Hive Tutorial For Beginners

一、Hive历史（History of Hive）

Facebook 在面对日益增长的大数据时，选择了 Hadoop 作为解决方案。

但问题在于，许多用户并不熟悉 Java 或其他编程语言，这使得使用 Hadoop 的 MapReduce 变得复杂且不便。

为了简化这一过程，Hive 应运而生。

Hive 的设计灵感来自于 SQL，它引入了表格和列的概念，让用户可以像使用数据库一样操作数据。

这样，用户无需编写冗长复杂的 MapReduce 代码，只需用 SQL 查询就能处理数据。这种改变极大地提高了 Hadoop 的易用性，让更多人能够轻松上手和管理大数据。

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二、Hive是什么？（What is Hive？）

Hive 是一个数据仓库系统，用于查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大型数据集。

Hive使用一种名为 HiveQL 的查询语言，这种语言类似于 SQL，简化了数据操作过程。

基本流程：

1. 用户编写 HiveQL 查询 - 用户用 HiveQL 编写查询语句，这种语言与 SQL 相似。
2. Hive 将查询转换为 MapReduce 任务 - Hive 自动将这些查询转换为 MapReduce 任务。
3. MapReduce 任务执行数据处理 - 这些任务在 Hadoop 集群上运行，完成数据的处理和分析。

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三、Hive架构（Architecture of Hive）

1. Hive 客户端接口

1.1 Hive CLI (Command Line Interface)

• 定义：一个命令行工具，用户可以通过它直接与 Hive 交互。
• 作用：执行 HiveQL 查询、管理数据库和表格，以及查看查询结果。

1.2 Hive Web Interface

• 定义：基于 Web 的界面，用户通过浏览器访问。
• 作用：提供一个可视化的操作平台，用于提交查询、管理数据以及查看结果。

2. Hive API 接口

2.1 Hive Thrift Client

• 定义：通过 Apache Thrift 协议与 Hive 进行通信的客户端。
• 作用：允许不同编程语言的应用程序（如 Java、Python、C++）通过 Thrift 协议与 Hive 进行交互。
  

2.2 Hive JDBC Driver

• 定义：Java 数据库连接（JDBC）驱动程序，用于连接 Hive 数据库。
• 作用：允许 Java 应用程序通过 JDBC API 执行 HiveQL 查询，并处理查询结果。
  

2.3 Hive ODBC Driver

• 定义：开放数据库连接（ODBC）驱动程序，用于连接 Hive。
• 作用：使各种应用程序能够通过 ODBC 接口访问 Hive 数据库，执行查询和处理结果。

3. Hive Server

• 定义：Hive Server 是 Hive 的核心服务，负责处理客户端请求。
• 作用：它接收来自客户端的查询请求，并将这些请求转发给 Hive Driver。

4. Hive Driver

• 定义：Hive Driver 负责查询的处理和执行。

• 作用：将 HiveQL 查询转换成 MapReduce 作业或其他计算任务，并将结果返回给 Hive Server。

1. Compiler（编译器）

   • 作用：将 HiveQL 查询传递给编译器。
   • 过程：在编译阶段，查询会被检查和分析，以确保语法和语义正确。

2. Optimizer（优化器）

   • 作用：对编译后的查询进行优化。
   • 过程：生成一个优化后的逻辑计划，这个计划以 MapReduce 和 HDFS 任务的图形形式表现。

3. Executor（执行器）

   • 作用：执行优化后的任务。
   • 过程：在最终步骤，执行器运行生成的任务并处理实际的数据操作。

5. Metastore

• 定义：Hive Metastore 是一个集中式的元数据仓库。
• 作用：存储 Hive 表的结构信息、数据位置和分区信息。通常使用关系型数据库（如 Apache Derby（Hive默认的元数据存储数据库，不支持多用户并发访问。）、MySQL(支持多用户并发访问，生产环境使用的较多。)、PostgreSQL）来存储元数据。
  

6. Processing and Resource Management

• MapReduce v1 / MapReduce v2

  • 定义：MapReduce 是 Hadoop 的计算模型，用于处理和计算数据。
  • 作用：Hive 将查询转换为 MapReduce 作业以进行分布式计算。MapReduce v2（YARN）提供了改进的资源管理和调度能力。

• Tez

  • 定义：Apache Tez 是一个用于改进 Hadoop 作业的执行框架。
  • 作用：Tez 提供了比 MapReduce 更高效的执行模型，优化了 Hive 查询的性能。

• YARN
  • 定义：Yet Another Resource Negotiator（YARN）是 Hadoop 的资源管理器。
  • 作用：负责资源的分配和管理，为 Hive 作业提供计算资源。

7. Distributed Storage

• HDFS
  • 定义：Hadoop Distributed File System（HDFS）是 Hadoop 的分布式存储系统。
  • 作用：存储 Hive 表的数据，提供高吞吐量的数据访问。

四、Hive 数据流动（DataFlow in Hive）

Hive 数据流动过程

1. 用户查询 (executeQuery)

   • 描述：用户通过 Hive 客户端提交查询请求。

2. 驱动程序 (Driver)

   • 步骤：
     • Compiler：将查询传递给编译器。
     • 操作：编译器检查和分析查询的正确性，并生成执行计划。

3. 获取元数据 (getMetadata)

   • 描述：驱动程序请求 Hive Metastore 获取表结构和元数据信息。

4. 发送元数据 (sendMetadata)

• 描述：将获取到的元数据传递给编译器以便生成执行计划。

5. 发送执行计划 (sendPlan)

   • 描述：驱动程序将生成的执行计划发送到执行引擎。

6. 执行计划 (executePlan)

   • 描述：执行引擎（通常是 MapReduce 或其他计算框架）根据执行计划进行数据处理。

7. 元数据操作 (Metadata ops)

   • 描述：在执行过程中，可能会对 Hive Metastore 进行操作，例如更新表的统计信息或数据结构。

五、Hive数据建模（Hive Data Modelling）

表 (Tables)

• 描述：在 Hive 中，表的创建方式与关系数据库管理系统 (RDBMS) 类似。可以定义表的结构并将数据加载到表中。

分区 (Partitions)

• 描述：表中的数据可以按照分区键（Partition Key）进行分区。这种方式将表中的数据按特定条件（如日期、地区等）进行组织，从而使得数据查询更加高效。例如，将销售数据按月份进行分区。(避免全表扫描，查询某个日期的数据，直接查分区表即可。)
  

分桶 (Buckets)

• 描述：在分区的基础上，数据还可以进一步分为若干个桶（Buckets）。桶将分区内的数据进行进一步划分，目的是提升查询效率和性能。例如，将分区内的数据按哈希值划分为多个桶。

六、Hive数据类型（Hive Data Types）

1. 原始数据类型 (Primitive Data Types)

• 数值类型 (Numeric Data Types)：包括 INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE 等，用于表示不同范围的数值。

• 字符串类型 (String Data Type)：包括 STRING、VARCHAR、CHAR，用于表示文本数据。

• 日期/时间类型 (Date/Time Data Type)：包括 DATE、TIMESTAMP，用于表示日期和时间。

• 其他类型 (Miscellaneous Data Type)：如 BOOLEAN，用于表示布尔值。
  

2. 复杂数据类型 (Complex Data Types)

• 数组 (Arrays)：一种有序的数据集合，可以包含相同类型的多个元素。

• 映射 (Maps)：由键值对组成的集合，键和值可以是不同的数据类型。

• 结构体 (Structs)：包含多个不同数据类型字段的复合数据类型，类似于表的行。

• 单位 (Units)：在某些情况下用于表示具体的数量单位，例如高精度数值的DECIMAL类型可用于处理货币等需要精确度的数据。

七、Hive运行模式（Different modes of Hive）

Hive运行模式主要取决于 数据节点的数量和规模。

1. Local Mode（本地模式）：用于在单个数据节点上处理较小的数据集，适合数据量小且存在于本地机器上的场景，处理速度较快。
   

2. MapReduce Mode（MapReduce模式）：用于在多个数据节点上处理分布式的大数据集，适合数据量大且分布在多个节点上的场景，能更高效地处理大规模数据。

八、Hive与传统数据库区别（Difference between Hive and RDBMS）

特性	Hive	RDBMS
模式应用时机	读取时强制模式（Schema on Read）：数据存储时不强制定义模式，查询时才应用模式。例如：存储日志文件时不需要定义结构，查询时可以指定数据格式。	写入时强制模式（Schema on Write）：数据在存储之前必须符合预定义的模式。例如：创建表时需要定义列名、数据类型等结构。
数据规模	通常在PB级别：适合处理大规模数据集，如社交媒体数据、网页日志等。例如：Facebook 使用 Hive 处理大量用户数据。	通常在TB级别：适合中小规模的数据集，如交易数据、客户信息等。例如：银行系统使用 RDBMS 管理账户数据。
操作模式	写一次，读多次：数据一旦写入后会被频繁读取但很少修改。例如：分析用户行为数据时，数据被写入一次然后频繁读取生成报告。	读写多次：数据可以被频繁读取和写入。例如：电子商务网站的订单系统需要频繁读写订单数据。
功能	数据仓库：Hive 本质上是一个数据仓库，是一个大数据分析平台，虽然支持 SQL 查询，但主要用于大数据分析，而非事务处理。	关系型数据库：处理结构化数据并支持事务处理（ACID 属性），适合日常的业务数据管理和事务处理。
扩展性	高扩展性：能够通过添加更多节点来处理更大规模的数据，成本相对较低。例如：使用 Hadoop 集群扩展 Hive 的计算能力。	扩展性相对较差：通常需要高成本的硬件升级或复杂的分布式架构来扩展。例如：扩展 SQL Server 可能需要昂贵的服务器和存储设备。

九、Hive特点（Features of Hive）

1. 表结构：Hive 使用表的方式来组织数据，这与传统的关系型数据库系统（RDBMS）类似。用户可以创建、修改和查询表，表的列和数据类型也可以定义，这使得 Hive 的使用更符合 SQL 的传统概念，易于理解和上手。

2. 并发查询：Hive 支持多个用户同时进行数据查询。通过 HiveQL（Hive 查询语言），用户可以并发执行查询操作，这对于大规模的数据分析和报告生成非常有用。

3. 简化语言：HiveQL 是一种类 SQL 语言，设计上更接近于传统 SQL 语法，因此用户不需要掌握复杂的编程代码。它简化了数据操作和分析的过程，使得编写查询变得更加直观和高效。

4. 数据格式支持：Hive 能够处理多种数据格式，包括文本格式、压缩格式（如 Gzip）、列式存储格式（如 Parquet 和 ORC）。这种灵活性使得 Hive 能够高效地处理不同类型和结构的数据，适应各种数据存储和分析需求。

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