Hive入门基础理论
文章目录
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- 1 Apache Hive概述
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- 1.1 为什么使用Hive：
- 1.2 Hive和hadoop的关系
- 2 如何实现Hive功能
- 3 Apache Hive架构、组件
- 4 Apache Hive数据模型
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- 4.1 Data Model
- 4.2 Databases 数据库
- 4.3 Tables 表
- 4.4 Partitions 分区
- 4.5 Buckets 分桶
- 4.6 Hive和Mysql比较
- 5 Hive安装部署
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- 5.1 Apache Hive 元数据
- 5.2 metastore三种配置方式
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1 Apache Hive概述
概述：
- Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。
- Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。
- Hive由Facebook实现并开源。
1.1 为什么使用Hive：
使用Hadoop MapReduce直接处理数据所面临的问题：
- 人员学习成本太高 需要掌握java语言
- MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
使用Hive处理数据的好处 ：
- 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）
- 避免直接写MapReduce，减少开发人员的学习成本
- 支持自定义函数，功能扩展很方便
- 背靠Hadoop，擅长存储分析海量数据集
1.2 Hive和hadoop的关系
- 从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：存储数据的能力、分析数据的能力
- Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不是自己实现了上述两种能力，而是借助Hadoop。
- Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。
- 这样突然发现Hive没啥用，不过是套壳Hadoop罢了。其实不然，Hive的最大的魅力在于用户专注于编写HQL，Hive帮您转换成为MapReduce程序完成对数据的分析。
2 如何实现Hive功能
映射信息记录：
- 映射在数学上称之为一种对应关系，比如y=x+1，对于每一个x的值都有与之对应的y的值。
- 在hive中能够写sql处理的前提是针对表，而不是针对文件，因此需要将文件和表之间的对应关系描述记录清楚。映射信息专业的叫法称之为元数据信息（元数据是指用来描述数据的数据 metadata）。
- 具体来看，要记录的元数据信息包括：表对应着哪个文件（位置信息）、表的列对应着文件哪一个字段（顺序信息）、文件字段之间的分隔符是什么。
SQL语法解析、编译：
- 用户写完sql之后，hive需要针对sql进行语法校验，并且根据记录的元数据信息解读sql背后的含义，制定执行计划。并且把执行计划转换成MapReduce程序来执行，把执行的结果封装返回给用户。
- Hive能将数据文件映射成为一张表，这个映射是指文件和表之间的对应关系。
- Hive软件本身到底承担了SQL语法解析编译成为MapReduce的功能职责。
3 Apache Hive架构、组件
架构图：
用户接口：
包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：
通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器：
完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。
执行引擎：
Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。
4 Apache Hive数据模型
4.1 Data Model
数据模型：用来描述数据、组织数据和对数据进行操作，是对现实世界数据特征的描述。
Hive的数据模型类似于RDBMS库表结构，此外还有自己特有模型。
Hive中的数据可以在粒度级别上分为三类：Table 表、Partition 分区、、Bucket 分桶。
4.2 Databases 数据库
Hive作为一个数据仓库，在结构上积极向传统数据库看齐，也分数据库（Schema），每个数据库下面有各自的表组成。默认数据库default。
Hive的数据都是存储在HDFS上的，默认有一个根目录，在hive-site.xml中，由参数hive.metastore.warehouse.dir指定。默认值为/user/hive/warehouse。
因此，Hive中的数据库在HDFS上的存储路径为：${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db
比如，名为itcast的数据库存储路径为：/user/hive/warehouse/itcast.db
4.3 Tables 表
Hive表与关系数据库中的表相同。Hive中的表所对应的数据通常是存储在HDFS中，而表相关的元数据是存储在RDBMS中。
Hive中的表的数据在HDFS上的存储路径为：${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db/tablename
比如,itcast的数据库下t_user表存储路径为：/user/hive/warehouse/itcast.db/t_user
4.4 Partitions 分区
- Partition分区是hive的一种优化手段表。分区是指根据分区列（例如“日期day”）的值将表划分为不同分区。这样可以更快地对指定分区数据进行查询。
- 分区在存储层面上的表现是:table表目录下以子文件夹形式存在。
- 一个文件夹表示一个分区。子文件命名标准：分区列=分区值
- Hive还支持分区下继续创建分区，所谓的多重分区。关于分区表的使用和详细介绍，后面模块会单独展开。
4.5 Buckets 分桶
- Bucket分桶表是hive的一种优化手段表。分桶是指根据表中字段（例如“编号ID”）的值,经过hash计算规则将数据文件划分成指定的若干个小文件。
- 分桶规则：hashfunc(字段) % 桶个数，余数相同的分到同一个文件。
- 分桶的好处是可以优化join查询和方便抽样查询。
- Bucket分桶表在HDFS中表现为同一个表目录下数据根据hash散列之后变成多个文件。关于桶表以及分桶操作，后面模块会单独展开详细讲解。
4.6 Hive和Mysql比较
Hive虽然具有RDBMS数据库的外表，包括数据模型、SQL语法都十分相似，但应用场景却完全不同。
Hive只适合用来做海量数据的离线分析。Hive的定位是数据仓库，面向分析的OLAP系统。
因此时刻告诉自己，Hive不是大型数据库，也不是要取代MySQL承担业务数据处理。
5 Hive安装部署
5.1 Apache Hive 元数据
元数据概述：元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
Hive metadata：
- Hive Metadata即Hive的元数据。
- 包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺序类型等元信息。
- 元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等。
Hive metastore:
- Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据，对外暴露服务地址，让各种客户端通过连接metastore服务，由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。
- 有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。
5.2 metastore三种配置方式
概述：metastore服务配置有3种模式：内嵌模式、本地模式、远程模式。
| 内嵌模式 | 本地模式 | 远程模式 | |
|---|---|---|---|
| metastore单独配置、启动 | 否 | 否 | 否 |
| metadata存储介质 | Derby | mysql | mysql |
内嵌模式：
- 内嵌模式（Embedded Metastore）是metastore默认部署模式。
- 此种模式下，元数据存储在内置的Derby数据库，并且Derby数据库和metastore服务都嵌入在主HiveServer进程中，当启动HiveServer进程时，Derby和metastore都会启动。不需要额外起Metastore服务。
- 但是一次只能支持一个活动用户，适用于测试体验，不适用于生产环境。
本地模式：
- 本地模式（Local Metastore）下，Metastore服务与主HiveServer进程在同一进程中运行，但是存储元数据的数据库在单独的进程中运行，并且可以在单独的主机上。metastore服务将通过JDBC与metastore数据库进行通信。
- 本地模式采用外部数据库来存储元数据，推荐使用MySQL。
- hive根据hive.metastore.uris 参数值来判断，如果为空，则为本地模式。
- 缺点是：每启动一次hive服务，都内置启动了一个metastore。
远程模式：
- 远程模式（Remote Metastore）下，Metastore服务在其自己的单独JVM上运行，而不在HiveServer的JVM中运行。如果其他进程希望与Metastore服务器通信，则可以使用Thrift Network API进行通信。
- 远程模式下，需要配置hive.metastore.uris 参数来指定metastore服务运行的机器ip和端口，并且需要单独手动启动metastore服务。元数据也采用外部数据库来存储元数据，推荐使用MySQL。
- 在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。在这种情况下，其他依赖hive的软件都可以通过Metastore访问hive。由于还可以完全屏蔽数据库层，因此这也带来了更好的可管理性/安全性。
-----------------------------根据黑马程序员学习所总结