Hive之——基本操作案例

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一. Hive概述

1、为什么使用Hive

Hadoop生态系统的诞生为高效快速地处理大数据带来曙光，但是需要写MapReduce或者Spark任务，入门门槛较高，需要掌握一门编程语言例如Java或者Scala。
我们长久以来习惯于传统的关系型数据库，并且结构化查询语言（SQL）相对来说也比较容易学习，所以能否将类似于关系型数据库的架构应用到Hadoop文件系统，从而可以使用类SQL语言查询和操作数据呢？Hive应运而生。
Hive提供了一个被称为Hive查询语言（HQL）的SQL方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据。Hive就相当于是Mysql，Mysql的底层存储引擎是InnoDB，而Hive的引擎就是Hadoop的MapReduce，或者Spark，Hive会将大多数的查询转换成MapReduce任务或者Spark任务，这样就巧妙地将传统SQL语言和Hadoop生态系统结合起来，使仅会SQL的人员就可以轻松编写数据分析任务。

2、Hive应用场景

首先了解一下Hive的特点，然后就能判断其应用场景了。
第一，Hive不是一个完整的数据库，它依托并受到HDFS的限制。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。
第二，Hadoop是一个面向批处理的系统，任务的启动需要消耗较长的时间，所以Hive查询延时比较严重。传统数据库秒级查询的任务在Hive中也需要执行较长的时间。
第三，Hive不支持事务。
综上所述，Hive不支持OLTP（On-Line Transaction Processing），而更接近成为一个OLAP（On-Line Analytical Processing）工具。而且仅仅是接近于OLAP，因为Hive的延时性，还没有满足OLAP中的“联机”部分。因此，Hive是最适合数据仓库应用程序的，不需要快速响应给出结果，可以对海量数据进行相关的静态数据分析，数据挖掘，然后形成决策意见或者报表等。

那么，如果用户需要对大规模数据使用OLTP功能又该如何处理呢？此时我们应该选择一个NoSQL数据库如HBase，这种数据库的特点就是随机查询速度快，可以满足实时查询的要求。

二、数据类型和文件格式

1、基本数据类型

Hive中的基本数据类型与Java中对应的类型一一对应，例如STRING就是对应Java中的String，BIGINT对应Java中的Long等。

2、集合数据类型

1.STRUCT

数据类型	长度	示例
TINYINT	1byte有符号整数	20
SMALLINT	2byte有符号整数	20
INT	4byte有符号整数	20
BIGINT	8byte有符号整数	20
BOOLEAN	布尔类型，true或false	TRUE
FLOAT	单精度浮点数	3.1415926
DOUBLE	双精度浮点数	3.1415926
STRING	字符序列。可以指定字符集。可以使用单引号或双引号	‘hello world’，”你好世界”
TIMESTAMP	整数，浮点数或字符串	1327882394（Unix新纪元秒） 1327882394.123456789（Unix新纪元秒并跟随有纳秒数） ’2012-02-03 12:34:56’（JDBC所兼容的 java.sql.Timestamp时间格式）
BINARY	字节数组	可以包含任意字节

1、struct

struct('John', 'Doe')

STRUCT数据类型和Java中的“对象”类似，可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列name的数据类型是STRUCT {first STRING; last STRING} ，那么第一个元素可以通过 name.first 来引用

2.MAP

map('first', 'John', 'last', 'Doe')

MAP是一对键值对元组集合，使用数组表示法（例如[‘key’]）可以访问元素。例如，如果某个列name的数据类型是MAP，其中键值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过 name[‘last’] 获取最后一个元素

3.ARRAY

array('John', 'Doe')

3、Hive文件的格式

传统关系型文件的格式是对外部隐藏的，而Hive文件存储的格式却是我们自定义的。

三、HQL常用操作

接下来会讲解Hive中数据库、表、分区等的一些基本知识和常用操作，也是我们最经常用到的内容。

1、数据库操作

1.查看所有数据库

show databases;

2.创建数据库

create database if not exists lyz;

Hive数据库所在的目录位于属性 hive.metastore.warehouse.dir 所指定的顶层目录之后，这个配置的默认值是/user/hive/warehouse。Hive会为每个数据库创建一个目录，数据库中的表将会以这个数据库目录的子目录的形式存储。当我们创建arrival数据库时，Hive将会对应地创建一个目录/user/hive/warehouse/lyz.db，如图所示：

有一个例外就是default数据库中的表，因为这个数据库本身没有自己的目录。

用户还可以通过如下命令来修改这个默认的位置：

create database if not exists lyz location '/myown/dir';

3.查看数据库信息

desc database lyz;

4.删除数据库

drop database if exists lyz;

默认情况下，Hive不允许用户删除一个包含表的数据库。用户要么先删除数据库中的表，然后再删除数据库；要么在删除命令的最后加上关键字cascade，这样可以使Hive自行先删除数据库中表

drop database if exists lyz cascade;

5.使用数据库
想要直接访问数据库中的表必须先指定数据库，否则需要加前缀，如lyz.table

use lyz;

2、表操作

1.创建表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS lyz.employsalary (
name STRING COMMENT 'Employee name',
salary FLOAT COMMENT 'Employee salary',
subordinates ARRAY COMMENT 'Names of subordinates',
deductions MAP
COMMENT 'Keys are deductions names, values are percentages',
address STRUCT
COMMENT 'Home address')
COMMENT 'Description of the table'
PARTITIONED BY (year STRING, month STRING)
ROW FORMAT
DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\073'
MAP KEYS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary'
TBLPROPERTIES ('creator'='me', 'created_at'='2018-05-02 00:00:00');

首先，如果当前用户所处数据库并非是目标数据库，那么需要在表名前指定数据库，也就是例子中的lyz。
PARTITIONED BY是分区语句，这个后面详细讲。
ROW FORMAT后面的语句就是前面讲的文件中的内容如何分割。
STORED AS TEXTFILE意味着，所有字段都使用字母、数字、字符编码，包括那些国际字符集，而且每一行是一个单独的记录。
LOCATION '/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary'用来自定义表的位置，也可以不指明，此时就是默认位置/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary。
TBLPROPERTIES可以描述表的一些信息。

注意，我们此时创建的表是管理表，有时也称为内部表。因为这种表，Hive会控制着数据的生命周期，当删除一个管理表时，Hive也会删除表中的数据，而这往往是我们不愿意看到的，所以一般我们会创建外部表，就是在TABLE前面加上EXTERNAL关键字：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS lyz.employsalary
...

Hive删除外部表的时候不会删除表中的数据，只会删除表的元数据信息。

2.查看表信息

desc formatted employsalary_copy;

3.复制表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS lyz.employsalary_copy
LIKE lyz.employsalary
LOCATION '/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary_copy';

4.删除表

drop table if exists employsalary;

5.通过查询语句向表中插入数据

前面说过Hive没有行级别的数据插入、更新和删除，那么如何往表中装载数据呢？一种方法是直接把文件放在表目录下面，另一种方式是查询一个已有表，将得到的结果数据插入一个新表，相当于从原有表提取数据到新表。

INSERT OVERWRITE TABLE employ
PARTITION(year='2018', month='04')
SELECT es.name, es.salary FROM employsalary es
WHERE es.year='2018' and es.month='04';

这里使用了OVERWRITE关键字，之前分区的内容将会被覆盖掉，如果不想被覆盖可以去掉该关键字或者使用INTO关键字。
还有一个问题，如果表很大分区很多，那每一次执行这个语句都要对表employsalary扫描一次，带来的消耗很大。Hive提供了另一种INSERT语法，可以只扫描一次输入数据，然后按多种方式进行划分。如下例子显示如何向表employ导入三个月的数据并且只扫描一次原表employsalary：

FROM employsalary es
INSERT OVERWRITE TABLE employ
    PARTITION(year='2018', month='01')
    SELECT es.name, es.salary WHERE es.year='2018' and es.month='01'
INSERT OVERWRITE TABLE employ
    PARTITION(year='2018', month='02')
    SELECT es.name, es.salary WHERE es.year='2018' and es.month='02'
INSERT OVERWRITE TABLE employ
    PARTITION(year='2018', month='03')
    SELECT es.name, es.salary WHERE es.year='2018' and es.month='03';

3、分区操作

分区的好处不言而喻，当查询的where字句加上分区过滤信息后，查询性能会极大提升，虽然可以没有分区，但由于Hadoop要处理的数据量都很大，所以尽量给表加上分区。而且分区的字段同时也是表中的字段，可以使用select语句查询出来

1.添加分区

ALTER TABLE employsalary_copy ADD PARTITION(year='2018', month='05')
LOCATION '/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary_copy/2018/05';

2.查看分区

show partitions employsalary_copy;

3.修改分区

ALTER TABLE employsalary_copy PARTITION(year='2018', month='05')
SET LOCATION '/user/hive/warehouse/lyz.db/employsalary_copy/2018/05';

4.删除分区

ALTER TABLE employsalary_copy DROP IF EXISTS PARTITION(year='2018', month='05');

对于管理表，即使是使用 ALTER TABLE … ADD PARTITION 语句增加的分区，分区内的数据也是会同时和元数据信息一起被删除的。对于外部表，分区内数据不会被删除。