这篇文章将为大家详细讲解有关为什么选择Hive,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
为什么选择Hive?
基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力 支持SQL like查询语言 统一的元数据管理 简单编程 |
Hive的安装
1.1在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据。
本质上讲,hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。
hive有一套映射工具,可以把SQL转换为MapReduce中的job,可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。
这套映射工具称之为metastore,一般存放在derby、mysql中。
1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse,是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。
2.hive的安装
(1)解压缩、重命名、设置环境变量
(2)在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml重命名
在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-env.sh.template hive-env.sh重命名
(3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh,修改内容如下:
export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin
(4)在目录$HIVE_HOME/bin下面,修改文件hive-config.sh,增加以下内容:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
3.安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i mysql-server-******** 安装mysql服务端
(3)启动mysql 服务端,执行命令 mysqld_safe &
(4)执行命令 rpm -i mysql-client-******** 安装mysql客户端
(5)执行命令mysql_secure_installation设置root用户密码
4. 使用mysql作为hive的metastore
(1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下
(2)修改hive-site.xml文件,修改内容如下:
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>admin</value> </property>
•用户接口,包括 CLI,JDBC/ODBC,WebUI •元数据存储,通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 •解释器、编译器、优化器、执行器 •Hadoop:用 HDFS 进行存储,利用 MapReduce 进行计算 |
用户接口主要有三个:CLI,JDBC/ODBC和 WebUI .CLI,即Shell命令行 .JDBC/ODBC是 Hive 的Java,与使用传统数据库JDBC的方式类似 .WebGUI是通过浏览器访问 Hive Hive 将元数据存储在数据库中(metastore),目前只支持mysql、derby。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 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划(plan)的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中,并在随后有 MapReduce 调用执行 Hive 的数据存储在 HDFS 中,大部分的查询由 MapReduce 完成(包含 * 的查询,比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务) |
Hive的metastore
metastore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:一次只能打开一个会话 使用Mysql作为外置存储引擎,多用户同时访问 |
Hive的shell
1、hive 命令行模式,直接输入#/hive/bin/hive的执行程序,或者输入#hive --service cli 2、 hive web界面的 (端口号9999) 启动方式 #hive --service hwi& 用于通过浏览器来访问hive http://hadoop0:9999/hwi/ 3、 hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式 #hive --service hiveserver& |
Hive与传统数据库
查询语言 | HiveQL | SQL |
数据存储位置 | HDFS | Raw Device or 本地FS |
数据格式 | 用户定义 | 系统决定 |
数据更新 | 不支持 | 支持 |
索引 | 新版本有,但弱 | 有 |
执行 | MapReduce | Executor |
执行延迟 | 高 | 低 |
可扩展性 | 高 | 低 |
数据规模 | 大 | 小 |
Hive的数据类型
基本数据类型 tinyint / smalint / int /bigint float / double boolean string 复杂数据类型 Array/Map/Struct 没有date /datetime |
Hive的数据存储
Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库、文件、表、视图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据 |
Hive的数据模型-内部表
与数据库中的 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如,一个表test,它在 HDFS 中的路径为:/ warehouse/test。 warehouse是在hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录 所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中。 删除表时,元数据与数据都会被删除
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Hive的数据模型-分区表
Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引 在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中 例如:test表中包含 date 和 city 两个 Partition, 则对应于date=20130201, city = bj 的HDFS 子目录: /warehouse/test/date=20130201/city=bj 对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为; /warehouse/test/date=20130202/city=sh
CREATE TABLE tmp_table #表名 ( title string, #字段名称 字段类型 minimum_bid double, quantity bigint, have_invoice bigint )COMMENT'注释:XXX' #表注释 PARTITIONED BY(ptSTRING) #分区表字段(如果你文件非常之大的话,采用分区表可以快过滤出按分区字段划分的数据) ROW FORMAT DELIMITED FIELDSTERMINATED BY '\001' # 字段是用什么分割开的 STOREDAS SEQUENCEFILE; #用哪种方式存储数据,SEQUENCEFILE是hadoop自带的文件压缩格式
一些相关命令 SHOW TABLES; #查看所有的表 SHOW TABLES '*TMP*'; #支持模糊查询 SHOWPARTITIONS TMP_TABLE; #查看表有哪些分区 DESCRIBE TMP_TABLE; #查看表结构 |
分区表的shell
创建数据文件partition_table.dat 创建表 create table partition_table(rectime string,msisdnstring) partitioned by(daytime string,citystring) row format delimited fields terminated by '\t' stored as TEXTFILE;
加载数据到分区
load data local inpath'/home/partition_table.dat' into table partition_tablepartition (daytime='2013-02-01',city='bj');
查看数据
select * from partition_table
select count(*) from partition_table
删除表 drop table partition_table
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Hive的数据模型—桶表
桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储。 创建表create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets; 加载数据set hive.enforce.bucketing = true; insert into table bucket_table select name from stu; insert overwrite table bucket_table select name from stu; 数据加载到桶表时,会对字段取hash值,然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。
抽样查询 select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id); |
Hive的数据模型-外部表
指向已经在 HDFS 中存在的数据,可以创建 Partition 它和 内部表 在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 内部表 的创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成),在加载数据的过程中,实际数据会被移动到数据 仓库目录中;之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时,表中的数据和元数据将会被同时删除 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接。当删除一个外部表时,仅删除链接 CREATEEXTERNAL TABLE page_view ( viewTimeINT, useridBIGINT, page_urlSTRING, referrer_urlSTRING, ipSTRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination‘ ) COMMENT 'This is the staging page view table' ROW FORMAT DELIMITED FIELDSTERMINATED BY '44' LINES TERMINATED BY '12' STORED ASTEXTFILE LOCATION 'hdfs://centos:9000/user/data/staging/page_view';
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外部表的shell
创建数据文件external_table.dat 创建表 hive>create external table external_table1 (key string) ROW FORM AT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' location '/home/external';
在HDFS创建目录/home/external
#hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external 加载数据 LOAD DATA INPATH '/home/external_table1.dat' INTO TABLE external_table1;
查看数据 select * from external_table
select count(*) from external_table
删除表 drop table external_table
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导入数据
•当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置。 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] •把一个Hive表导入到另一个已建Hive表 INSERT OVERWRITE TABLE tablename[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statementFROM from_statement •CTAS CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name (col_namedata_type, ...) … AS SELECT … 例:create table new_external_testas select * from external_table1 |
查询
•基于Partition的查询 一般 SELECT查询是全表扫描。但如果是分区表,查询就可以利用分区剪枝(input pruning)的特性,类似“分区索引“”,只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive当前的实现是,只有分区断言(Partitioned by)出现在离FROM子句最近的那个WHERE子句中,才会启用分区剪枝。例如,如果page_views表(按天分区)使用date列分区,以下语句只会读取分区为‘2008-03-01’的数据。 SELECT page_views.* FROM page_views WHERE page_views.date>= '2013-03-01' AND page_views.date<= '2013-03-01' •LIMIT Clause Limit可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从t1表中随机查询5条记录: SELECT * FROM t1 LIMIT 5 •Top N查询 下面的查询语句查询销售记录最大的5个销售代表。 SETmapred.reduce.tasks= 1 |
表连接
导入ac信息表 hive> create table acinfo(name string,acipstring) row format delimited fields terminated by '\t' stored as TEXTFILE; hive> load data local inpath'/home/acinfo/ac.dat' into table acinfo; 内连接 select b.name,a.* from dim_aca join acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10; 左外连接 select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10; |
Java客户端
Hive远程服务启动#hive --service hiveserver>/dev/null 2>/dev/null &
JAVA客户端相关代码
Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.1.102:10000/wlan_dw", "", ""); Statement stmt = con.createStatement(); String querySQL="SELECT * FROM wlan_dw.dim_m order by flux desc limit 10"; ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL); while (res.next()) { System.out.println(res.getString(1) +"\t" +res.getLong(2)+"\t" +res.getLong(3)+"\t" +res.getLong(4)+"\t" +res.getLong(5)); }
UDF
1、UDF函数可以直接应用于select语句,对查询结构做格式化处理后,再输出内容。 2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点: a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。 b)需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载。 4、步骤 a)把程序打包放到目标机器上去; b)进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar /run/jar/udf_test.jar; c)创建临时函数:hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add'; d)查询HQL语句: SELECT add_example(8, 9) FROM scores; SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores; SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores; e)销毁临时函数:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example; 注:UDF只能实现一进一出的操作,如果需要实现多进一出,则需要实现UDAF |
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