hive知识点总结

Hive学习也有一段时间了，今天来对Hive进行一个总结，谈谈自己的理解，作者还是个小白，有不对的地方请大家指出相互学习，共同进步。今天来谈一谈什么是Hive，产生背景，优势等一系列问题。
什么是Hive

先来谈谈自己的理解：
有些人可能会说Hive不就是写SQL的吗，那我们其实可以从另一个角度来理解:Hive就是那么强大啊，只要写SQL就能解决问题，其实这些人说的也没错Hive确实就是写SQL的，对于传统的 DBA人员或者会写SQL就很容易上手了，但是您知道他的底层细节吗，怎么优化呢？和传统的关系型数据库又有什么区别呢？等等一系列问题。。。
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库软件,它可以使已经存储的数据结构化，它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。
Hive将HiveQL语句转换成一系列成MapReduce作业并执行（SQL转化为MapReduce的过程你知道吗？）。用户可以很方便的使用命令行和JDBC程序的方式来连接到hive。
目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两中分布式计算引擎。常用于离线批处理。
（Hive On Spark 还是试验版本）
Hive的产生背景
大数据的时代，海量的数据对于传统的关系型数据库来说维护起来成本非常高，那该如何是好，Hadoop分布式的框架，可以使用廉价的机器部署分布式系统把数据存储再HDFS之上，通过MR进行计算，分析，这样是可以的，但是，MR大家应该知道，MapReduce编程带来的不便性，编程十分繁琐，在大多情况下，每个MapReduce程序需要包含Mapper、Reduceer和一个Driver，之后需要打成jar包扔到集群上运 行。如果mr写完之后，且该项目已经上线，一旦业务逻辑发生了改变，可能就会带来大规模的改动代码，然后重新打包，发布，非常麻烦(这种方式，也是最古老的方式)
当大量数据都存放在HDFS上，如何快速的对HDFS上的文件进行统计分析操作？
一般来说，想要做会有两种方式：

学Java、学MapReduce(十分麻烦)
做DBA的：写SQL(希望能通过写SQL这样的方式来实现，这种方式较好)
然而，HDFS中最关键的一点就是，数据存储HDFS上是没有schema的概念的(schema:相当于表里面有列、字段、字段名称、字段与字段之间的分隔符等，这些就是schema信息)然而HDFS上的仅仅只是一个纯的文本文件而已，那么，没有schema，就没办法使用sql进行查询了啊。。。因此，在这种背景下，就有问题产生：如何为HDFS上的文件添加Schema信息？如果加上去，是否就可以通过SQL的方式进行处理了呢？于是强大的Hive出现了。

Hive深入剖析
再来看看官网给我们的介绍：
官方第一句话就说明了Apache Hive 是构建在Apache Hadoop之上的数据仓库。有助于对大型的数据集进行读、写和管理。
那我们先对这句话进行剖析：
首先Hive是构建在Hadoop之上的，其实就是Hive中的数据其实是存储再HDFS上的（加上LOCAL关键字则是在本地），默认在/user/hive/warehouse/table,有助于对大型数据集进行读、写和管理，那也就是意味着传统的关系型数据库已经无法满足现在的数据量了，需要一个更大的仓库来帮助我们存储，这里也引出一个问题：Hive和关系型数据库的区别，后面我们再来聊。
Hive的特征：
1.可通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。
2.它可以使已经存储的数据结构化
3.可以直接访问存储在Apache HDFS™或其他数据存储系统（如Apache HBase™）中的文件
4.Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两中分布式计算引擎（这里会引申出一个问题，哪些查询跑mr哪些不跑？）
5.它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。
6. 数据的存储格式有多种，比如数据源是二进制格式， 普通文本格式等等
而hive强大之处不要求数据转换成特定的格式，而是利用hadoop本身InputFormat API来从不同的数据源读取数据，同样地使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和Outputformat类的实现。
以stored as textfile为例，其在底层java API中表现是输入InputFormat格式:TextInputFormat以及输出OutputFormat格式:HiveIgnoreKeyTextOutputFormat.这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分，以及如何将切片分割成记录存入表中。而Outputformat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。
不仅如此Hive的SQL还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）进行扩展。
（几个函数之间的区别）
Hive中不仅可以使用逗号和制表符分隔值（CSV / TSV）文本文件，还可以使用Sequence File、RC、ORC、Parquet
（知道这几种存储格式的区别），
当然Hive还可以通过用户来自定义自己的存储格式，基本上前面说的到的几种格式完全够了。
Hive旨在最大限度地提高可伸缩性（通过向Hadoop集群动态添加更多机器扩展），性能，可扩展性，
容错性以及与其输入格式的松散耦合。

安装部署
安装部署这里我们就不讲解了，不会的同学，参考作者以前的博客
Hive基本语法
该篇博客主要讲解Hive底层的东西和一些优化对于基本的东西可以参考作者以前的博客。
DDL
DML
基本HQL
内置函数和基本的UDF函数
UDF函数这里要进行一个讲解UDF、DUAF、UDTF分别是啥。
我们知道Hive的SQL还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）进行扩展。
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。　　
UDF(User-Defined-Function) 一进一出
UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数，多进一出。
UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出，如lateral view explore()
Hive于关系型数据库的区别
时效性、延时性比较高，可扩展性高；
Hive数据规模大，优势在于处理大数据集，对于小数据集没有优势
事务没什么用(比较鸡肋，没什么实际的意义，对于离线的来说) 一个小问题：那个版本开始提供了事务？
insert/update没什么实际用途，大数据场景下大多数是select
RDBMS也支持分布式，节点有限 成本高，处理的数据量小
Hadoop集群规模更大 部署在廉价机器上，处理的数据量大
数据库可以用在Online的应用中，Hive主要进行离线的大数据分析；
数据库的查询语句为SQL，Hive的查询语句为HQL；
数据库数据存储在LocalFS，Hive的数据存储在HDFS；
数据格式:Hive中有多种存储格式：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。
Hive执行MapReduce，MySQL执行Executor；

Hive的优点
1.简单易上手
2.扩展能力较好(指集群 HDFS或是YARN)
3.统一的元数据管理 metastore包括的了数据库，表，字段分区等详细信息

该篇博客对于元数据信息进行了详细的讲解
4.由于统一的元数据管理所以和spark/impala等SQL引擎是通用的
通用是指，在拥有了统一的metastore之后，在Hive中创建一张表，在Spark/impala中是能用的，反之在Spark中创建一张表，
在Hive中也能用；只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎
涉及到了Spark sql 和Hive On Spark(实验版本)
5.使用SQL语法，提供快速开发的能力，支持自定义函数UDF。
6.避免了去写mapreduce，减少开发人员学习成本。
7.数据离线处理，比如日志分析，海量数据结构化分析

SQL转化为MapReduce的过程
了解了MapReduce实现SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段：

Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree
遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划

可以参考美团的技术沙龙
Hive内部表和外部表的区别
未被external修饰的是内部表（managed table），被external修饰的为外部表（external table）；
区别：

内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；
内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定；
删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除；

行式存储vs列式存储
行式数据库存储在hdfs上式按行进行存储的，一个block存储一或多行数据。而列式数据库在hdfs上则是按照列进行存储，一个block可能有一列或多列数据。
如果要将数据进行压缩：

对于行式数据库，必然按行压缩，当一行中有多个字段，各个字段对应的数据类型可能不一致，压缩性能压缩比就比较差。
对于列式数据库，必然按列压缩，每一列对应的是相同数据类型的数据，故列式数据库的压缩性能要强于行式数据库。

如果要进行数据的查询：
假设执行的查询操作是：select id,name from table_emp;

对于行式数据库，它要遍历一整张表将每一行中的id,name字段拼接再展现出来，这样需要查询的数据量就比较大，效率低。
对于列式数据库，它只需找到对应的id,name字段的列展现出来即可，需要查询的数据量小，效率高。
假设执行的查询操作是：select * from table_emp;

对于这种查询整个表全部信息的操作，由于列式数据库需要将分散的行进行重新组合，行式数据库效率就高于列式数据库。
但是，在大数据领域，进行全表查询的场景少之又少，进而我们使用较多的还是列式数据库及列式储存。
Hive哪些查询会执行mr
hive 0.10.0为了执行效率考虑，简单的查询，就是只是select，不带count,sum,group by这样的，都不走map/reduce，直接读取hdfs文件进行filter过滤。
这样做的好处就是不新开mr任务，执行效率要提高不少，但是不好的地方就是用户界面不友好，有时候数据量大还是要等很长时间，但是又没有任何返回。
改这个很简单，在hive-site.xml里面有个配置参数叫
hive.fetch.task.conversion
将这个参数设置为more，简单查询就不走map/reduce了，设置为minimal，就任何简单select都会走map/reduce
Create Table As Select (CTAS) 走mr
create table emp2 as select * from emp;

insert一条或者多条 走mr

Hive静态分区动态分区
分区的概念
Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应HDFS上的一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。
分区的好处
产生背景：如果一个表中数据很多，我们查询时就很慢，耗费大量时间，如果要查询其中部分数据该怎么办呢，这是我们引入分区的概念。
Partition:分区，每张表中可以加入一个分区或者多个，方便查询，提高效率；并且HDFS上会有对应的分区目录：
语法：
Hive分区是在创建表的时候用Partitioned by 关键字定义的，但要注意，Partitioned by子句中定义的列是表中正式的列，
但是Hive下的数据文件中并不包含这些列，因为它们是目录名，真正的数据在分区目录下。
静态分区和 动态分区的区别
创建表的语法都一样

静态分区：加载数据的时候要指定分区的值（key=value），比较麻烦的是每次插入数据都要指定分区的值，创建多个分区多分区一样，以逗号分隔。
动态分区：
如果用上述的静态分区，插入的时候必须首先要知道有什么分区类型，而且每个分区写一个load data，太烦人。使用动态分区可解决以上问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。其实动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统自己选择。

首先，启动动态分区功能

hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

采用动态方式加载数据到目标表
加载之前先设置一下下面的参数

hive (default)> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

开始加载

insert into table emp_dynamic_partition partition(deptno)
select empno , ename , job , mgr , hiredate , sal , comm, deptno from emp;
12345678910111213
加载数据方式并没有指定具体的分区，只是指出了分区字段。
在select最后一个字段必须跟你的分区字段，这样就会自行根据deptno的value来分区。
删除分区：
ALTER TABLE my_partition_test_table DROP IF EXISTS PARTITION (day=‘2018-08-08’);