Hive的基础介绍

一、什么是Hive？

1、Hive是一个翻译器，SQL ---> Hive引擎  ---> MR程序

2、Hive是构建在HDFS上的一个数据仓库（Data Warehouse）

                       Hive       HDFS

                       表         目录

                      分区       目录

                      数据       文件

                        桶         文件

3、Hive支持SQL（SQL99标准的一个自子集）

 

二、Hive的体系结构（画图）

三、安装和配置

解压安装到/training/目录下

tar -zxvf apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz -C ~/training/

设置环境变量

HIVE_HOME=/root/training/apache-hive-2.3.0-bin

export HIVE_HOME

PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

export PATH

核心配置文件: conf/hive-site.xml

1、嵌入模式

(*)不需要MySQL的支持，使用Hive的自带的数据库Derby

(*)局限：只支持一个连接

   javax.jdo.option.ConnectionURL

   jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true





   javax.jdo.option.ConnectionDriverName

   org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver





   hive.metastore.local

   true





   hive.metastore.warehouse.dir

   file:///root/training/apache-hive-2.3.0-bin/warehouse

初始化Derby数据库

schematool -dbType derby -initSchema

日志

Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.

2、本地模式、远程模式：需要MySQL

（*）MySQL的客户端： mysql front  http://www.mysqlfront.de/

• Hive的安装

  （1）在虚拟机上安装MySQL：

  • rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.19-1.el7.x86_64.rpm  （可选）

  • rpm -ivh mysql-community-server-5.7.19-1.el7.x86_64.rpm

  • rpm -ivh mysql-community-client-5.7.19-1.el7.x86_64.rpm

  • rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.19-1.el7.x86_64.rpm

  • rpm -ivh mysql-community-common-5.7.19-1.el7.x86_64.rpm

  • yum remove mysql-libs

                                  （2） 启动MySQL：service mysqld start，或者：systemctl start mysqld.service

                                            查看root用户的密码：cat /var/log/mysqld.log | grep password

                                             登录后修改密码：alter user 'root'@'localhost' identified by 'Sjm_123456';

MySQL数据库的配置： 创建一个新的数据库：create database hive; 创建一个新的用户： create user 'hiveowner'@'%' identified by 'Sjm_123456'; 给该用户授权 grant all on hive.* TO 'hiveowner'@'%'; grant all on hive.* TO 'hiveowner'@'localhost' identified by 'Sjm_123456';

 

• 远程模式

•  元数据信息存储在远程的MySQL数据库中

  注意一定要使用高版本的MySQL驱动（5.1.43以上的版本）

参数文件	配置参数	参考值
hive-site.xml	javax.jdo.option.ConnectionURL	jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false
	javax.jdo.option.ConnectionDriverName	com.mysql.jdbc.Driver
	javax.jdo.option.ConnectionUserName	hiveowner
	javax.jdo.option.ConnectionPassword	Welcome_1

• 初始化MetaStore：schematool -dbType mysql -initSchema

（*）重新创建hive-site.xml

   javax.jdo.option.ConnectionURL

   jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false





   javax.jdo.option.ConnectionDriverName

   com.mysql.jdbc.Driver





   javax.jdo.option.ConnectionUserName

   hiveowner





   javax.jdo.option.ConnectionPassword

   Sjm_123456

（*）将mysql的jar包放到lib目录下(上传mysql驱动包)

      u注意一定要使用高版本的MySQL驱动（5.1.43以上的版本）

      目录在： /training/apache-hive-2.3.0-bin/lib

      （*）初始化MySQL        

      （*）老版本：当第一次启动HIve的时候 自动进行初始化

      （*）新版本：

schematool -dbType mysql -initSchema

Starting metastore schema initialization to 2.3.0

Initialization script hive-schema-2.3.0.mysql.sql

Initialization script completed

schemaTool completed

 

四、Hive的数据模型（最重要的内容）

 注意：默认：列的分隔符是tab键（制表符）

测试数据：员工表和部门表

7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30

首先看下hive在HDFS的目录结构

create database hive;

 

1、内部表：相当于MySQL的表  对应的HDFS的目录  /user/hive/warehouse 

create table emp

(empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal int,

comm int,

deptno int);

插入数据 insert、load语句 

load data inpath '/scott/emp.csv' into table emp;    导入HDFS的数据 （从某个HDFS的目录，把数据导入Hive的表 本质ctrl+x）

load data local inpath '/root/temp/*****' into table emp;    导入本地Linux的数据 （把数据导入Hive的表 本质ctrl+c）

 

创建表的时候，一定指定分隔符

create table emp1

(empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal int,

comm int,

deptno int)

row format delimited fields terminated by ',';         

       

创建部门表  并且导入数据

create table dept

(deptno int,

dname string,

loc string)

row format delimited fields terminated by ',';        

2、分区表: 可以提高查询的效率的----> 通过查看SQL的执行计划

根据员工的部门号创建分区

create table emp_part

(empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal int,

comm int)

partitioned by (deptno int)

row format delimited fields terminated by ',';

 

指明导入的数据的分区（通过子查询导入数据） ----> MapReduce程序

insert into table emp_part partition(deptno=10) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp1 where deptno=10;

insert into table emp_part partition(deptno=20) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp1 where deptno=20;

insert into table emp_part partition(deptno=30) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp1 where deptno=30;

hive的静默模式：hive -S     好处是控制台不会打印一些日志信息，屏幕干净清爽

 

如何查看SQL的执行计划呢？需要使用到关键字explain

1）、查看hive普通的表（内部表）的SQL执行计划：

explain select * from emp_1 where deptno=10;

STAGE DEPENDENCIES:

  Stage-0 is a root stage

STAGE PLANS:

  Stage: Stage-0

    Fetch Operator

      limit: -1

      Processor Tree:

        TableScan

          alias: emp_1

          Statistics: Num rows: 1 Data size: 619 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

          Filter Operator

            predicate: (deptno = 10) (type: boolean)

            Statistics: Num rows: 1 Data size: 619 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

            Select Operator

              expressions: empno (type: int), ename (type: string), job (type: string), mgr (type: int), hiredate (type: string), sal (type: int), comm (type: int), 10 (type: int)

              outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7

              Statistics: Num rows: 1 Data size: 619 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

              ListSink

2）、查看hive中的分区表的SQL执行计划

explain select * from emp_part where deptno=10;

STAGE DEPENDENCIES:

  Stage-0 is a root stage

STAGE PLANS:

  Stage: Stage-0

    Fetch Operator

      limit: -1

      Processor Tree:

        TableScan

          alias: emp_part

          Statistics: Num rows: 3 Data size: 121 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

          Select Operator

            expressions: empno (type: int), ename (type: string), job (type: string), mgr (type: int), hiredate (type: string), sal (type: int), comm (type: int), 10 (type: int)

            outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5, _col6, _col7

            Statistics: Num rows: 3 Data size: 121 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

            ListSink

如何理解或者阅读执行计划呢？

记住一个原则：从下往上，从右往左

3、外部表：本质是给HDFS上目录或者文件新建一个“快捷方式"

create external table t1

(sid int,sname string,age)

row format delimited fields terminated by ','

location '/students';

注意：外部表，删除表时，数据不删。

4、桶表：本质上是采用hash算法对数据进行存放，以文件的形式存在。与分区的区别在于分区是一个个目录

（*）hash分区

（*）桶表  

create table emp_bucket

(empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal int,

comm int,

deptno int)

clustered by (job) into 4 buckets

row format delimited fields terminated by ',';

注意：在插入数据到hive桶表之前必须先要设置环境变量，否则就算你插入数据了，但是hive也不会对数据进行分桶存储 

登录hive，执行:hive -S

再执行如下命令：

set hive.enforce.bucketing = true;

如图所示：

通过子查询的方式插入数据：

insert into emp_bucket select * from emp_1;

这句语句会被转换成MR程序执行：

当执行完毕后，我们来看在HDFS中的hive的桶表的目录结构：

数据被分别存储在四个不同的桶上，你可以随便查看某个文件的内容：

hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/hive02.db/emp_bucket/000000_0

 

5、视图：view  虚表

(1) 视图不存数据  视图依赖的表叫基表

(2) 操作视图 跟操作表 一样

(3) 视图可以提高查询的效率吗？

不可以、视图是简化复杂的查询

(4) 举例  查询员工信息：部门名称 员工姓名

create view myview

as        

select dept.dname,emp1.ename

from emp1,dept

where emp1.deptno=dept.deptno;

 

一些操作：

hive中表

-------------------

1.managed table

托管表。

删除表时，数据也删除了。

2.external table

外部表。

删除表时，数据不删。

hive命令

---------------

//创建表,external 外部表

CREATE external TABLE IF NOT EXISTS t2(id int,name string,age int)

COMMENT 'xx' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE ;

//查看表数据

desc t2 ;

desc formatted t2 ;

//加载数据到hive表

load data local inpath '/home/centos/customers.txt' into table t2 ;        //local上传文件

load data inpath '/user/centos/customers.txt' [overwrite] into table t2 ;        //移动文件

//复制表

mysql>create table tt as select * from users ;                //携带数据和表结构

mysql>create table tt like users ;                                   //不带数据，只有表结构

hive>create table tt as select * from users ;        

hive>create table tt like users ;        

//count()查询要转成mr

$hive>select count(*) from t2 ;

$hive>select id,name from t2 ；

$hive>select * from t2 order by id desc ;                                //MR

//启用/禁用表

ALTER TABLE t2 ENABLE NO_DROP;        //不允许删除

ALTER TABLE t2 DISABLE NO_DROP;        //允许删除

//分区表,优化手段之一，从目录的层面控制搜索数据的范围。

//创建分区表.

CREATE TABLE t3(id int,name string,age int) PARTITIONED BY (Year INT, Month INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;

//显式表的分区信息

SHOW PARTITIONS t3;

//添加分区,创建目录

alter table t3 add partition (year=2014, month=12);

//删除分区

ALTER TABLE employee_partitioned DROP IF EXISTS PARTITION (year=2014, month=11);

//分区结构

hive>/user/hive/warehouse/mydb2.db/t3/year=2014/month=11

hive>/user/hive/warehouse/mydb2.db/t3/year=2014/month=12

//加载数据到分区表

load data local inpath '/home/centos/customers.txt' into table t3 partition(year=2014,month=11);

//创建桶表

CREATE TABLE t4(id int,name string,age int) CLUSTERED BY (id) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;

//加载数据不会进行分桶操作

load data local inpath '/home/centos/customers.txt' into table t4 ;

//查询t3表数据插入到t4中。

insert into t4 select id,name,age from t3 ;

//桶表的数量如何设置?

//评估数据量，保证每个桶的数据量block的2倍大小。

//连接查询

CREATE TABLE customers(id int,name string,age int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;

CREATE TABLE orders(id int,orderno string,price float,cid int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 

//加载数据到表

//内连接查询

select a.*,b.* from customers a , orders b where a.id = b.cid ;

//左外

select a.*,b.* from customers a left outer join orders b on a.id = b.cid ;

select a.*,b.* from customers a right outer join orders b on a.id = b.cid ;

select a.*,b.* from customers a full outer join orders b on a.id = b.cid ;

//explode,炸裂,表生成函数。

//使用hive实现单词统计

//1.建表

CREATE TABLE doc(line string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;

五、Hive的查询

就是SQL：select        ---> MapReduce

六、Hive的Java API

本质就是JDBC程序

七、Hive的自定义函数（UDF：user defined function）

本质就是一个Java程序