 在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异

内部表 的创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成),在加载数据的过程中,实际数据会被移动到数据

仓库目录中;之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时,表中的数据和元数据将会被同时删除

外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接。当删除一个外部表时,仅删除链接

CREATEEXTERNAL TABLE page_view


( viewTimeINT,

  useridBIGINT,

  page_urlSTRING,  

  referrer_urlSTRING,  

  ipSTRING COMMENT 'IP Address of the User',

  country STRING COMMENT 'country of origination‘

)
   
    COMMENT 'This is the staging page view table'


    ROW FORMAT DELIMITED FIELDSTERMINATED BY '44' LINES   TERMINATED BY '12'

    STORED ASTEXTFILE

    LOCATION 'hdfs://centos:9000/user/data/staging/page_view';



外部表的shell  

创建数据文件external_table.dat

创建表

hive>create external table external_table1 (key string) ROW FORM   AT  DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' location '/home/external';


HDFS创建目录/home/external


#hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external

加载数据

LOAD DATA INPATH '/home/external_table1.dat' INTO TABLE external_table1;


查看数据

select * from external_table


select count(*) from external_table


删除表

drop table external_table



导入数据


当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置

 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE]
    INTO TABLE tablename
    [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

把一个Hive表导入到另一个已建Hive表

 INSERT OVERWRITE TABLE tablename[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statementFROM from_statement

CTAS

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

  (col_namedata_type, ...)  …

  AS SELECT …

例:create table new_external_testas  select * from external_table1

查询


基于Partition的查询 

一般 SELECT查询是全表扫描。但如果是分区表,查询就可以利用分区剪枝(input pruning)的特性,类似“分区索引“”,只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive当前的实现是,只有分区断言(Partitioned by)出现在离FROM子句最近的那个WHERE子句中,才会启用分区剪枝。例如,如果page_views表(按天分区)使用date列分区,以下语句只会读取分区为‘2008-03-01’的数据。

 SELECT page_views.*    FROM page_views    WHERE page_views.date>= '2013-03-01' AND page_views.date<= '2013-03-01'

LIMIT Clause

Limit可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从t1表中随机查询5条记录:

SELECT * FROM t1 LIMIT 5

Top N查询

下面的查询语句查询销售记录最大的5个销售代表。

SETmapred.reduce.tasks= 1
SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5

表连接



导入ac信息表

hive> create table acinfo(name string,acipstring)  row format delimited fields terminated by '\t' stored as TEXTFILE;

hive> load data local inpath'/home/acinfo/ac.dat' into table acinfo;

内连接

select b.name,a.* from dim_acjoin acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10;

左外连接

select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10;




Java客户端

Hive远程服务启动#hive --service hiveserver>/dev/null  2>/dev/null &

JAVA客户端相关代码

Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.1.102:10000/wlan_dw", "", "");
Statement stmt = con.createStatement();
String querySQL="SELECT * FROM wlan_dw.dim_m order by flux desc limit 10";
ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL); 
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1) +"\t" +res.getLong(2)+"\t" +res.getLong(3)+"\t" +res.getLong(4)+"\t" +res.getLong(5));
}




UDF




1、UDF函数可以直接应用于select语句,对查询结构做格式化处理后,再输出内容。

2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点:

a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。

b)需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载。

4、步骤

a)把程序打包放到目标机器上去;

b)进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;

c)创建临时函数:hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';

d)查询HQL语句:

SELECT add_example(8, 9) FROM scores;

SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;

SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;

e)销毁临时函数:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;

注:UDF只能实现一进一出的操作,如果需要实现多进一出,则需要实现UDAF

 

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Hive详解及实战
课程下载地址:https://pan.baidu.com/s/129keYtHlFOM8ijQR8trQQA
提取码:koiq

课程由浅入深,介绍了Hive基本架构及环境部署,带领大家认识数据仓库Hive的优势及Hive具体使用。并通过企业实际需求分析,讲解HiveQL中的DDL和DML的使用,以及常见的性能优化方案。
2019/01/07 17:30
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Hive详解及实战
课程学习地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/187
课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com

课程简介:
课程由浅入深,介绍了Hive基本架构及环境部署,带领大家认识数据仓库Hive的优势及Hive具体使用。并通过企业实际需求分析,讲解HiveQL中的DDL和DML的使用,以及常见的性能优化方案。

课程目录:
第1章:Hive基本架构及环境部署
1.MapReduce分析与SQL分析对比
2.Hive的介绍及其发展
3.Hive的安装部署及启动
4.Hive的基本架构讲解
5.安装MySQL作为元数据库存储
6.配置Hive使用MySQL作为元数据库存储
7.Hive中基本命令的使用
8.Hive中常用的属性配置
9.Hive中常用的交互式命令
10Hive中数据库的管理与使用
11.Hive中表的管理与使用
12.Hive中外部表的使用

第2章:Hive 常用DML、UDF及连接方式
13.Hive中分区表的介绍
14.Hive中分区表的创建及使用
15.Hive中数据导入的6种方式及其应用场景
16.Hive中数据导出的4种方式及表的导入导出
17.Hive中HQL的基本语法(一)
18.Hive中HQL的基本语法(二)
19.Hive中order by、sort by、distribute by与cluster by的使用
20.Hive中分析函数与窗口函数
21.Hive中UDF的介绍
22.Hive中使用自定义UDF实现日期格式转换
23. HiveServer2的介绍及三种连接方式
24.Hive元数据、fetch task和严格模式的介绍

第3章:Sqoop Sqoop及用户行为分析案例
25.CDH版本框架的介绍
26. CDH版本框架的环境部署
27.Sqoop的介绍及其实现原理
28.Sqoop的安装部署及连接测试
29.Sqoop将MySQL数据导入到HDFS(一)
30.Sqoop将MySQL数据导入到HDFS(二)
31.Sqoop中的增量导入与Sqoop job
32.Sqoop将MySQL数据导入Hive表中
33.Sqoop的导出及脚本中使用的方式
34.案例分析-动态分区的实现
2017/08/21 16:19
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引用来自“蒙蒙一号”的评论

Mark, thanks.

引用来自“simpler”的评论

mark?
mark 就是留名,标记一下,收藏一下
2016/07/25 16:21
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simpler博主

引用来自“蒙蒙一号”的评论

Mark, thanks.
mark?
2014/06/04 20:22
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Mark, thanks.
2014/06/04 15:17
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simpler博主

引用来自“进击的代码”的评论

先收藏了,放假仔细拜读一下.顺便说下HIVE瞬间想起生化危机的基地
呵呵,hadoop一家子的起名都比较奇葩....
2014/04/30 22:32
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先收藏了,放假仔细拜读一下.顺便说下HIVE瞬间想起生化危机的基地
2014/04/30 13:57
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