Apache Hive 教程

资料来源：Hive Tutorial (tutorialspoint.com)

Hive是Hadoop中用于处理结构化数据的数据仓库基础设施工具。它驻留在Hadoop之上，对大数据进行汇总，使查询和分析变得容易。

这是一个简短的教程，介绍了如何在Hadoop分布式文件系统中使用Apache Hive HiveQL。本教程可以成为你成为一个成功的Hadoop开发人员的第一步。

1. Hive-简介

1.1 学习Hive的前置知识

“大数据”一词用于大型数据集的集合，这些数据集包括巨大的容量、高速度和每天都在增加的各种数据。传统的数据管理系统难以处理大数据。因此，Apache软件基金会引入了一个名为Hadoop的框架来解决大数据管理和处理方面的挑战。

hadoop

Hadoop是一个开源框架，用于在分布式环境中存储和处理大数据。它包含两个模块，一个是MapReduce，另一个是HDFS (Hadoop Distributed File System)。这是hadoop1.x,hadoop2.x以后还引入了Yarn

MapReduce:它是一个并行编程模型，用于处理大型商用硬件集群上的大量结构化、半结构化和非结构化数据。

HDFS:Hadoop分布式文件系统是Hadoop框架的一部分，用于存储和处理数据集。它提供了一个在商用硬件上运行的容错文件系统。

Hadoop生态系统包含不同的子项目(工具)，如Sqoop、Pig和Hive，用于帮助Hadoop模块。

Sqoop:用于在HDFS和RDBMS之间导入和导出数据。

Pig:它是一个过程语言平台，用于开发MapReduce操作的脚本。

Hive:用于开发SQL类型脚本来执行MapReduce操作的平台。

注意:执行MapReduce操作有多种方式:

• 传统方法使用Java MapReduce程序处理结构化、半结构化和非结构化数据。
• MapReduce使用Pig来处理结构化和半结构化数据的脚本方法。
• Hive Query Language (HiveQL或HQL)，使用Hive代替MapReduce处理结构化数据。

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前面讲了那么多前置知识

1.2 什么是Hive？

如开头所说，Hive是Hadoop中用于处理结构化数据的数据仓库基础设施工具。它驻留在Hadoop之上，对大数据进行汇总，使查询和分析变得容易。

最初Hive是由Facebook开发的，后来Apache软件基金会接受了它，并以Apache Hive的名义将其进一步开发为开源。它被不同的公司使用。例如，Amazon在Amazon Elastic MapReduce中使用了它。

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Hive不是什么？

不是 关系数据库

不是 联机事务处理(OLTP)的设计

不是 用于实时查询和行级更新的语言

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Hive的特点

• 它将模式(schema )存储在数据库中，并将处理后的数据存储到HDFS中。
• 它是为OLAP(联机分析处理)设计的。
• 它提供用于查询的SQL类型语言，称为HiveQL或HQL。
• 它是熟悉的、快速的、可伸缩的和可扩展的。

tips：OLAP=Online Analytical Processing, OLTP = Online Transaction Processing

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1.3 Hive的架构

Hive的架构示意图如下:

这个组件图包含不同的单元。各单元介绍如下表:

Unit Name	Operation
User Interface	Hive是一个数据仓库基础架构软件，可以创建用户和HDFS之间的交互。Hive支持的用户界面包括Hive Web UI、Hive命令行和Hive HD Insight (Windows服务器)。
Meta Store	Hive选择各自的数据库服务器来存储表、数据库、表中的列、它们的数据类型和HDFS映射的模式或元数据。
HiveQL Process Engine	HiveQL类似于在Metastore上查询模式信息的SQL。它是MapReduce程序的传统方法的替代品之一。不用Java编写MapReduce程序，我们可以为MapReduce作业编写查询并处理它。
Execution Engine	HiveQL进程引擎与MapReduce的对接部分是Hive Execution Engine。执行引擎处理查询并生成与MapReduce结果相同的结果。它使用MapReduce的风格。
HDFS or HBASE	Hadoop分布式文件系统或HBASE是将数据存储到文件系统中的数据存储技术。

1.4 Hive的工作流程

Hive和Hadoop之间的工作流程如下图所示。

下表定义了Hive与Hadoop框架的交互方式:

Step No.	Operation
1	执行查询：Hive接口(如Command Line或Web UI)将查询发送给驱动程序(任何数据库驱动程序，如JDBC、ODBC等)执行。
2	驱动程序获得计划：驱动程序借助查询编译器对查询进行解析，检查查询的语法和查询计划或查询的要求。
3	编译器获取元数据：编译器向Metastore(任何数据库)发送元数据请求。
4	Metastore发送元数据：Metastore发送元数据作为对编译器的响应。
5	编译器发送计划：编译器检查需求并将计划重新发送给驱动程序。至此，查询的解析和编译已经完成。
6	执行引擎执行计划：驱动程序将执行计划发送给执行引擎。
7	MapReduce执行作业(job):在内部，执行任务的进程是一个MapReduce任务。执行引擎将作业发送给位于Name节点中的JobTracker，并将该作业分配给位于Data节点中的TaskTracker。这里，查询执行MapReduce作业。
7.1	执行引擎进行元数据操作:同时在执行过程中，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。
8	执行引擎获取结果：执行引擎接收来自Data节点的结果。
9	执行引擎发送结果：执行引擎将这些结果值发送给驱动程序。
10	驱动程序发送结果：驱动程序将结果发送给Hive接口。

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