Hive概论、架构和基本操作

news2024/11/15 17:16:43

 Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，最初，Hive是由Facebook开发，后台移交由Apache软件基金会开发，并做为一个Apache开源项目。

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数据库表，并提供类SQL查询功能。

Hive它能够存储很大的数据集，可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件。

Hive支持MapReduce、Spark、Tez这三种分布式计算引擎。

Hive架构

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构，它提供了一系列的工具，可以存储、查询、分析存储在分布式存储系统中的大规模数据集。Hive定义了简单的类SQL查询语言，通过底层的计算引擎，将SQL转为具体的计算任务进行执行。

 客户端:写类SQL语句

Hive驱动器：解析、优化SQL

计算引擎：通过计算引擎来执行SQL

数据存储：存储源数据和结果数据

MapReduce

它将计算分为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于应用来说，需要想办法将应用拆分为多个map、reduce，以完成一个完整的算法。

MapReduce整个计算过程会不断重复的往磁盘里读写中间结果。导致计算速度比较慢，效率比较低。

Tez

把Map/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Map/Reduce任务组合成一个较大DAG任务，减少了Map/Reduce之间的文件存储。 

Spark

Apache Spark是一个快速的，多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行计算，同时Spark提供SQL支持。 Spark 实现了一种叫RDDs的DAG执行引擎，其数据缓存在内存中可以进行迭代处理。

使用的是Hive+Spark计算引擎

 Hive安全和启动

1、启动集群中所有的组件

cd /export/onekey

./start-all.sh

2、使用终端链接Hive 

1）、进入到/export/server/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin目录中

2）、执行以下命令：./beeline

3）、输入：!connect jdbc:hive2://node1:10000，回车

4）、输入用户名：root

5）、直接回车，即可使用命令行连接到Hive，然后就可以执行HQL了。

[root@node1 onekey]# cd /export/server/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin
[root@node1 bin]# ./beeline
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://node1:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000: 直接回车
2021-01-08 14:34:24 INFO  Utils:310 - Supplied authorities: node1.itcast.cn:10000
2021-01-08 14:34:24 INFO  Utils:397 - Resolved authority: node1.itcast.cn:10000
2021-01-08 14:34:24 INFO  HiveConnection:203 - Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000
Connected to: Spark SQL (version 2.3.0)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1.spark2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000> 。

连接成功的标志。

Hive的数据库和表

Hive数仓和传统关系型数据库类似，管理数仓数据也有数据库和表

Hive数据库操作

1)、创建数据库-默认方式

create database if not exists myhive；

show databases; #查看所有数据库

说明：

1、if not exists：该参数可选，表示如果数据存在则不创建（不加该参数则报错），不存在则创建

2、hive的数据库默认存放在/user/hive/warehouse目录

2)、创建数据库-指定存储路径

create database myhive2 location '/myhive2';

show databases; #查看所有数据库

说明：

1、location：用来指定数据库的存放路径。

3）、查看数据库详情信息

desc database myhive;

4)、删除数据库

删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，就会报错

drop database myhive;

强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除

drop database myhive2 cascade;

5)、创建数据库表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[COMMENT table_comment] 
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format] 
[LOCATION hdfs_path]

6）、表字段数据类型

 7）、表字段数据类型-复杂类型

8）、 内部表操作-创建表

未被external修饰的内部表（managed table），内部表又称管理表，内部表不适合用于共享数据。

create database  mytest;  #创建数据库

user mytest; #选择数据库

create table stu(id int, name string);

show tables; #查询数据

 创建表之后，Hive会在对应的数据库文件夹下创建对应的表目录。

9）、内部表操作-查看表结构/删除表

查看表结构

desc stu；#查看表结构基本信息

desc formatted stu；查看表结构详细信息

删除表 

drop table stu;

Hive内部表操作-数据添加

1）、方式1-直接插入数据

对于Hive中的表，可以通过insert into 指令向表中插入数据

user mytest; #选择数据库
create table stu(id int, name string); # 创建表
# 向表中插入数据
insert into stu values(1, 'test1');
insert into stu values(2, 'test2');

select * from stu; #查询数据

2）、方式2-load数据加载

Load 命令用于将外部数据加载到Hive表中

语法：

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)]

说明:
  LOCAL 表示从本地文件系统加载,否则是从HDFS加载

应用1-本地加载

#创建表，同时指定文件的分隔符
create table if not exists stu2(id int ,name string) 
row format delimited fields terminated by '\t’ ;

#向表加载数据

load data local inpath '/export/data/hivedatas/stu.txt' into table stu2;

应用2-HDFS加载

#创建表，同时指定文件的分隔符
create table if not exists stu3(id int ,name string) 
row format delimited fields terminated by '\t’ ;

#向表加载数据
hadoop fs -mkdir -p /hivedatas 
cd /export/data/hivedatas 
hadoop fs –put stu.txt /hivedatas/ 
load data inpath '/hivedatas/stu.txt' into table stu3;

Hive内部表特点

1）、元数据

Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，存在hive里的数据实际上就是存在HDFS上，都是以文件的形式存在

Hive元数据用来记录数据库和表的特征信息，比如数据库的名字、存储路径、表的名字、字段信息、表文件存储路径等等

Hive的元数据保存在Mysql数据库中

2）、内部表特点

hive内部表信息存储默认的文件路径是在/user/hive/warehouse/databasename.db/tablename目录

hive 内部表在进行drop操作时，其表中的数据以及表的元数据信息均会被删除

内部表一般可以用来做中间表或者临时表

Hive外部表操作

1）、创建表

创建表时，使用external关键字修饰则为外部表，外部表数据可用于共享

#创建学生表
create external table student (sid string,sname string,sbirth string , ss       ex string) row format delimited fields terminated by ‘\t’ location ‘/hive_table/student‘;

#创建老师表
create external table teacher (tid string,tname string) row format delimited fields terminated by '\t’ location ‘/hive_table/teacher‘;

创建表之后，Hive会在Location指定目录下创建对应的表目录。

2）、加载数据

外部表加载数据也是通过load命令来完成

#给学生表添加数据 
load data local inpath '/export/data/hivedatas/student.txt' into table student; 

#给老师表添加数据，并覆盖已有数据 
load data local inpath '/export/data/hivedatas/teacher.txt' overwrite into table teacher;


#查询数据
select * from student; 
select * from teacher;

3）、外部表特点

外部表在进行drop操作的时候，仅会删除元数据，而不删除HDFS上的文件

外部表一般用于数据共享表，比较安全

4）、安装Visual Studio Code

开发Hive的时候，经常要编写类SQL，

Hive表操作-分区表

1）、介绍

在大数据中，最常用的一种思想是分治，分区表实际就是对应hdfs文件系统上的独立的文件的文件夹，该文件夹下是该分区所有数据文件。

分区可以理解为分类，通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。

Hive中可以创建一级分区表，也可以创建多级分区表

2）、创建一级分区表

create table score(sid string,cid string, sscore int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';

3）、数据加载

load data local inpath '/export/data/hivedatas/score.txt' into table score partition (month='202006');

4）、创建多级分区表

create table score2(sid string,cid string, sscore int) partitioned by (year string,month string, day string) 
row format delimited fields terminated by '\t';

5）、数据加载

load data local inpath '/export/data/hivedatas/score.txt' into table score2 partition(year='2020',month='06',day='01');

加载数据之后，多级分区表会创建多级分区目录。

6）、查看分区

show partitions score;

7）、添加分区

alter table score add partition(month='202008’); 
alter table score add partition(month='202009') partition(month = '202010');

8）、删除分区

alter table score drop partition(month = '202010');

9）、Array类型

Array是数组类型，Aarray中存放相同类型的数据

源数据：

zhangsan	  beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
wangwu   	changchun,chengdu,wuhan,beijin

建表数据：

create external table hive_array(name string, work_locations array<string>) row format delimited fields terminated by '\t’ 
collection items terminated by ',';

建表语句：

load data local inpath '/export/data/hivedatas/array_data.txt' overwrite into table hive_array;

查询语句：

-- 查询所有数据 
select * from hive_array; 

-- 查询loction数组中第一个元素 
select name, work_locations[0] location from hive_array; 

-- 查询location数组中元素的个数 
select name, size(work_locations) location from hive_array; 

-- 查询location数组中包含tianjin的信息 
select * from hive_array where array_contains(work_locations,'tianjin');

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