基本概念
Hive是基于Hadoop的一个【数据仓库工具】,可以将结构化和半结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能。
介绍
Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据存储,简单来说Hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至可以说Hive就是MapReduce客户端。
特点
- 可扩展性,可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务。
- 延伸性,Hive支持自定义函数。
- 容错,即使节点出现错误,SQL仍然可以完成执行。
优缺点
优点
- 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单、容易上手)。
- 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。
- Hive的执行延迟比较高,因此Hive常用于数据分析,对实时性要求不高的场合。如果是实时可以建议使用Flink。
- Hive优势在于处理大数据,对于处理小数据没有优势,因为Hive的执行延迟比较高。
- 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。
- 集群可自由拓展并且具有良好的容错性,节点出现问题SQL仍可完成执行。
缺点
- Hive的HQL表达能力有限
- 代式算法无法表达。
- 数据挖掘方面不擅长。
- Hive的效率比较低
- Hive自动生成的MapReduce作业,通常情况下不够智能化。
- Hive调优比较困难,粒度较粗。
架构
client
Hive允许clien连接的方式有三个Cli(Hive Shell)、JDBC/ODBC(Java访问hive)、WEBUI(浏览器访问Hive)。JDBC访问时中间件Thrift软件框架,跨语言服务开发。DDL、DQL、DML,整体仿写一套SQL语句。
Metastore
元数据包括表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型 (是否是外部表)、表的数据所在目录等。
- 一般需要借助于其他的数据载体(数据库)。
- 主要用于存放数据库的建表语句等信息。
- 推荐使用Mysql数据库存放数据
- 连接数据库需要提供: uri username password driver。
Driver
元数据存储在数据库中,默认存在自带的derby数据库(单用户局限性)中,推荐使用Mysql进行存储。
(1) 解析器(SQL Parser):将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般使用第三方工具库完成,比如ANTLR;对AST进行语法分析,比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
(2) 编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划。
(3) 优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化。
(4) 执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说,就是MR/Spark。
数据处理
Hive的数据存储在HDFS中,计算由MapReduce完成。HDFSh和MapReduces是源码级别上整合,两者结合最佳。解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。
Hive交互方式
第一种
shell交互Hive,用命令hive启动一个hive的shell命令行,在命令行中输入sql或者命令来和Hive交互。
服务端启动metastore服务 nohup hive --service metastore > /dev/null 2>&1 &进入命令 hive退出命令 quit;
第二种
Hive启动为一个服务器,对外提供服务,其他机器可以通过客户端通过协议连接到服务器来完成访问操作,这是生产环境用法最多的。
服务端启动hiveserver2服务 nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &进入命令 1) 先执行beeline,再执行 connect jdbc:hive2://node1:100002) 或者直接执行 beeline -u jdbc:hive2://node1:10000 -n root
退出命令行 exit
第三种
使用-e参数来直接执行hql的语句
bin/hive -e "use t_test;select * from test"
使用-f参数通过指定文本文件来执行hql的语句
hive -f hive.sql
hive cli和beeline cli的区别
- metastore服务实际是一种thriftf服务,通过它我们可以获取到hive元数据,并且通过thrift获取原数据的方式,屏蔽了数据库访问需要驱动,url,用户名,密码等细节。
- HiveServer2是一个服务端接口,使远程客户端可以执行对Hive的查询并返回结果。一般来讲,我们认为HiveServer2是用来提交查询的,也就是用来访问数据的。而MetaStore才是用来访问元数据的。
- beeline cli优化了命令行界面。
基本操作
Hive库操作
创建数据库
1、创建一个数据库,数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db
create database shop;
2、避免要创建的数据库已经存在错误,增加if not exists判断
create database if not exists shop;
创建数据库并指定位置
create database db_hive2 location '/db_hive2.db'
修改数据库
用户可以使用ALTER DATABASE命令为某个数据库的DBPROPERTIES设置健-值对属性值,来描述这个数据库的属性信息。数据库的其他元数据信息都是不可更改的,包括数据库名和数据库所在的目录位置。
alter database db_hive set dbproperties('createtime' = '20210130')
查看数据库详细信息
1、显示数据库(show)
show databases;
2、可以通过like进行过滤
show databases like 'db_hive*';
3、查看详情(desc)
desc database db_hive
4、切换数据库
use db_hive
删除数据库
1、最简写法
drop database db_hive;
2、如果删除数据库不存在,最好判断一下
drop database if exists db_hive2;
3、如果数据库不为空,使用cascade命令强制删除。
drop database db_hive cascade;
Hive表操作
数据类型
data_type
- primitive_type 基础数据类型
- array_type 数据类型 array <data_type>
- map_type 键值类型 map <primitive_type,data_type>
- struct_type 结构体 struct <col_name:data_type [comment col_comment],… >
- union_type 组合类型 uniontype <data_type,data_type,…>
primitive_type
- tinyint
- smallint
- int
- bigint
- boolean
- float
- double
- double precision
- string
- binary
- timestamp
- decimal
- decimal(precision,scale)
- date
- varchar
- char
创建表
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]
- 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。
- EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定实际数据的路径(LOCATION),Hive创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指定的路径(默认位置);r若创建外部表,仅记录数据所在路径,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(即可通过相同映射关系再次创建)。
- COMMENT 为表和列添加注释
- PARTITIONED BY 创建分区表
- CLUSTERED BY 创建分桶表
- SORTED BY 不常用
- 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SerDeq确定表的具体的列的数据。SerDe是Serialize/Deserilize的简称,目的就是用于序列化和反序列化。
- STORED AS 指定存储文件类型 常用的文件类型:SEQUENCEFILE(二进制序列文件)、TEXTFILE(文本)、RCFILE(列式存储格式文件)。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。
- LOCATION 指定表在HDFS上存储位置。
- LIKE 允许用户复制现有的表结构,但是不复制数据。
创建表案例
1、数据案例
{"name":"John","friends":["Anan","Cici"],"children":{"Dave":19,"Kanavi":20},"address":{"street":"love rode","city":"shaoxing"}
}
2、文本数据
John,Anan_Cici,Dave:19_Kanavi:20,love rode_shaoxing
3、建表语句
create table if not exists t_person(name string,friends array<string>,children map<string,int>,address struct<street:string,city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated ':'
lines terminated by '\n'
4、上传数据
# 将文本文件上传到HDFS
hdfs fs person.txt /data# 将文本数据load进数据表
load data inpath '/data/person.txt' into t_person
修改表
显示表
show tables;
show tables like 'u';
重命名
alter table old_table_name rename to new_table_name;
增加/修改列信息
1、查询表结构
desc test_new;
2、添加列
alter table test_new add columns (education string);
3、更新列
alter table test_new change education educationnew string;
删除表
drop table test_new;
表与文件夹与文件
- 当我们创建好表的时候,会在当前表所属的库中创建一个文件夹。
- 当我们设置表路径的时候,可以直接指向一个已有的路径,也可以直接去使用文件夹中的数据。
- 当我们load数据的时候,就会将数据文件存放到表对应的文件夹中。
- 而且数据一旦被load,就不能被修改。
- 我们查询数据也是查询文件中的文件,这些数据最终都会存放到HDFS。
- 当我们删除表的时候,表对应的文件夹会被删除,同时数据也会被删除。
Hive内部表(管理表)
# 创建表
create table if not exists person2(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile location '/user/person2'# 根据查询结果创建表
create table person3 as select * from person2;# 根据已经存在的表结构创建表
create table person4 like person3;#查询表的类型
desc formatted person;
Hive外部表
外部表说明
- 外部表因为是指其他的hdfs路径的数据加载到表中来,所以hive会认为自己不完全独占这份数据
- 删除hive表的时候,数据仍然保存在hdfs中,不会删除。
创建外部表
create external table if not exists person01(id int,name string
) row format delimited fields terminated by '\t'
location '/data/user'
user.txt放在user目录下
内部表和外部表相互转换
alter table person01 set talproperties('EXTERNAL' = 'TRUE')
Hive载入数据
基本语法
load data # 加载数据
[local] # 本地,不加Local就是从HDFS,如果是HDFS,将会删除原来的数据
inpath # 数据路径
'/opt/module/data/student.txt' # 具体路径
overwrite # 覆盖
into table # 加入到表
student # 表的名字
[partition(partcol1=val1,...)] # 分区
加载linuxb本地数据
load data local inpath 'data/test/ftp/dep.txt' into table dept;
从HDFS文件系统向表中加载数据(需要提前将数据上传到hdfsw文件系统中)
hadoop fs -put data/test/ftp/dep.txt /data/inner/RAW/01/empload data inpath '/data/inner/RAW/01/emp/emp.txt' into table emp
加载数据并覆盖已有数据
load data inpath '/data/inner/RAW/01/emp/emp.txt' overwrite into table emp;
非常不建议使用insert插入数据
Hive数据导出
将表中的数据备份
1、将查询结果存放到本地
//创建存放数据的目录
mkdir -p root/data//导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/root/data/user01' select * from t_user;
2、按照指定的方式将数据输出到本地
insert overwrite local directory '/root/data/person'
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n'
select * from t_person;
3、将查询结果输出到HDFS
//创建存放数据的目录
hdfs fs -mkdir -p /data/copy//导出查询结果数据
insert overwrite directory '/data/copy/user'
row format delimited fields terminated by ','
select * from user;
4、直接使用HDFS命令保存表对应的文件夹
//创建存放数据的目录
hdfs fs -mkdir -p /data/copy//使用HDFS命令拷贝文件到其他目录
hdfs fs -cp /hive/warehouse/t_person/* /data/person
5、将表结构和数据同时备份
1、将数据导出到HDFS
hdfs fs -mkdir -p /data/copy2、导出查询结果数据
export table t_user to '/data/copy/user'3、删除表结构
drop table t_user4、恢复表结构和数据
import from '/data/copy/user'