Hive操作命令上手手册

内容来自于《大数据Hive离线计算开发实战》

Hive原理

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库和分析系统,用于管理和查询大型数据集。以下是Hive的原理:

  • 数据仓库:Hive将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能。用户可以使用类似SQL的查询语言(HQL)来管理和查询这些数据。Hive的表是纯逻辑表,本质上是Hadoop的目录/文件,达到了元数据与数据存储分离的目的。
  • 转换机制:Hive的工作原理是通过将查询语句转换成MapReduce程序来执行。当用户输入Hive SQL时,它将被转换成一系列的MapReduce操作,从而完成查询的任务。这样可以提高性能,降低运行时间。
  • 运行环境:Hive基于Hadoop,使用HDFS作为存储,使用MapReduce进行计算。Hive还包含一个Hive服务器,这是一个守护进程,用于管理查询和存储结果。
  • 扩展性:Hive支持自定义函数(UDF),使用户可以根据自己的需要定义函数,以满足自己的数据挖掘需求。此外,Hive还支持自定义存储格式,可以将数据存储在不同的格式中,以方便查询。
  • 高效性:Hive支持对HDFS上的数据进行并行处理,支持多种数据查询和分析。通过这种方式,Hive可以提高数据存储和查询的效率,从而提高系统性能。

总的来说,Hive是一个用于大数据处理的工具,其原理是通过将查询语句转换成MapReduce程序来执行,并利用Hadoop和HDFS进行存储和计算。通过这种方式,Hive可以简化复杂的数据挖掘和大数据分析工作,提高系统性能和效率。

对新手来说,你其实可以理解我就是正常操作结构化的数据库,类似于操作MySQL、PostgreSQL等数据库,写普通的SQL语句进行数据查询、分析。那我该篇文章也就是梳理最简单的最全的操作方法,帮助刚上手Hive的程序员快速开始写SQL语句进行查询分析数据。

Hive数据类型

基本数据类型

数据类型 长度
TINYINT 1byte有符号整数
SMALLINT 2byte有符号整数
INT 4byte有符号整数
BIGINT 8byte有符号整数
BOOLEAN 布尔类型 true 或者 false
FLOAT 单精度浮点数
DOUBLE 双精度浮点数
STRING 字符序列,可以指定字符集;可以使用单引号或双引号
TIMESTAMP 整数、浮点数或者字符串
BINARY 字节数组

集合数据类型

数据类型 描述
STRUCT 与C语言中的结构 struct类型相似,都可以通过“点”符号访问元素内容。例如,某表中某个列的数据类型为STRUCT(firName STRING,lastName STRING),那么第一个元素可通过字段名.firName来引用
MAP MAP是一个键值对映射集合。例如,表中某个列的数据类型是MAP,存放数据的格式是键:值,通过键就可以获取值
ARRAY ARRAY数组是一组具有相同类型变量的集合,这些变量被称为数组的元素,每个元素度有一个下标编号,编号从0开始
STRUCT数据类型案例
create table enterprise.employee(id int,info struct<name:string,age:int>) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by ':';

数据实例

1,zhangsan:10
2,lisi:20
3,wangwu:30
MAP数据类型
create table enterprise.employee_1(id int,perf Map<string,int>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',' map keys terminated by ':';

数据案例

1   job:80,team:60,person:50
2   job:60,team:70
3   job:80,team:90,person:100
ARRAY数据类型
create table enterprise.employee_2(name string,emp_id_list array<int>) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by ':';

数据案例

zhangsan,1:2:3
lisi,4:5:6
wangwu,7:8:9

Hive数据定义与操作

HiveQL数据定义语言

创建数据库
hive> create database enterprise;

如果数据库enterprise已经存在的话,会跑出一个异常。

所以命令可以改为

hive> create database if not exists enterprise;

查看Hive中所包含的所有数据库

hive> show databases;

查询数据库以e开头数据库

hive> show databases lik
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。 1.1HIVE 架构 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 6 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。 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)。 1.2HiveHadoop 关系 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 ) HadoopHive 都是用 UTF-8 编码的 7 1.3Hive 和普通关系数据库的异同 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。
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