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大数据入门:循序渐进,了解Hive是什么!

来源:奇酷学院 发表于:

Hive基于类似SQL的语言完成对hdfs数据的查询分析。那么它到底做了什么呢?1 它支持各种命令,比如dfs的命令、脚本的执行2 如果你输入的是

Hive基于类似SQL的语言完成对hdfs数据的查询分析。

那么它到底做了什么呢?

  • 1 它支持各种命令,比如dfs的命令、脚本的执行

  • 2 如果你输入的是sql,它会交给一个叫做Driver的东东,去编译解析。

  • 3 把编译出来的东西交给hadoop去跑...然后返回查询结果。

说了这么多,其实你就可以把hive理解成搭建在hadoop(hdfs和mapreduce)之上的语言壳子...


如何搭建?如何使用?

学习如何使用Hive还是个很重要的部分的!这里就不详细的说了,都举个小例子,具体的还是去撸官网吧!

创建

在Hive里面创建表和在普通的数据库中创建表示类似的,都是先创建(或者使用默认的)数据库,然后创建表。

create database xxx; -- 创建数据库
use xxx; --使用数据库
create table student(id string,name string,age int); --创建表

导入导出数据

数据的导入最常用的就是从hdfs的文件导入或者本地文件导入,也可以从某个查询结果直接创建或者导入。

Hive还支持把查询结果导出到文件...

数据的导入

查询

最普通的查询,就是select from句式了,Hive还是做得比较通用的

--普通查询
select * from xxx;
--带条件的查询
select * from xxx where age>30;
--限制返回列
select name,age from xxx;
--内连接
select a.*,b.* from tablea a join tableb b on a.id=b.sid;
--左连接
select * from a left outer join b on a.id=b.sid;
--右连接
select * from a right outer join b on a.id=b.sid;

函数

Hive支持一大堆的函数,比如普通的函数UDF:

floor、ceil、rand、cast等等

还支持聚合类型的函数UDAF:

count、avg、min、max、sum

还支持生成多行的函数。

更厉害的是,支持自定义扩展~~ 比如你们公司有个mapreduce的专家,可以封装很多的函数,然后别的会sql的分析人员,就可以使用这些函数做数据仓库的分析了。

存储

首先需要说明的是,Hive在存储的时候是不做任何处理的。不像是数据库,存进去的数据要先进行特定的解析,比如解析成一个一个的字段,然后挨个存储。每个数据库的存储引擎不同,解析的方式就不太一样。

在Hive中的数据都是存储在hdfs中的,如果没有特殊的声明,会以文本的形式存储,即不会再存储前做任何操作。简直就相当于是原封不动的拷贝。当你执行查询的时候,会按照预先指定的解析规则解析,然后返回。

举个例子更好理解点:

你的文件:
1,a
2,b
3,c
那么创建表的时候会这样:

create table xxx(a string,b string) row format delimited fields terminated by ',';

这个fields terminated by ','就声明了字段按照逗号进行分割。
那么当hive执行查询的时候,就会遍历文件,遇到逗号就分隔成一个字段~最后把结果返回。

毕竟hdfs还是按照块来存储数据的....这也是为什么Hive不支持局部的修改和删除,只能整体的覆盖、删除。

除了前面说的文本格式(TextFile),Hive还支持SequenceFile、RCFile,各有各的优势。sequenceFile相当于把数据切分了,然后可以局部的记录或者块进行压缩。RCFile则是列式存储,这样可以提高压缩比;还可以在查询的时候跳过不必要的列。

分区

在Hive中数据库和表其实都是hdfs中的一个目录,比如你的a数据库下的表b,存储的路径是这样的:

/user/hive/warehouse/a.db/b
后面两个部分a.db/b是很关键的,即“数据库名.db/表名”

在Hive还支持分区的概念。即按照某个特定的字段,对表进行划分。通常这个字段都是虚拟的,比如时间....

create table aa(a string,b string) partitioned by(c string);

这样就创建了分区表,如果c字段有"aaa"和"bbb"两个值,最终的目录就是酱婶的!

/user/hive/warehouse/a.db/b/c=aaa
/user/hive/warehouse/a.db/b/c=bbb

注意都是目录哦!真正的文件在这些目录下面。

由于都是目录,就很好理解,为什么分区查询会快了!因为在hive中所有的查询,基本都相当于是全表的扫描,因此要是能通过分区字段进行过滤,那么可以跳过很多不必要的文件了。

在Hive中支持静态分区(即你导数据的时候指定分区字段的值)、动态分区(按照字段的值来定分区的名称)。需要注意的是,动态分区会有很多潜在的风险,比如太多了!所以一定要合理规划你的表存储的设计。

索引

在hive0.7.0+的版本中,也是支持索引的。比如:

CREATE INDEX table02_index ON TABLE table02 (column3) AS 'COMPACT' WITH DEFERRED REBUILD;

CREATE INDEX table03_index ON TABLE table03 (column4) AS 'BITMAP' WITH DEFERRED REBUILD;

你也可以自定义索引的实现类,只要替换AS ''里面的东西,变成自己的包名类名就行。

不过一样的,添加索引虽然会加快索引。可是也意味着增加了存储的负担...所以自己衡量吧!