Apache Hive入门

一、Apache Hive概述

1.1、什么是Hive

• 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，成为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执行。
• Hive官网

1.2、使用Hive原因

• 使用Hadoop MapReduce直接处理数据所面临的问题。

人员学习成本高，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，功能扩展方便。
背靠Hadoop，擅长存储分析海量数据集。

1.3、Hive和Hadoop关系

• Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop最核心的设计就是hdfs和mapreduce，hdfs提供存储，mapreduce用于计算。
• Hive是Hadoop的延申。hive是一个提供了查询功能的数据仓库核心组件，Hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储，mapreduce为hive提供了分布式运算。
• Hive可以直接通过SQL操作Hadoop，sql简单易写，可读性强，hive将用户提交的SQL解析为MapReduce任务供Hadoop直接运行。

二、Hive功能思想

2.1、映射信息记录

• 映射在数学十行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。
  映射信息专业名称为：元数据信息（元数据是值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。

2.2、SQL语法解析、编译

• 用户写完SQL之后，Hive会针对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程序来具体执行，把执行的结果封装返回给用户。

三、Hive架构、组件

3.1、Hive架构图

3.2Hive组件

• 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咋HDFS中，并在随后又执行引擎调用执行。
  
• 执行引擎
  Hive本身并不是直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark 3种执行引擎。
  

四、Hive常用操作

4.1、数据类型

4.1.1、基本数据类型

类型	实例
TINYINT	10
INT	10
SMALLINT	10
BIGINT	100L
FLOAT	1.342
DOUBLE	1.234
BINARY	1010
BOOLEAN	TRUE
DECIMAL	3.14
CHAR	'book’or"book"
STRING	'book’or"book"
VARCHAR	'book’or"book"
DATE	‘2023-02-27’
TIMESTAMP	‘2023-02-277 00:00:00’

4.1.2、集合数据类型

类型	格式	定义	示例
ARRAY	[‘apple’,‘hive’,‘orange’]	ARRAY< string>	a[0]=‘apple’
MAP	{‘a’:‘apple’,‘o’:‘orange’}	MAP< string,string>	b[‘a’]=‘apple’
STRUCT	{‘apple’,2}	STRUCT< fruit:string,weight:int>	c.weight=2

4.2、数据库

数据库在HDFS中表现为一个文件夹，在配置文件中hive.metastore.warehouse.dir属性目录下。

如果没有指定数据库，默认使用default数据库

# 创建数据库
create database if not exists 库名;
# 使用数据库
use 库名;
# 查看数据库
show databases;
# 查看数据库详细信息
describe database 库名;
# 修改数据库的使用者
alter database 库名 set owner user 用户名;
# 强制删除数据库(cascade) 在不使用cascade时若库内有表有数据时，会删除失败。
drop database if exists 库名 cascade;
# 查看当前数据库
select current_database();

4.3、数据表

1. 分为内部表和外部表
2. 内部表
   • HDFS中为所属数据库目录下的子文件夹
   • 数据完全由Hive管理，删除表（元数据）会删除数据
3. 外部表
   • 数据保存在指定位置的HDFS路径下
   • Hive不完全管理数据，删除表（元数据）不会删除数据

4.3.1、创建表语法

create [ temporary] [ external] table [ if not exists]
[db_name.]table_name
[(col_name data_type [ comment col_comment], ...)]
[ comment table_comment]
[ partitioned by (col_name data_type [ comment col_comment], ...)]
[ clustered by (col_name, col_name, ...)
[ sorted by (col_name, col_name, ...)]
[ row format row_format]
[ stored as file_format]
[ location hdfs_path]
[ tblproperties (proeprty_name=property_value, ...)] 

4.3.2、external

外部表，与之对应的时内部表。内部表一位置hive会完全接管该表，包括元数据和HDFS中的数据。而外部表意味着hive只接管元数据，而不完全接管HDFS中的数据。

create external table studentwb1
(
    id      int,
    name    string,
    likes   array<string>,
    address map<string,string>
)
    row format delimited fields terminated by ','
        collection items terminated by '-'
        map keys terminated by ':'
        lines terminated by '\n'
        location '/tmp/hivedata/student';

4.3.3、 temporary

临时表，该表只在当前会话可见，会话结束，表会被删除。

create temporary table studentwb1
(
    id      int,
    name    string,
    likes   array<string>,
    address map<string,string>
)
    row format delimited fields terminated by ','
        collection items terminated by '-'
        map keys terminated by ':'
        lines terminated by '\n'
        location '/tmp/hivedata/student';

4.3.4、 在创建表时没有导入数据使用

#加载本地数据
	load data local inpath '/opt/student.txt' into table 表名;
#加载hdfs数据（内部表时，会将文件移动到表目录下）
	load data inpath '/opt/student.txt' into table 表名;    （追加）
	load data inpath '/opt/student.txt' overwrite into table 表名;    （覆盖）

4.3.5、 partitioned by分区表

# 创建分区表
create table student_pt
(
    id      int,
    name    string,
    likes   array<string>,
    address map<string,string>
)
    partitioned by (age int)
    row format delimited fields terminated by ','
        collection items terminated by '-'
        map keys terminated by ':'
        lines terminated by '\n';
# 直接定义分区将文件导入分区表
load data inpath "/tmp/hivedata/student/student2.txt" into table student_pt partition (age = 20);

# 将其他表数据导入分区表
-- 动态分区（可在配置文件中设置）
set hive.exec.dynamic.partition=true;     --是否开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert into table student_pt partition (age)select id,name,likes,address,age from student_pt;

# 查看分区
show partitions 表名;

4.3.6、 clustered by … sorted by … into …buckets分桶表

--------------------------------------分桶表---------------------------
-------------------------原始数据-------------------------------
create table employee_id(
    name string,
    employee_id int,
    work_place array<string>,
    gender_age struct<gender:string,age:int>,
    skills_score map<string,int>,
    depart_title map<string,array<string>>
)
row format delimited fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';

# 导入数据
load data local inpath '/opt/stufile/employee_id.txt' overwrite into table employee_id;

-------------------------------创建分桶表--------------------------------------
create table employee_id_buckets(
    name string,
    employee_id int,
    work_place array<string>,
    gender_age struct<gender:string,age:int>,
    skills_score map<string,int>,
    depart_title map<string,array<string>>
)
clustered by (employee_id) into 2 buckets			--以employee_id分桶分两桶
row format delimited fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':';


-- 设置mapreduce的任务数量为2
set map.reduce.tasks=2;
set hive.enforce.bucketing=true; --启动分桶设置

insert overwrite table employee_id_buckets select * from employee_id;


-- 获取20%的数据
select * from employee_id_buckets tablesample ( 20 percent );
-- 获取前10行数据
select * from employee_id_buckets tablesample ( 10 rows );
--分桶抽样
select * from employee_id_buckets tablesample ( bucket 5 out of 6 on rand());

分桶抽样讲解：

假设当前分桶表，一共分了z桶！（当前示例中分了2桶）
x: 代表从当前的第几桶开始抽样（从第5个开始抽样）
0

4.3.7、CTAS

create table ctas_student as select * from student;

4.3.8、CTE

create table cte_table as
	with
	t1 as (select * from student2 where age>25),
	t2 as (select * from t1 where name = 'xiaoming9'),
	t3 as (select * from student2 where age<25)
	select * from t2 union all select * from t3;
	
# (使用with查询)
with
	t1 as (select * from student2 where age>25),
	t2 as (select * from t1 where name = 'xiaoming9'),
	t3 as (select * from student2 where age<25)
select * from t2 union all select * from t3;

4.3.9、LIKE

创建下的表数据结构一致，无数据

	create table student_like like student;

4.3.10、export（导出）、import（导入）

export和import可用于两个hive实例之间的数据迁移。

• export将表的数据和元数据信息一并导出到HDFS路径。

语法：
export table tablename to ‘export_target_path’

• import将export导出的内容导入到hive。

语法：
import [ external ] table new_or_origunal_tablename from ‘source_path’ [ location ‘import_target_path’ ]

示例：

# 导出数据
export table 表名 to '/outstudentpt';			导出到hdfs文件系统

# 导入(相等于创建一个表)
use bigdata
import table studentpt from '/outstudentpt';

4.3.11、清空表数据

# 清空表数据
	truncate table 表名;