大数据 python hadoop_大数据与Hadoop

1. 大数据简介

1.1 大数据的由来

随着计算机技术的发展，互联网的普及，信息的积累已经到了一个非常庞大的地步，信息的增长也在不断的加快，随着互联网、物联网建设的加快，信息更是爆炸式增长，收集、检索、统计这些信息越发困难，必须使用新的技术来解决这些问题

1.2 什么是大数据

xxxxxxxxxx

【1】定义

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

【2】总结

大数据是指即从各种各样类型的数据中，获得有价值的信息

1.3 大数据特性

​x

【1】大体量(Volume)

数据体量大,一般从TB级别开始计算，可从数百TB到数十数百PB甚至EB的规模

KB、MB、GB、TB、PB、EB、... ...

1KB = 1024Bytes

1MB = 1024K

1GB = 1024M

1TB = 1024G

1PB = 1024T

1EB = 1024P

... ...

【2】多样性(Variety)

数据的种类和来源多

【3】时效性(Velocity)

很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理

【4】准确性(Veracity)

处理的结果要保证一定的准确性

【5】大价值(Value)

大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

​

【补充】

数据的价值密度越来越低,但是这并不意味着想要的数据越来越少,相反我们想要的数据是越来越多，但是样本总量的增长速度是要高于想要的数据的增长速度的

1.4 大数据与Hadoop

xxxxxxxxxx

【1】Hadoop是什么？

1.1) Hadoop是一种分析和处理海量数据的软件平台

1.2) Hadoop是一款开源软件，使用JAVA开发

1.3) Hadoop可以提供一个分布式基础架构

1.5 带来的问题

xxxxxxxxxx

【1】数据存储问题 - 存储速度、存储空间

【2】数据计算|分析问题 - 性能与效率问题

​

【说明】

1、numpy、pandas处理上GB的数据,如果处理TB、PB级别数据怎么办？

2、传统企业解决

3、谷歌解决方案:

使用MapReduce算法,将任务分成小份,并将他们分配到多台计算机,并且能够从多台计算机收集并合并，得到最终的结果。

谷歌实现了分布式存储、分布式计算

2. Hadoop简介

2.1 Hadoop概述

2.1.1 Hadoop概念

定义

Hadoop是Yahoo!开发，后贡献给了Apache的一套开源的、可靠的、可扩展的用于分布式计算的框架

Hadoop作者

Doug cutting

Hadoop名字由来

以Hadoop作者的孩子的一个棕黄色的大象样子的玩具的命名

2.1.2 Hadoop特点

高可靠性

Hadoop按位存储和数据处理的能力值得信赖

高扩展性

Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性

高效性

Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性

高容错性

Hadoop能够自动保存数据的多个副本(默认是3个)，并且能够自动将失败的任务重新分配

2.1.3 Hadoop能做什么

大数据量存储

分布式存储(各种云盘，百度，360~还有云平台均有hadoop应用)

日志处理

搜索引擎

如何存储持续增长的海量网页: 单节点 V.S. 分布式存储

如何对持续增长的海量网页进行排序: 超算 V.S. 分布式计算

数据挖掘

目前比较流行的广告推荐

2.1.4 Hadoop版本

Hadoop1.0

包含Common，HDFS和MapReduce，停止更新

Hadoop2.0

包含了Common，HDFS，MapReduce和YARN。Hadoop2.0和Hadoop1.0完全不兼容。

Hadoop3.0

包含了Common，HDFS，MapReduce，YARN。Hadoop3.0和Hadoop2.0是兼容的

2.2 Hadoop核心组件

2.2.1 HDFS(Hadoop Distributed File System)

HDFS

分布式存储，解决海量数据的存储

HDFS特点及原理

HDFS具有扩展性、容错性、海量数量存储的特点

原理为将大文件切分成指定大小的数据块, 并在分布式的多台机器上保存多个副本

HDFS角色和概念

Client

切分文件、访问HDFS、与NameNode交互获取文件位置信息、与DataNode交互读取和写入数据

Namenode

Master节点，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理所有客户端请求

Secondarynode

定期同步NameNode，紧急情况下，可转正

Datanode

数据存储节点，存储实际的数据

汇报存储信息给NameNode

Block

每块默认128MB大小

每块可以多个副本

HDFS示意图

HDFS原理图

1、每个数据块3个副本，分布在两个机架内的节点，2个副本在同一个机架上，另外一个副本在另外的机架上

2、心跳检测，datanode定期向namenode发送心跳消息。查看是否有datanode挂掉了

3、secondary namenode;定期同步元数据映像文件和修改日志，namenode发生故障，secondaryname会成为主namenode

HDFS写文件流程

xxxxxxxxxx

【1】客户端将文件拆分成固定大小128M的块，并通知namenode

【2】namenode找到可用的datanode返回给客户端

【3】客户端根据返回的datanode，对块进行写入

【4】通过流水线管道流水线复制

【5】更新元数据，告诉namenode已经完成了创建新的数据块，保证namenode中的元数据都是最新的状态

HDFS读文件流程

xxxxxxxxxx

【1】客户端向namenode发起读请求，把文件名，路径告诉namenode

【2】namenode查询元数据，并把数据返回客户端

【3】此时客户端就明白文件包含哪些块，这些块在哪些datanode中可以找到

2.2.2 MapReduce

MapReduce实现了分布式计算

Hadoop的MapReduce是对google三大论文的MapReduce的开源实现，实际上是一种编程模型，是一个分布式的计算框架，用于处理海量数据的运算，由JAVA实现

MapReduce原理图

MapReduce角色及概念

JobTracker

–Master节点只有一个

–管理所有作业/任务的监控、错误处理等

–将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker

TaskTracker

–Slave节点，一般是多台

–运行Map Task和Reduce Task

–并与JobTracker交互，汇报任务状态

Map Task

–解析每条数据记录，传递给用户编写的map()并执行，将结果输出

Reducer Task

–从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行

2.2.3 Yarn

作用

负责整个集群资源的管理和调度，是Hadoop的一个通用的资源管理系统

定义

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处

原理图

Yarn角色及概念

Resourcemanager

–处理客户端请求

–启动/监控ApplicationMaster

–监控NodeManager

–资源分配与调度

Nodemanager

–单个节点上的资源管理

–处理来自ResourceManager的命令

–处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster

–为应用程序申请资源，并分配给内部任务

–任务监控与容错

Container

–对任务运⾏行环境的抽象，封装了CPU 、内存等

Client

–用户与Yarn交互的客户端程序

–提交应用程序、监控应用程序状态，杀死应用程序等

2.3 Hadoop总结

2.3.1 Hadoop组成

分布式存储 - HDFS

分布式计算 - MapReduce

资源管理 - Yarn

2.3.2 HDFS特点

HDFS优点

高可靠性

高扩展性

高效性

高容错性

低成本 ：与一体机、商用数据仓库等相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低

HDFS缺点

不能做到低延迟，由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop

不适合大量小文件存储，由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量，根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节

对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS适合一次写入，多次读取的场景

2.3.3 HDFS相关

名词

NameNode

DataNode

写入文件流程

客户端将文件拆分成固定大小128M的块，并通知namenode

namenode找到可用的datanode返回给客户端

客户端根据返回的datanode，对块进行写入

通过流水线管道流水线复制

更新元数据，告诉namenode已经完成了创建新的数据块，保证namenode中的元数据都是最新的状态

读取文件流程

客户端向namenode发起独立请求，把文件名，路径告诉namenode

namenode查询元数据，并把数据返回客户端

此时客户端就明白文件包含哪些块，这些块在哪些datanode中可以找到

3. 环境安装

3.1 安装方式

单机模式

只能启动MapReduce

伪分布式

能启动HDFS、MapReduce 和 YARN的大部分功能

完全分布式

能启动Hadoop的所有功能

3.2 安装JDK

3.2.1 JDK安装步骤

更新Ubuntu源

sudo apt-get update

将JDK压缩包解压到Ubuntu系统中 /usr/local/ 中

sudo tar -zxvf jdk-8u251-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

将解压的文件夹重命名为 jdk8

cd /usr/local/

sudo mv jdk1.8.0_251/ jdk8

添加到环境变量

cd /home/tarena/

sudo gedit .bashrc

在文件末尾添加如下内容:

xxxxxxxxxx

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8

export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib

export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH

source .bashrc

验证是否安装成功

java -version

3.3 安装Hadoop并配置伪分布式

3.3.1 Hadoop安装配置步骤

安装SSH

sudo apt-get install ssh

配置免登录认证,避免使用Hadoop时的权限问题

ssh-keygen -t rsa (输入此条命令后一路回车)

cd ~/.ssh

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

ssh localhost (发现并未让输入密码即可连接)

exit (退出远程连接状态)

解压到 /usr/local 目录中,并将文件夹重命名为 hadoop，最后设置权限

sudo tar -zxvf hadoop-2.10.0.tar.gz -C /usr/local/

cd /usr/local

sudo mv hadoop-2.10.0/ hadoop2.10

sudo chown -R tarena hadoop2.10/

验证Hadoop

cd /usr/local/hadoop2.10/bin

./hadoop version (此处出现hadoop的版本)

设置JAVE_HOME环境变量

sudo gedit /usr/local/hadoop2.10/etc/hadoop/hadoop-env.sh

把原来的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}改为 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8

设置Hadoop环境变量

sudo gedit /home/tarena/.bashrc

在末尾追加

xxxxxxxxxx

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop2.10

export CLASSPATH=.:{JAVA_HOME}/lib:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH

export PATH=.:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH

source /home/tarena/.bashrc

伪分布式配置，修改2个配置文件(core-site.xml 和 hdfs-site.xml)

修改core-site.xml

sudo gedit /usr/local/hadoop2.10/etc/hadoop/core-site.xml

添加如下内容

xxxxxxxxxx

hadoop.tmp.dir

file:/usr/local/hadoop2.10/tmp

fs.defaultFS

hdfs://localhost:9000

修改hdfs-site.xml

sudo gedit /usr/local/hadoop2.10/etc/hadoop/hdfs-site.xml

添加如下内容

xxxxxxxxxx

dfs.replication

1

dfs.namenode.name.dir

file:/usr/local/hadoop2.10/tmp/dfs/name

dfs.datanode.data.dir

file:/usr/local/hadoop2.10/tmp/dfs/data

配置YARN - 1

cd /usr/local/hadoop2.10/etc/hadoop

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

sudo gedit mapred-site.xml

添加如下配置

xxxxxxxxxx

mapreduce.framework.name

yarn

配置YARN - 2

sudo gedit yarn-site.xml

添加如下配置：

xxxxxxxxxx

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

执行NameNode格式化

cd /usr/local/hadoop2.10/bin

./hdfs namenode -format

出现 Storage directory /usr/local/hadoop2.10/tmp/dfs/name has been successfully formatted 则表示格式化成功

启动Hadoop所有组件

cd /usr/local/hadoop2.10/sbin

./start-all.sh

启动时可能会出现警告，直接忽略即可，不影响正常使用

启动成功后，可访问Web页面查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件

查看Hadoop相关组件进程

jps

会发现如下进程

xxxxxxxxxx

NameNode

DataNode

SecondaryNameNode

ResourceManager

NodeManager

测试 - 将本地文件上传至hdfs

hadoop fs -put 一个本地的任意文件 /

hadoop fs -ls /

也可以在浏览器中Utilities->Browse the file system查看

4. HDFS Shell操作

4.1 命令格式

hadoop fs 命令

4.2 常用命令汇总

查看HDFS系统目录(ls)

命令格式 ：hadoop fs -ls 路径

示例 ：hadoop fs -ls /

创建文件夹(mkdir)

命令格式1 ：hadoop fs -mkdir 绝对路径

命令格式2 ：hadoop fs -mkdir -p 绝对路径 (可递归创建文件夹)

示例1 ：hadoop fs -mkdir /test

示例2 ：hadoop fs -mkdir -p /test/stu

上传文件(put)

命令格式 ：hadoop fs -put 本地文件 HDFS目录

示例 ：hadoop fs -put words.txt /test/

下载文件(get)

命令格式 ：hadoop fs -get HDFS文件 本地目录

示例 ：hadoop fs -get /test/words.txt /home/tarena/

删除文件或目录(rm)

命令格式1 ：hadoop fs -rm 文件或目录的绝对路径

命令格式2 ：hadoop fs -rm -r 目录 (删除文件夹要加 -r 选项)

示例1 ：hadoop fs -rm /test/words.txt

示例2 ：hadoop fs -rm -r /test

查看文件内容(text)

命令格式 ：hadoop fs -text 文件绝对路径

示例 ：hadoop fs -text /test/words.txt

移动(mv)

命令格式 ：hadoop fs -mv 源文件 目标目录

示例 ：hadoop fs -mv /test/words.txt /words.txt

复制(cp)

命令格式 ：hadoop fs -cp 源文件 目标目录

示例 ：hadoop fs -cp /test/words.txt /words.txt

4.3 HDFS Shell操作练习

在本地 /home/tarena/ 下新建 students.txt

在students.txt中任意添加内容

在HDFS中创建 /studir/stuinfo/ 目录

将本地students.txt文件上传到HDFS中

查看HDFS中 /studir/stuinfo/students.txt 的内容

将HDFS中 /studir/stuinfo/students.txt 下载到本地命名为 new_students.txt

删除HDFS中的 /studir 目录

5. MapReduce详解

5.1 MapReduce概述

5.1.1 MapReduce定义

MapReduce是Hadoop提供的一套进行分布式计算的框架，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算

MapReduce将计算过程拆分为2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段

5.1.2 MapReduce编程模型

MapReduce分而治之思想

xxxxxxxxxx

【示例1】

需要在一堆扑克牌(张数未知)中统计四种花色的牌有多少张

思路：

首先：需要找几个人(比如说四个人)，每人给一堆，数出来四种花色的张数

然后：这四个人，每个人只负责统计一种花色，最终将结果汇报给一个人，此为典形的map-reduce模型

【示例2】

一堆钞票，请查找出各种面值的钞票分别有多少张？

思路：

首先：每个人分一部分钞票，输出各种面值的分别有多少张

然后：汇总，每个人负责统计一种面值

统计文件中每个单词出现的次数原理图

5.2 MapReduce编程实现

5.2.1 相关库安装

sudo pip3 install mrjob

5.2.2 Python实现wordcount案例

新建words.txt，并写入如下内容

xxxxxxxxxx

hello world

hello tarena

I am world and tarena

I love tarena world

python代码实现wordcount

xxxxxxxxxx

"""

1.mapper的执行次数由行数决定，

参数1：行首的便宜量(一般用不到)

参数2：一行的内容，经常写做 line

2.reduce的执行次数由键的个数决定

参数1(key)：由mapper() 发送

参数2(value)：所有相同key的值的序列

"""

​

from mrjob.job import MRJob

​

class MRJobCounter(MRJob):

def mapper(self, _, line):

for w in line.split():

yield w, 1

def reducer(self, word, occurence):

yield word, sum(occurence)

if __name__ == '__main__':

MRJobCounter.run()

运行MapReduce程序的两种方式

xxxxxxxxxx

[1]本地模式(一次启动多个进程)

python3 wordCount.py -r local word.txt > out2.txt

[2]Hadoop模式

python3 wordCount.py -r hadoop word.txt -o hdfs:///out

验证

hadoop fs -ls /out

hadoop fs -text /out/part-00000

6. hive

6.1 Hive概述

6.1.1 Hive概述

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供完整的sql查询功能，本质上还是一个文件

底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行

本质上是一种大数据离线分析工具

学习成本相当低，不用开发复杂的mapreduce应用，十分适合数据仓库的统计分析

hive可以用来进行 数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop上的数据。

6.1.2 数据仓库

数据是集成的，数据的来源可能是：MySQL、oracle、网络日志、爬虫数据...... 等多种异构数据源。Hadoop你就可以看成是一个数据仓库，分布式文件系统hdfs就可以存储多种不同的异构数据源

数据仓库不仅要存数据，还要管理数据，即：hdfs 和 mapreduce，从这个角度看之前的hadoop其实就是一个数据仓库，hive其实就是在hadoop之外包了一个壳子，hive是基于hadoop的数据仓库工具，不通过代码操作，通过类sql语言操作数据仓库中的数据。

底层其实仍然是分布式文件系统和mapreduce，会把sql命令转为底层的代码

数据仓库的特征

数据仓库是多个异构数据源集成的

数据仓库存储的一般是历史数据，大多数的应用场景是读数据(分析数据)

数据库是为捕获数据而设计，而数据仓库是为了分析数据而设计

数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，一般都读(分析)数据场景

OLTP系统(online transaction processing)

数据库属于OLTP系统，联机事务处理，涵盖了企业大部分的日常操作，比如购物、库存、制造、银行、工资、注册、记账等，比如mysql oracle等关系型数据库

OLTP系统的访问由于要保证原子性，所以有事务机制和恢复机制

OLAP系统(online analytical processing)

数据仓库属于OLAP系统，联机分析处理系统，hive等

OLAP系统一般存储的是历史数据，所以大部分都是只读操作，不需要事务

6.1.3 Hive的HQL

HQL - Hive通过类SQL的语法，来进行分布式的计算

HQL用起来和SQL非常的类似，Hive在执行的过程中会将HQL转换为MapReduce去执行，所以Hive其实是基于Hadoop的一种分布式计算框架，底层仍然是MapReduce

6.1.4 Hive特点

Hive优点

学习成本低，只要会sql就能用hive

开发效率高，不需要编程，只需要写sql

模型简单，易于理解

针对海量数据的高性能查询和分析

与 Hadoop 其他产品完全兼容

Hive缺点

不支持行级别的增删改

不支持完整的在线事务处理

6.1.5 Hive适用场景

Hive 构建在基于静态(离线)批处理的Hadoop 之上，Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询因此，Hive并不适合那些需要低延迟的应用

Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的离线批处理作业，例如，网络日志分析。

6.2 Hive安装

6.2.1 详细安装步骤

解压到 /usr/local/ 目录下

sudo tar -zxvf apache-hive-2.3.7-bin.tar.gz -C /usr/local

给文件夹重命名

sudo mv /usr/local/apache-hive-2.3.7-bin /usr/local/hive2.3.7

设置环境变量

sudo gedit /home/tarena/.bashrc 在末尾添加如下内容

xxxxxxxxxx

export HIVE_HOME=/usr/local/hive2.3.7

export PATH=.:${HIVE_HOME}/bin:$PATH

刷新环境变量

source /home/tarena/.bashrc

下载并添加连接MySQL数据库的jar包(8.0.19 Ubuntu Linux Ubuntu Linux 18.04)

下载链接: https://downloads.mysql.com/archives/c-j/ 解压后找到 mysql-connector-java-8.0.19.jar 将其拷贝到 /usr/local/hive2.3.7/lib sudo cp -p mysql-connector-java-8.0.19.jar /usr/local/hive2.3.7/lib/

创建hive-site.xml配置文件

sudo touch /usr/local/hive2.3.7/conf/hive-site.xml

sudo gedit /usr/local/hive2.3.7/conf/hive-site.xml 并添加如下内容

xxxxxxxxxx

javax.jdo.option.ConnectionURL

jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true

JDBC connect string for a JDBC metastore

javax.jdo.option.ConnectionDriverName

com.mysql.cj.jdbc.Driver

Driver class name for a JDBC metastore

javax.jdo.option.ConnectionUserName

root

username to use against metastore database

javax.jdo.option.ConnectionPassword

123456

password to use against metastore database

在hive配置文件中添加hadoop路径

cd /usr/local/hive2.3.7/conf sudo cp -p hive-env.sh.template hive-env.sh sudo gedit /usr/local/hive2.3.7/conf/hive-env.sh 添加如下内容:

xxxxxxxxxx

HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop2.10

export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive2.3.7/conf

hive元数据初始化

schematool -dbType mysql -initSchema

测试hive

hive

hive>show databases;

如果能够正常显示内容，则hive安装并配置完毕

6.2.2 hive安装总结

安装JDK

安装Hadoop

配置JDK和Hadoop的环境变量

下载Hive安装包

解压安装hive

下载并安装MySQL连接器

启动Hadoop的HDFS和Yarn

启动hive

6.3 Hive基本操作

6.3.1 文件和表如何映射

流程操作准备

xxxxxxxxxx

mkdir hivedata

cd /home/tarena/hivedata/

vi t1.txt

​

1,tom,23

2,lucy,25

3,jim,33

​

hadoop fs -mkdir /hivedata

hadoop fs -put t1.txt /hivedata

如何建立一张表和其对应

xxxxxxxxxx

【1】进入到hive的命令行进行建库建表操作

create database tedu;

use tedu;

create table t1(id int, name string, age int);

​

【2】到hdfs中确认目录

/user/hive/warehouse/ 会有tedu.db

​

【3】将本地t1.txt放到hdfs指定目录中

hadoop fs -put /home/tarena/hivedata/t1.txt /user/hive/warehouse/tedu.db/t1

​

【4】在hive命令行进行查看测试

hive>select * from t1;

发现都是 NULL ，可能是分隔符的问题

如何建立一张表和其对应 - 续1

xxxxxxxxxx

【1】创建表t2，并指定分隔符为 ,

create table t2(id int, name string, age int)row format delimited fields terminated by ',';

​

【2】将t1.txt放到hdfs指定目录中

hadoop fs -put /home/tarena/hivedata/t1.txt /user/hive/warehouse/tedu.db/t2

​

【3】查询验证

hive>select * from t2;

发现有具体数据了

​

hive>select count(id) from t2;

练习

xxxxxxxxxx

【1】题目：把 /etc/passwd 映射为 stu库中的 t4表

【2】答案

1、sudo cp /etc/passwd /home/tarena/

2、hive中建表

use stu;

create table t4(

username string,

password string,

uid int,

gid int,

comment string,

shell string

)row format delimited fields terminated by ':';

3、hadoop fs -put /home/tarena/passwd /user/hive/warehouse/stu.db/t4

4、select * from t4;

补充(MySQL数据导入)

xxxxxxxxxx

【1】sudo cp /etc/passwd /var/lib/mysql-files

【2】mysql -uroot -p123456

【3】use stu;

【4】建表

create table t4(

username varchar(50),

password char(1),

uid int,

gid int,

comment varchar(100),

homedir varchar(100),

shell varchar(100)

);

【5】执行数据导入

load data infile '/var/lib/mysql-files/passwd'

into table t4

fileds terminated by ':'

lines terminted by '\n';

【6】查询确认

select * from t4;

6.3.2 hive基础指令

命令作用额外说明

show databases;

查看都有哪些数据库

create database testdb;

创建testdb数据库

创建的数据库，实际是在Hadoop的HDFS文件系统里创建一个目录节点，统一存在： /user/hive/warehouse 目录下

use testdb;

进入testdb数据库

show tables;

查看当前数据库下所有表

create table stutab (id int,name string);

创建stutab表，以及相关的两个字段

hive里，表示字符串用的是string，不用char和varchar 所创建的表，也是HDFS里的一个目录节点

insert into stutab values(1,'zhang')；

向stutab表插入数据

HDFS不支持数据的修改和删除，因此已经插入的数据不能够再进行任何的改动 在Hadoop2.0版本后支持了数据追加。实际上，insert into 语句执行的是追加操作 hive支持查询，行级别的插入。不支持行级别的删除和修改 hive的操作实际是执行一个job任务，调用的是Hadoop的MR 插入完数据之后，发现HDFS stutab目录节点下多了一个文件，文件里存了插入的数据，因此，hive存储的数据，是通过HDFS的文件来存储的。

select * from stutab

查看表数据

也可以根据字段来查询，比如select id from stutab

drop table stutab

删除表

select * from stutab

查询stutab表数据

load data local inpath '/home/tarena/1.txt' into table stutab;

通过加载文件数据到指定的表里

在执行完这个指令之后，发现hdfs stu目录下多了一个1.txt文件。由此可见，hive的工作原理实际上就是在管理hdfs上的文件，把文件里数据抽象成二维表结构，然后提供hql语句供程序员查询文件数据 可以做这样的实验：不通过load 指令，而通过插件向stu目录下再上传一个文件，看下hive是否能将数据管理到stu表里。

create table stu1(id int,name string) row format delimited fields terminated by ' ';

创建stu1表，并指定分割符 空格。

desc stu

查看 stu表结构

create table stu2 like stu

创建一张stu2表，表结构和stu表结构相同

like只复制表结构，不复制数据

insert overwrite table stu2 select * from stu

把stu表数据插入到stu2表中

insert overwrite local directory '/home/tarena/stu' row format delimited fields terminated by ' ' select * from stu;

将stu表中查询的数据写到本地的/home/tarena/stu目录下

insert overwrite directory '/stu' row format delimited fields terminated by ' ' select * from stu;

将stu表中查询的数据写到HDFS的stu目录下

alter table stu rename to stu2

为表stu重命名为stu2

alter table stu add columns (age int);

为表stu增加一个列字段age，类型为int

exit

退出hive

6.3.3 内部表和外部表

默认为内部表，外部表的关键字 ：external

内部表：对应的文件夹就在默认路径下 /user/hive/warehouse/库名.db/

外部表：数据文件在哪里都行，无须移动数据

示例

xxxxxxxxxx

【1】创建外部表并查看(location指映射的文件路径)

create external table studenttab(

id int,

name string,

sex string,

age int

)row format delimited fields terminated by ',' location '/stu';

​

【2】上传文件并测试

hadoop fs -mkdir /stu

hadoop fs -put students.txt /stu

hive>select * from studenttab;

发现已经存在了数据，而且在默认路径下根本就没有文件夹

​

【3】 删除表

2.1)删除内部表 drop table t2; 元数据和具体数据全部删除

2.2)删除外部表 drop table studenttab; 发现数据还在，只是删除了元数据

【4】内部表是受hive管理的表，外部表是不受hive管理的表

​

【5】应用场景

对于一些原始日志文件，同时被多个部门同时操作的时候就需要使用外部表，如果不小心将meta data删除了，HDFS上的data还在可以恢复，增加了数据的安全性。

在对数据做统计分析时候用到的中间表，结果表可以使用内部表，因为这些数据不需要共享，使用内部表更为合适

​

【6】实际工作中外部表使用较多，先在分布式文件系统中传文件，然后管理

内部表和外部表区别总结

xxxxxxxxxx

【1】内部表无external关键字，外部表有

【2】内部表由Hive自身管理，外部表由HDFS管理

【3】内部表/user/hive/warehouse位置，外部表存在hdfs中任意位置

【4】内部表元数据及存储数据一起删除，外部表会删除元数据，HDFS上不会被删除

Hive练习

在电商网站上，当我们进入到某电商页面浏览商品时，就会产生用户对商品访问情况的数据，包含两个字段(商品id，点击次数)，以逗号分隔，由于数据量很大，所以为了方便统计，我们只截取了一部分数据，内容如下：

xxxxxxxxxx

1010031,100

1010102,100

1010152,97

1010178,96

1010280,104

1010320,103

1010510,104

1010603,96

1010637,97

问题(hive中实现):

问题1: 实现文件和表的映射

xxxxxxxxxx

create table product_tab(

goods_id int,

goods_click int

)row format delimited fields terminated by ',';

​

load data local inpath '/home/tarena/hadoop/product.txt' into table product_tab;

问题2: 使用HQL命令实现对商品点击次数从低到高进行排序，即要求输出如下:

xxxxxxxxxx

96 1010178

96 1010603

97 1010152

97 1010637

100 1010031

100 1010102

103 1010320

104 1010280

104 1010510

​

select goods_click,goods_id from product_tab order by goods_click;