数据仓库Hive详细介绍
简介
Hive是基于Hadoop的一一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一-张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，Hive在Hadoop之 上提供了数据查询的能力，主要解决非关系型数据查询问题。
Hive可以被认为是一种数据仓库，包括数据的存储以及查询
Hive包括一个高层语言的执行引擎，类似于SQL的执行引擎
Hive建立在Hadoop的其它组成部分之上，Hive依赖于HDFS进行数据保存，依赖于MapReduce完成查询操作
Hive与Hbase对比
- Hbase和Hive在大数据架构中处于不同的位置。
- Hbase主要解决实时海量数据查询问题，弥补了Hadoop对实时操作的缺陷，通过存储keyvalue来工作。
- Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，主要解决数据处理和计算问题，进行离线批量数据计算。
Hive的组成模块
在底层执行时，一个Hive程序将由编译器转换成很多个MapReduce程序加以执行。
Hive的模块非常类似于传统的数据库的模块，下面是Hive的必要组成模块以及对应的功能介绍：
HiveQL：这是Hive的数据查询语言，与SQL非常 类似。Hive提供了这个数据查询语言与用户的接口，包括一个shell的接口，可以进行用户的交互以及网络接口与JDBC接口。JDBC接口可以用于编程，与传统的数据库编程类似，使得程序可以直接使用Hive功能而无需更改
Driver：Hive驱动，用以将各个组成部分形成一个有机的执行系统，包括会话的处理，查询获取以及执行驱动
Compiler：Hive需 要一个编译器，将HiveQL语 言编译成中间表示，包括对于HiveQL语言的分析，执行计划的生成以及优化等工作
Execution Engine：执行引擎，在Driver的驱动下，具体完成执行操作，包括MapReduce执行，或者HDFS操作，或者元数据操作
Metastore：元数据存储层，用以存储元数据：存储操作的数据对象的格式信息，在HDFS中 的存储位置的信息以及其他的用于数据转换的信息SerDe等。元数据通常存储在关系数据库中，默认情况下使用本地的Derby数据库，用户也可以配置使用支持JDBC的MySQL数据库。
Hive数据类型
●Hive支持的数据类型，主要分为两种：基本数据类型和复合数据类型。
1）基本数据类型
TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT
FL0AT/DOUBLE
BOOLEAN
STRING
2）复合数据类型
ARRAY：-组类型相同的数据
MAPS：-组键值对，键和值都必须是同一-类型
STRUCTS：–组任意标准类型的数据
Hive存储和压缩
Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织Hive中的表，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。
Hive中的数据都存储在HDFS中，Hive中包括以下数据模型：Table（表）、External Table（外部表）、Partition（分区）、Bucket（桶）。
Hive的数据模型
每一个类似于数据库的系统都首先需要定义一个数据模型，然后才是在这个数据模型之，上的各种操作。
Hive表在逻辑上由存储的数据和描述表格中数据形式的相关元数据组成。
在物理实现上：
数据一般存放在HDFS上。
Hive把元数据放在关系型数据库中，并不是放在HDFS上。
Hive Metastore
●Metastore（元数据存储层）是Hive元数据的集中存放地
●Metastore默认使用内嵌的Derby数据库作为存储引擎
●Derby引擎的缺点：–次只能打开一一个会话
●使用MySQL作为外置存储引擎，多用户同时访问
Tables：Hive的 数据模型由数据表组成
与数据库中的Table在概念上类似，每一个Table在HDFS中都有一个固定的位置存储数据。例如，一个表test，它在HDFS中的路径为/warehouse/test，warehouse是在hive-sitexml中由S{hive metastore warehouse dir}指定的数据仓库的目录，所有的table数据都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。
数据表中 的列是有类型的（int，float，string，data，boolean），也可以是复合的类型，如list：map（类 似于JSON形式的数据）
Partitions：分区，数据表可以按照–定的规则进行划分
Hive把表组织成分区，分区可以加快分片的查询速度。一在HDFS中，每个分区对应着表下面的-一个子目录。
例如，通过日期的方式将数据表进行划分。
考虑日志文件，其中每条记录包含一个时间戳。如果根据日期进行分区，那么同一天的记录会被存放在同一个分区中。这样对于限定某个条件的查询，效率会非常高，因为它只需要扫描查询范围内的文件。
Buckets：数据存储的桶
Hive还可以把表组织成为桶，提高处理大规模数据集的效率。
桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。
在一定范围内的数据按照Hash的方式进行划分（这对于数据的抽样以及对于join的优化很有意义）
元数据存储：Metastore
在Hive中由一系列的数据表格组成–个命名空间，关于这个命名空间的描述信息会保存在Metastore的空间中
元数据使用SQL的形式存储在传统的关系数据库中，因此可以使用任意一种关系数据库，例如Derby（apache的 关系数据库实现），MySQL以及其他的多种关系数据库存储方法
在数据库中，保存最重要的信息是有关数据库中的数据表格描述，包括每一个表的格式定义，列的类型，物理的分布情况，数据划分情况等
数据的物理分布情况
Hive在HDFS中有固定的位置，通常被放置在HDFS的如下目录中：/user/hive/warehouse
每个数据表被存放在warehouse的子目录中
进一步来说，数据划分Partition.数据桶Buckets形成了数据表的子自录
Hive系统的配置
要想Hive使用HDFS进行数据仓库的存储，使用MapReduce进行HQL语言的执行，需要进行相应的配置。
首先，需要创建Hive的配置文件hive-site.xml（注意，Hive安 装包中包含一个配置文件模板-hive default.xml.template）
●fs.default.name用以告知Hive对应的HDFS文件系统的名字节点在什么位置
●mapred.job.tracker用以告知Hive对应的MapReduce处理系统的任务管理器在什么位置
通过上面两点的配置，就可以让Hive系统 与对应的HDFS以及MapReduce进行交互，完成数据的存取以及查询的操作