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。
人员学习成本太高
项目周期要求太短
mapreduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
操作接口采用类sql语法，提供快速开发的能力。
避免了去写mapreduce，减少开发人员的学习成本。
扩展功能很方便。
hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。
hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
良好的容错性，节点出现问题sql仍可完成执行。
jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： resourcemanager+appmaster
tasktracker 相当于： nodemanager + yarnchild
hive利用hdfs存储数据，利用mapreduce查询数据
总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析
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。
² db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
² table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
² external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径
² partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
² bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件
单机版：
元数据库mysql版：
bin/hive
启动方式，（假如是在hadoop01上）：
启动为前台：bin/hiveserver2
启动为后台：nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err &
启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接
v 方式（1）
hive/bin/beeline 回车，进入beeline的命令界面
输入命令连接hiveserver2
beeline> !connect jdbc:hive2//mini1:10000
（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）
v 方式（2）
或者启动就连接：
bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n hadoop
接下来就可以做正常sql查询了
[hadoop@hdp-node-02 ~]$ hive -e ‘sql’
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]
[stored as file_format]
[location hdfs_path]
说明：
1、 create table 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 if not exists 选项来忽略这个异常。
2、 external关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（location），hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
3、 like 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4、 row format
delimited [fields terminated by char] [collection items terminated by char]
[map keys terminated by char] [lines terminated by char]
| serde serde_name [with serdeproperties (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
用户在建表的时候可以自定义 serde 或者使用自带的 serde。如果没有指定 row format 或者 row format delimited，将会使用自带的 serde。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 serde，hive通过 serde 确定表的具体的列的数据。
5、 stored as
sequencefile|textfile|rcfile
如果文件数据是纯文本，可以使用 stored as textfile。如果数据需要压缩，使用 stored as sequencefile。
6、clustered by
对于每一个表（table）或者分区， hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。hive也是 针对某一列进行桶的组织。hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 map 端连接 （map-side join）高效的实现。比如join操作。对于join操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行join操作就可以，可以大大较少join的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
1、 创建内部表mytable。
2、 创建外部表pageview。
3、 创建分区表invites。
|
create table student_p(sno int,sname string,sex string,sage int,sdept string) partitioned by(part string) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; |
4、 创建带桶的表student。
ü 语法结构
alter table table_name add [if not exists] partition_spec [ location 'location1' ] partition_spec [ location 'location2' ] ...
partition_spec:
: partition (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
alter table table_name drop partition_spec, partition_spec,...
ü 具体实例
|
alter table student_p add partition(part='a') partition(part='b'); |
ü 语法结构
alter table table_name rename to new_table_name
ü 具体实例
ü 语法结构
alter table table_name add|replace columns (col_name data_type [comment col_comment], ...)
注：add是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，replace则是表示替换表中所有字段。
alter table table_name change [column] col_old_name col_new_name column_type [comment col_comment] [first|after column_name]
ü 具体实例
show tables
show databases
show partitions
show functions
desc extended t_name;
desc formatted table_name;
语法结构
load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into
table tablename [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
说明：
1、 load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 hive 表对应的位置。
2、 filepath：
相对路径，例如：project/data1
绝对路径，例如：/user/hive/project/data1
包含模式的完整 uri，列如：
hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
3、 local关键字
如果指定了 local， load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。
如果没有指定 local 关键字，则根据inpath中的uri
如果指定了 local，那么：
load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。
load 命令会将 filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。
如果没有指定 local 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 uri，hive 会直接使用这个 uri。 否则：如果没有指定 schema 或者 authority，hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 namenode 的 uri。
如果路径不是绝对的，hive 相对于/user/进行解释。
hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中。
4、 overwrite 关键字
如果使用了 overwrite 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。
具体实例
1、 加载相对路径数据。
2、 加载绝对路径数据。
3、 加载包含模式数据。
4、 overwrite关键字使用。
将查询结果插入hive表
ü 语法结构
insert overwrite table tablename1 [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 from from_statement
multiple inserts:
from from_statement
insert overwrite table tablename1 [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
[insert overwrite table tablename2 [partition ...] select_statement2] ...
dynamic partition inserts:
insert overwrite table tablename partition (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement from from_statement
ü 具体实例
1、基本模式插入。
2、多插入模式。
3、自动分区模式。
v 导出表数据
ü 语法结构
insert overwrite [local] directory directory1 select ... from ...
multiple inserts:
from from_statement
insert overwrite [local] directory directory1 select_statement1
[insert overwrite [local] directory directory2 select_statement2] ...
ü 具体实例
1、导出文件到本地。
说明：
数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^a来区分，\n为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符，可以使用: sed -e 's/\x01/|/g' filename[dht3] 来查看。
2、导出数据到hdfs。
基本的select操作
ü 语法结构
select [all | distinct] select_expr, select_expr, ...
from table_reference
[where where_condition]
[group by col_list [having condition]]
[cluster by col_list
| [distribute by col_list] [sort by| order by col_list]
]
[limit number]
注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。
4、cluster by(字段)除了具有distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。
因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by
分桶表的作用：最大的作用是用来提高join操作的效率；
（思考这个问题：
select a.id,a.name,b.addr from a join b on a.id = b.id;
如果a表和b表已经是分桶表，而且分桶的字段是id字段
做这个join操作时，还需要全表做笛卡尔积吗？）
ü 具体实例
1、获取年龄大的3个学生。
2、查询学生信息按年龄，降序排序。
3、按学生名称汇总学生年龄。
语法结构
join_table:
table_reference join table_factor [join_condition]
| table_reference {left|right|full} [outer] join table_reference join_condition
| table_reference left semi join table_reference join_condition
hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。
另外，hive 支持多于 2 个表的连接。
写 join 查询时，需要注意几个关键点：
1. 只支持等值join
例如：
select a.* from a join b on (a.id = b.id)
select a.* from a join b
on (a.id = b.id and a.department = b.department)
是正确的，然而:
select a.* from a join b on (a.id>b.id)
是错误的。
2. 可以 join 多于 2 个表。
例如
select a.val, b.val, c.val from a join b
on (a.key = b.key1) join c on (c.key = b.key2)
如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：
select a.val, b.val, c.val from a join b
on (a.key = b.key1) join c
on (c.key = b.key1)
被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。
select a.val, b.val, c.val from a join b on (a.key = b.key1)
join c on (c.key = b.key2)
而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。
3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：
reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：
select a.val, b.val, c.val from a
join b on (a.key = b.key1) join c on (c.key = b.key1)
所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：
select a.val, b.val, c.val from a
join b on (a.key = b.key1) join c on (c.key = b.key2)
这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。
4．left，right 和 full outer 关键字用于处理 join 中空记录的情况
例如：
select a.val, b.val from
a left outer join b on (a.key=b.key)
对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:
a.val, null
所以 a 表中的所有记录都被保留了；
“a right outer join b”会保留所有 b 表的记录。
join 发生在 where 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 where 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：
select a.val, b.val from a
left outer join b on (a.key=b.key)
where a.ds='2009-07-07' and b.ds='2009-07-07'
会 join a 表到 b 表（outer join），列出 a.val 和 b.val 的记录。where 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 null，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，left outer 就使得查询结果与 where 子句无关了。解决的办法是在 outer join 时使用以下语法：
select a.val, b.val from a left outer join b
on (a.key=b.key and
b.ds='2009-07-07' and
a.ds='2009-07-07')
这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 right 和 full 类型的 join 中。
join 是不能交换位置的。无论是 left 还是 right join，都是左连接的。
select a.val1, a.val2, b.val, c.val
from a
join b on (a.key = b.key)
left outer join c on (a.key = c.key)
先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a join b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：null, null, null, c.val
具体实例
1、 获取已经分配班级的学生姓名。
2、 获取尚未分配班级的学生姓名。
3、 left semi join是in/exists的高效实现。
语法结构
hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-s]
说明：
1、 -i 从文件初始化hql。
2、 -e从命令行执行指定的hql
3、 -f 执行hql脚本
4、 -v 输出执行的hql语句到控制台
5、 -p <port> connect to hive server on port number
6、 -hiveconf x=y use this to set hive/hadoop configuration variables.
具体实例
1、运行一个查询。
2、运行一个文件。
3、运行参数文件。
hive参数大全：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/configuration+properties
开发hive应用时，不可避免地需要设定hive的参数。设定hive的参数可以调优hql代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？这通常是错误的设定方式导致的。
对于一般参数，有以下三种设定方式：
l 配置文件
l 命令行参数
l 参数声明
配置文件：hive的配置文件包括
l 用户自定义配置文件：$hive_conf_dir/hive-site.xml
l 默认配置文件：$hive_conf_dir/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。
另外，hive也会读入hadoop的配置，因为hive是作为hadoop的客户端启动的，hive的配置会覆盖hadoop的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有hive进程都有效。
命令行参数：启动hive（客户端或server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：
bin/hive -hiveconf hive.root.logger=info,console
这一设定对本次启动的session（对于server方式启动，则是所有请求的sessions）有效。
参数声明：可以在hql中使用set关键字设定参数，例如：
set mapred.reduce.tasks=100;
这一设定的作用域也是session级的。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在session建立以前已经完成了。
内容较多，见《hive官方文档》
内容较多，见《hive官方文档》 (比如string 的 length substring replace 等)
https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual+udf
测试各种内置函数的快捷方法：
1、创建一个dual表
create table dual(id string);
2、load一个文件（一行，一个空格）到dual表
3、select substr('angelababy',2,3) from dual;
当hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（udf：user-defined function）。
udf 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
udaf（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）
l 简单udf示例
1、先开发一个java类，继承udf，并重载evaluate方法
|
package cn.hadoop.bigdata.udf import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.udf; import org.apache.hadoop.io.text;
public final class lower extends udf{ public text evaluate(final text s){ if(s==null){return null;} return new text(s.tostring().tolowercase()); } } |
2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
hive>add jar /home/hadoop/udf.jar;
4、创建临时函数与开发好的java class关联
|
hive>create temporary function tolowercase as 'cn.hadoop.bigdata.udf.toprovince'; |
5、即可在hql中使用自定义的函数tolowercase
select tolowercase(name) fromt_text;
l json数据解析udf开发
hive的 transform 关键字提供了在sql中调用自写脚本的功能
适合实现hive中没有的功能又不想写udf的情况
使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.
|
create table u_data_new ( movieid int, rating int, weekday int, userid int) row format delimited fields terminated by '\t';
add file weekday_mapper.py;
insert overwrite table u_data_new select transform (movieid , rate, timestring,uid) using 'python weekday_mapper.py' as (movieid, rating, weekday,userid) from t_rating; |
其中weekday_mapper.py内容如下
|
#!/bin/python import sys import datetime
for line in sys.stdin: line = line.strip() movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t') weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid]) |
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去 HBase，Kylin on Parquet 性能表现如何？
如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId
如何在 HBase Shell 命令行正常查看十六进制编码的中文？哈哈~
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