Hive基础知识整理(1)

参考链接:视频教程
慕课网--走进Hive

一、数据仓库

数据仓库是一个面向主题的(有特定需求)、集成的(来自多个源)、不可更新的(只做查询操作)、随时间不变化的数据集合。它用于支持企业或组织的决策分析处理。

1、数据仓库的结构和建立过程:
数据仓库的结构和建立过程

2、OLTP && OLAP

OLTP:联机事务处理过程,面向事物,如银行转账系统
OLAP:联机事物分析,面向查询,如商品推荐系统

3、数据仓库中的数据模型:

星型模型——》雪花模型


星型模型

雪花模型

二、Hive

1、什么是Hive

(1) 建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构
(2) 可以用来进行ETL
(3) 定义了类似于SQL,成为HQL
(4) 允许MapReduce自定义

Hive是SQL解析引擎,将SQL——》M/R job

Hive的表其实就是HDFS的目录/文件

2、Hive的体系结构

hive体系结构

Hive的元数据:


Hive元数据
  • Hive将元数据存储在数据库中(Metestore),支持mysql、derby(默认)等
  • Hive中的元数据包括表的名字、表的列、分区及其属性、表的属性等。

HQL的执行过程:


HQL执行过程
  • 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、优化以及查询技术(plan)的生成。生成的查询技术存储在HDFS中,并随后有MapReduce调用执行。

3、Hive的安装

Hive依赖于Hadoop的安装

Hadoop的安装:
(1)单机环境
(2)伪分布式环境
(3)集群环境

Hive的安装模式:三种

(1)嵌入模式
  • 元数据信息存储在Hive自带的derby数据库中
  • 只允许创建一个链接
  • 多用于做demo演示
(2)本地模式
  • 元数据信息被存储在Mysql数据库中
  • Mysql数据库和Hive运行在同一台物理机器上
    -多用于开发和测试
(3)远程模式
  • Hive和MYsql运行在不同机器上,多用于生产环境
  • 允许多个连接

4、Hive的启动方式:

(1) CLI命令行方式
(2) Web界面方式
默认端口号:9999
启动方式:

hive --service hwi &

通过浏览器来访问:http://<ip地址>:9999/hwi/
(3) 远程服务启动方式
端口号:10000
启动方式:

hive --service hwi &

5、Hive的数据类型

(1)基本数据类型

  • tinyint/smallint/int/bigint:整数类型
  • float/double:浮点数类型
  • boolean:布尔类型
  • string:字符串类型
    (2)复杂数据类型
  • Array:数组类型。一系列相同数据类型的元素
  • Map :key-value键值对
  • struct:结构类型:可以包含不同数据类型的元素
    (3)时间类型
  • Date 格式如YYYY-MM-DD
  • TimeStamp 为自1970年起秒数
    注:在Hive中两者相互转换的函数:cast()

6、Hive的数据存储

(1)基于HDFS
(2)没有专门的数据存储格式
(3)存储结构主要包括:数据库、文件、表、试图
(4)可以直接加载文本文件(.txt)
(5)创建表时,可以指定Hive的列分隔符与行分隔符(默认无分隔符)

7、Hive的数据模型

(1)内部表(table)

  • 与数据库中的table概念是类似的
  • 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据
  • 所有的Table(不包括Txternal Tale)都保存在这个目录中
  • 删除表时,元数据与数据都会被删除

例:

Create table T1
(Tid int,tname string,age int)

Create table T2
(Tid int,tname string,age int)
Location ‘/mytable/hive/t2’
--指定表存储位置

Create table T3
(Tid int,tname string,age int)
Row format delimited fields terminated by ‘,’
--指定行的分隔符是逗号

Create table T4
as
select * from sample_data
--创建表的同时创建数据,用查询语句创建数据,t4表内容与结构与表sample_data相同

Create table T5
Row format delimited fields terminated by ‘,’
as
select * from sample_data

Alter table T1 add columns(English int)
--T1表加了一列,改变表的结构

(2)分区表

  • partition对应于数据库的Partion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。


    分区表示意

例:

Create table Partion_table
(sid int,sname,string)
Partition by (gender string)
Row format delimited fields terminated by ‘,’
---创建分区表

Insert into table partition_table partition(gender=’F’)
Select sid,sname from sample_data where gender=’F’

分区表作用:在查询操作时,降低扫描次数,提高查询效率

如何知道查询效率提高,生成执行计划

explain select * from T where gender=‘M’

(3)外部表(extennal table)

  • 执行已经在HDFS中存储的数据,可以创建Partition

  • 他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

  • 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,仅仅删除该链接。

    外部表示意

例:

Create external table external_student
(Tid int,tname string,age int)
Row format delimited fields terminated by ‘,’
Location ‘/input’

(4) 桶表(Bucket table)

  • 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储。(把数据打散进行存储,避免造成”热块“)
    桶表示意

Create table bucket_table
(Tid int,tname string,age int)
clusterd  by(sname) into 5 buckets;
--根据sname字段进行哈希运算,放入5个桶中

(5) 视图(view)

  • 是一个虚表,是一个逻辑概念
  • 建立在已有表的基础上,试图赖以建立的这些表成为基表
  • 视图可以简化复杂的查询

Create View empinfo
as
select e.emptno,e.ename,e.sale,e.sale*12 annlsal d.dname
from emp e,dept d
where e.deptno=d.deptno

其他知识点:

静默模式:不显示map/reduce过程
命令行:

hive -S

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