1 体验1：Hive使用起来和Mysql差不多吗？
1.1 背景
对于初次接触Apache Hive的人来说，最大的疑惑就是：Hive从数据模型看起来和关系型数据库mysql等好像。包括Hive SQL也是一种类SQL语言。那么实际使用起来如何？
1.2 过程
体验步骤：按照mysql的思维，在hive中创建、切换数据库，创建表并执行插入数据操作，最后查询是否插入成功。
create database handsome;--创建数据库
show databases;--列出所有数据库
use handsome;--切换数据库
--建表
create table t_student(id int,name varchar(255));
--插入一条数据
insert into table t_student values(1,"allen");
--查询表数据
select * from t_student;执行完insert会发现执行时间很长，效率很低。
1.3 验证
首先登陆Hadoop YARN上观察是否有MapReduce任务执行痕迹。
YARN Web UI: http://resourcemanager_host:8088/
然后登陆Hadoop HDFS浏览文件系统，根据Hive的数据模型，表的数据最终是存储在HDFS和表对应的文件夹下的。
HDFS Web UI: http://namenode_host:9870/
1.4 结论
- Hive SQL语法和标准SQL很类似,使得学习成本降低不少。
- Hive底层是通过MapReduce执行的数据插入动作,所以速度慢。
- 如果大数据集这么一条一条插入的话是非常不现实的，成本极高。
- Hive应该具有自己特有的数据插入表方式，结构化文件映射成为表。
2 体验2：如何才能将结构化数据映射成为表？
2.1 背景
在Hive中，使用insert+values语句插入数据，底层是通过MapReduce执行的，效率十分低下。此时回到Hive的本质上：可以将结构化的数据文件映射成为一张表，并提供基于表的SQL查询分析。
假如，现在有一份结构化的数据文件，如何才能映射成功呢？在映射成功的过程中需要注意哪些问题？不妨猜想文件的存储路径？字段类型？字段顺序？字段之间的分隔符问题？
2.2 过程
在HDFS根目录下创建一个结构化数据文件user.txt，里面内容如下
vim user.txt1,zhangsan,18,beijing
2,lisi,25,shanghai
3,allen,30,shanghai
4,woon,15,nanjing
5,james,45,hangzhou
6,tony,26,beijinghadoop fs -put user.txt /在hive中创建一张表t_user。注意：字段的类型顺序要和文件中字段保持一致。
create table t_user(id int,name varchar(255),age int,city varchar(255));
2.3 验证
执行数据查询操作，发现表中并没有数据。
猜想：难道数据文件要放置在表对应的HDFS路径下才可以成功？
hadoop fs -mv /user.txt /user/hive/warehouse/handsome.db/t_user
再次执行查询操作，显示如下，都是null：
表感知到结构化文件的存在，但是并没有正确识别文件中的数据。猜想：还需要指定文件中字段之间的分隔符？重建张新表，指定分隔符。
建表语句 增加分隔符指定语句
--建表语句 增加分隔符指定语句
create table t_user_1(id int,name varchar(255),age int,city varchar(255))
row format delimited fields terminated by ',';把user.txt文件从本地文件系统上传到hdfs
hadoop fs -put user.txt /user/hive/warehouse/handsome.db/t_user_1执行查询操作
select * from t_user_1;
此时再创建一张表，保存分隔符语法，但是故意使得字段类型和文件中不一致。
--建表语句 增加分隔符指定语句
create table t_user_2(id int,name int,age varchar(255),city varchar(255))
row format delimited fields terminated by ',';
#把user.txt文件从本地文件系统上传到hdfs
hadoop fs -put user.txt /user/hive/warehouse/itcast.db/t_user_2/
--执行查询操作
select * from t_user_2;
此时发现，有的列显示null，有的列显示正常。
name字段本身是字符串，但是建表的时候指定int，类型转换不成功；age是数值类型，建表指定字符串类型，可以转换成功。说明hive中具有自带的类型转换功能，但是不一定保证转换成功。
2.4 结论
要想在hive中创建表跟结构化文件映射成功，需要注意以下几个方面问题：
- 创建表时，字段顺序、字段类型要和文件中保持一致。
- 如果类型不一致，hive会尝试转换，但是不保证转换成功。不成功显示null。
- 文件好像要放置在Hive表对应的HDFS目录下，其他路径可以吗？
- 建表的时候好像要根据文件内容指定分隔符，不指定可以吗？
3 体验3：使用hive进行小数据分析如何？
3.1 背景
因为Hive是基于HDFS进行文件的存储，所以理论上能够支持的数据存储规模很大，天生适合大数据分析。假如Hive中的数据是小数据，再使用Hive开展分析效率如何呢？
3.2 过程
之前我们创建好了一张表t_user_1,现在通过Hive SQL找出当中年龄大于20岁的有几个。
3.3 验证
select count(*) from t_user_1 where age > 20;发现又是通过MapReduce程序执行的数据查询功能。
执行时间很长。
3.4 结论
- Hive底层的确是通过MapReduce执行引擎来处理数据的
- 执行完一个MapReduce程序需要的时间不短
- 如果是小数据集，使用hive进行分析将得不偿失，延迟很高
- 如果是大数据集，使用hive进行分析，底层MapReduce分布式计算，很爽
