Hive实战

最新推荐文章于 2024-08-21 08:55:45 发布

翻译最新推荐文章于 2024-08-21 08:55:45 发布 · 1.1k 阅读

文章标签：

#hive

hive 专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

Hive Web可视化 phpHiveAdmin
一：Hive的本质是什么？

1，Hive是分布式数据仓库，同时又是查询引擎，所以Spark SQL取代只是Hive查询引擎，在企业实际生产环境下Hive+Spark SQL是目前最为经典的数据分析组合；

2，Hive本身就是一个简单单机版本的软件，主要负责：

a）把HQL翻译成Mapper(s)-Reducer-Mapper(s)的代码；并且可能产生很多MapReduce的Job；

b）把生产的MapReduce代码及相关资源打包成Jar并发布到Hadoop集群中并且进行运行（这一切都是自动的）

3，Hive本身的架构如下所示：
这里写图片描述
Hive的体系结构可以分为以下几部分：

（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、计算由MapReduce完成（包含*的查询，比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务）。

二：Hive安装和配置实战

1，我们使用Hive1.2.1版本；

2，Hive默认情况下存放数据是Derby，遗憾的是Derby是单用户，所以在生产环境下一般会采用支持多用户的数据库来进行Meta Store，且进行Master-Slaves主从读写分离和备份；我们最常使用MySQL；

3，在hive-site.xml中指定Hive数据仓库的具体存储：

<property>  

  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  

  <value>/user/hive/warehouse</value>  

</property>

4，MySQL的安装和配置；

5，Hive的表有两种基本类型：一种内部表（这种表数据属于Hive本身，言外之意是如果原来的数据在HDFS的其他地方，此时数据会通过HDFS移动到Hive数据仓库所在的目录，如果删除Hive中的该表的话数据和元数据均会被删除）另外一种属于外部表（这种表数据不属于Hive数据仓库目录，但属于在HDFS中存在的数据，元数据中会表达具体数据在哪里，使用的时候和内部表是一样的，只是如果通过Hive去删除的话，此时删除的只是元数据并没有删除数据本身）；

三：Hive扩展（Hive的数据存储-转载）

Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。

Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。

1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。

2、外部表：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分别独立完成，也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。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链接。

3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。

4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。

来看下Hive数据抽象结构图
这里写图片描述
从上图可以看出，表是在数据库下面，而表里面又要分区、桶、倾斜的数据和正常的数据等;分区下面也是可以建立桶的。