HIVE—数据仓库

不念不忘少年蓝@ 2023-01-02 05:23 274阅读 0赞

## 1、 hive是什么？ ##

Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：

**1.       **hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储；

**2.       **hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序；

**3.       **hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度；

**4.       **可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

## 2、 hive和Hadoop关系 ##

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

## 3、 hive特点 ##

1.       可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表（二维表），并提供类SQL查询功能

2.       可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。

3.       Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。

4.       Hive的适应场景：只适合做海量离线数据的统计分析。

## 4、 hive数据的存储 ##

1.       Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2.       只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

3.       Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

db：在hdfs中表现为$\{hive.metastore.warehouse.dir\}目录下一个文件夹

table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录

bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

## 5、 Hive 体系结构 ##

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##  6、 hive的架构原理 ##

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Driver是核心，Driver可以解析语法，最难的就是解析sql的语法，只要把SQL的语法解析知道怎么做了，它内部用MapReduce模板程序，它很容易把它组装起来，比如做一个join操作，最重要的是识别语法，认识你的语法，知道你语法有什么东西，解析出来会得到一个语法树，根据一些语法树，去找一些MapReduce模板程序，把它组装起来。

例如：有二个表去join，内部有一个优化机制，有一个默认值，如果小表小于默认值，就采用map—join ，如果小表大于默认值，就采用reduce——join（其中map——join是先把小表加载到内存中）,组装时候就是输入一些参数：比如：你的输入数据在哪里，你的表数据的分隔符是什么，你的文件格式是什么：然而这些东西是我们建表的时候就指定了，所以这些都知道了，程序就可以正常的跑起来。

Hive有了Driver之后，还需要借助Metastore，Metastore里边记录了hive中所建的：库，表，分区，分桶的信息，描述信息都在Metastore，如果用了MySQL作为hive的Metastore：需要注意的是：你建的表不是直接建在MySQL里，而是把这个表的描述信息放在了MySQL里，而tables表，字段表是存在HDFS上的hive表上，hive会自动把他的目录规划/usr/hive/warehouse/库文件/库目录/表目录，你的数据就在目录下

## 7、 内外表 ##

内部表在删除表的时候，会删除元数据和数据；外部表在删除表的时候，只删除元数据，不删除数据

内部表和外部表使用场景：

1.     一般情况来说，如果数据只交给hive处理，那么一般直接使用内部表；

2.     如果数据需要多个不同的组件进行处理，那么最好用外部表，一个目录的数据需要被spark、hbase等其他组件使用，并且hive也要使用，那么该份数据通过创建一张临时表为外部表，然后通过写HQL语句转换该份数据到hive内部表中

## 8、 分桶 ##

分桶操作：按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列，跟MapReduce中的HashPartitioner的原理一模一样。

MapReduce中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数；Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数

hive分桶操作的效果：把一个文件按照某个特定的字段和桶数 散列成多个文件

好处：1、方便抽样；2、提高join查询效率

## 9、 Hive分区 ##

做统计的时候少统计，把我们的数据放在多个文件夹里边，我们统计时候，可以指定分区，这样范围就会小一些，这样就减少了运行的时间。

## 10、Hive 的所有跟数据相关的概念 ##

db: myhive,   table: student     元数据：hivedb

Hive的元数据指的是 myhive 和 student等等的库和表的相关的各种定义信息，该元数据都是存储在mysql中的：

1. myhive是hive中的一个数据库的概念，其实就是HDFS上的一个文件夹，跟mysql没有多大的关系；

2. myhive是hive中的一个数据库，那么就会在元数据库hivedb当中的DBS表中存储一个记录，这一条记录就是myhive这个hive中数据的相关描述信息。

3.hive中创建一个库，就相当于是在hivedb中DBS（数据库）中插入一张表， 并且在HDFS上建立相应的目录—主目录；

4.hive中创建一个表，就相当于在hivedb中TBLS（数据库中的表）表中插入一条记录，并且在HDFS上项目的库目录下创建一个子目录；

5.一个hive数据仓库就依赖于一个RDBMS（关系数据库管理系统）中的一个数据库，一个数据库实例对应于一个Hive数据仓库；

6.存储于该hive数据仓库中的所有数据的描述信息，都统统存储在元数据库hivedb中。

## 11、源数据与元数据 ##

1.Hive元数据 ：描述和管理这些block信息的数据，由namenode管理，一定指跟 hivedb相关，跟mysql相关；

2.Hive源数据-- block块： HDFS上的对应表的目录下的文件HDFS上的数据和元数据。

myhive 和  hivedb的区别：

1.myhive是hive中的数据库： 用来存储真实数据—源数据；

2.hivedb是mysql中的数据库: 用来多个类似myhive库的真实数据的描述数据—元数据；

1) Hive基本命令整理  
创建表：

hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
            Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string

创建一个新表，结构与其他一样

hive> create table new_table like records;

创建分区表：

hive> create table logs(ts bigint,line string) partitioned by (dt String,country String);

加载分区表数据：

hive> load data local inpath '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' into table logs partition (dt='2001-01-01',country='GB');

展示表中有多少分区：

hive> show partitions logs;

展示所有表：

hive> SHOW TABLES;
            lists all the tables
    hive> SHOW TABLES '.*s';
    
    lists all the table that end with 's'. The pattern matching follows Java regular
    expressions. Check out this link for documentation

显示表的结构信息

hive> DESCRIBE invites;
            shows the list of columns

更新表的名称：

hive> ALTER TABLE source RENAME TO target;

添加新一列

hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');

删除表：

hive> DROP TABLE records;

删除表中数据，但要保持表的结构定义

hive> dfs -rmr /user/hive/warehouse/records;

从本地文件加载数据：

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/ncdc/micro-tab/sample.txt' OVERWRITE INTO TABLE records;

显示所有函数：

hive> show functions;

查看函数用法：

hive> describe function substr;

查看数组、map、结构

hive> select col1[0],col2['b'],col3.c from complex;

其他同oracle相同

### 1.1.1  hive环境搭建 ###

hive的元数据是存放在mysql中的，首先需要安装mysql数据库；然后修改hive配置文件，主要是数据库用户、密码、hadoop文件存放的路径等等。

1.1.1.1   mysql的安装

1．将MySQL5.7上传至centos7

一般搭建环境都是有相应的用户和组，可以自己添加用户和组，我是直接在安装的时候就设置好了centos用户。

tar -zxvf mysql-5.7.tar.gz -C /指定目录 --用root用户解压

将解压后的mysql文件在root下用chown命令只给你添加的用户--chown 用户名:组名 mysql  ---这般麻烦操作，所以我在安装系统的时候直接在界面设置好了。

2. 在添加的用户下建立mysql数据文件目录：mkdir home/centos/mysql/data   ----~代表当前用户目录

3. 建立软连接：ln -s mysql-5.7.tar.gz mysql    --便于设置环境变量

4. 添加环境变量：\#mysql

export MYSQL_HOME=/soft/mysql
    export PATH=$PATH:$MYSQL_HOME/bin

5. mysql初始化--指定安装目录和数据存放目录

./bin/mysqld --initialize --user=用户名 --basedir=安装目录/mysql/data --datadir=/home/centos/mysql/data

在初始化的最下边有一个对root赋权的密码记录下来

6. 复制启动文件并赋予执行权限

cp mysql.server /etc/init.d/mysql\_server  
chmod +x /etc/init.d/mysql\_server

7. 修改mysql\_server启动路径(basedir 和datadir 是空的，填上就是)

basedir=安装目录/mysql/data

datadir=/home/centos/mysql/data

8. 刷新配置文件  source  /etc/profile

9. 修改 /etc/my.cnf   --如果不进行初始化，是没有该文件的，这与之前版本是不同的

\[client\]  
port=3306  
\[mysql\_server\]  
basedir=安装路径

datadir=数据存放路径

socket=/tmp/mysql.sock  
user=用户  
\[mysqld\_safe\]  
log-error=错误日志路径

pid-file=服务pid路径

开始的时候配置文件不要添加太多的东西，否则不容易成功。

10. 启动mysqld

service mysql\_server start

netstat -anpt   --查看端口

![20210104221327133.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTU5NDEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

11. 进入mysql，修改密码

mysql -u root -p

提示输入密码：前面初始化的密码

set password for 'root'@'localhost'=password('新密码');

授权

grant all on \*.\* to 用户@'ip' identified by 密码;

1.1.1.2               hive配置文件的修改

复制hive-default.xml.template为hive-site.xml

\[hive/conf/hive-site.xml\]

<property>
    
           <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    
           <value>root</value>
    
           <description>password to use against metastore database</description>
    
    </property>
    
    <property>
    
           <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    
           <value>root</value>
    
           <description>Username to use against metastore database</description>
    
    </property>
    
    <property>
    
           <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    
           <value>jdbc:mysql://ip:3306/hive2</value>
    
    </property>
    
    <property>
    
           <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    
           <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    
           <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
    
    </property>

1.1.1.3               启动hive

mysql-connector-java.jar驱动放入hive的lib目录下。

执行初始化hive初始化命令

./soft/hive/bin/schematool -dbType mysql –initSchema

查看mysql数据库中hive库里是否有新的表（之前hive库是空的）

hive>hive --version 
    
    hive>hive --help

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[20210104221327133.png]: /images/20221120/42023e75f81043edb216e4ccaa888240.png
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