HIVE基本介绍

1、什么是Hive
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。

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。

其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。

2、为什么使用Hive
直接使用hadoop所面临的问题
人员学习成本太高
项目周期要求太短
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
为什么要使用Hive
操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力
避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本
功能扩展很方便​​​​​​​
​​​​​​​3、Hive的特点
Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据,而避免了写MapReduce程序来分析数据,这样使得分析数据更容易。
数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能,它可以使已经存储的数据结构化。
Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。
数据存储方面:它能够存储很大的数据集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件。
数据处理方面:因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算,所以不适用于实时计算的场景,它适用于离线分析。
Hive除了支持MapReduce计算引擎,还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎;
数据的存储格式有多种,比如数据源是二进制格式,普通文本格式等等;
 

### Hive基本DDL语句概述 Hive的数据定义语言(Data Definition Language, DDL)用于管理数据库对象,如表、视图和索引等。以下是关于创建、修改和删除表的基本语法示例。 --- #### 创建表 在Hive中可以通过`CREATE TABLE`语句来创建新表。可以指定列名及其数据类型,并可以选择是否为外部表或其他存储选项。 ```sql -- 创建内部表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS stu ( id INT, name STRING ); -- 创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS emp ( employee_id INT, department STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/path/to/external/data'; ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的内部表以及带有特定存储位置的外部表[^3]。 --- #### 修改表 使用`ALTER TABLE`语句可更改现有表的名称、添加或删除列以及其他属性调整。 - **重命名表** ```sql ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name; ``` 此命令允许将现有的表更改为新的名字[^1]。 - **增加列** 如果需要扩展表结构,则可通过如下方式新增字段: ```sql ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (new_column_name column_type); ``` 例如,在已有学生信息基础上加入年龄一栏: ```sql ALTER TABLE stu ADD COLUMNS (age INT); ``` - **替换整个Schema** 当希望完全更新某张表格的所有列定义时可用下面方法替代原有schema: ```sql ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (...columns definitions...); ``` 这些功能均属于常见alter操作的一部分[^2]。 --- #### 删除表 若不再需要某个表或者想清理资源,可以执行drop动作: ```sql DROP TABLE [IF EXISTS] table_name; ``` 该指令会彻底移除目标关系型实体连同其元数据记录一起销毁[^4]。 注意区分普通Drop与级联模式下的行为差异——后者还会牵涉到关联依赖项处理逻辑。 --- ### 总结说明 以上分别介绍了有关于建立、修订及废弃hive环境里各类table实例的具体实现办法。每一步骤都紧密围绕着实际应用场景展开讨论并辅以相应示范片段予以佐证。
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