数据库之Hive概论和架构和基本操作是什么

发布时间：2023-04-07 10:45:58 作者：iii
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数据库之Hive概论和架构和基本操作是什么

Hive概论

1.1 什么是Hive

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，使得用户可以使用熟悉的SQL语法来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据。Hive最初由Facebook开发，后来成为Apache软件基金会的一个开源项目。

1.2 Hive的特点

易于使用：Hive提供了类似于SQL的查询语言，使得熟悉SQL的用户可以快速上手。
可扩展性：Hive可以处理PB级别的数据，并且可以轻松扩展到数千个节点。
高容错性：Hive基于Hadoop，具有高容错性，能够处理节点故障。
灵活性：Hive支持多种数据格式，包括文本文件、序列文件、ORC文件等。
集成性：Hive可以与Hadoop生态系统中的其他工具（如HBase、Spark等）无缝集成。

1.3 Hive的应用场景

数据仓库：Hive常用于构建企业级数据仓库，用于存储和分析大规模数据。
日志分析：Hive可以用于分析服务器日志、用户行为日志等。
数据挖掘：Hive可以用于数据挖掘任务，如用户画像、推荐系统等。
ETL（Extract, Transform, Load）：Hive可以用于数据抽取、转换和加载任务。

Hive架构

2.1 Hive架构概述

Hive的架构主要包括以下几个组件：

用户接口：用户可以通过命令行、Web UI或JDBC/ODBC接口与Hive交互。
编译器：Hive编译器将HiveQL查询转换为MapReduce任务。
元数据存储：Hive使用元数据存储（如MySQL、Derby等）来存储表结构、分区信息等。
执行引擎：Hive执行引擎负责执行MapReduce任务，并将结果返回给用户。
HDFS：Hive的数据存储在HDFS上，Hive通过HDFS访问数据。

2.2 Hive架构图

graph TD
    A[用户接口] --> B[编译器]
    B --> C[元数据存储]
    B --> D[执行引擎]
    D --> E[HDFS]

2.3 Hive组件详解

2.3.1 用户接口

用户接口是用户与Hive交互的入口，主要包括以下几种：

命令行接口（CLI）：用户可以通过命令行输入HiveQL查询。
Web UI：Hive提供了一个Web界面，用户可以通过浏览器访问Hive。
JDBC/ODBC接口：用户可以通过JDBC或ODBC接口与Hive交互，适用于编程语言如Java、Python等。

2.3.2 编译器

编译器是Hive的核心组件之一，负责将HiveQL查询转换为MapReduce任务。编译器的主要功能包括：

语法分析：解析HiveQL查询，生成抽象语法树（AST）。
语义分析：检查查询的语义正确性，如表是否存在、字段是否存在等。
优化：对查询进行优化，如谓词下推、列裁剪等。
生成执行计划：将优化后的查询转换为MapReduce任务。

2.3.3 元数据存储

元数据存储用于存储Hive的元数据信息，包括表结构、分区信息、列信息等。Hive支持多种元数据存储，如MySQL、Derby、PostgreSQL等。元数据存储的主要功能包括：

表结构管理：存储表的字段、数据类型、分区信息等。
分区管理：存储表的分区信息，如分区键、分区值等。
统计信息：存储表的统计信息，如行数、列数等。

2.3.4 执行引擎

执行引擎负责执行编译器生成的MapReduce任务，并将结果返回给用户。执行引擎的主要功能包括：

任务调度：调度MapReduce任务的执行。
任务监控：监控任务的执行状态，如任务进度、任务失败等。
结果返回：将任务的执行结果返回给用户。

2.3.5 HDFS

HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储Hive的数据。Hive通过HDFS访问数据，HDFS的主要特点包括：

高容错性：HDFS具有高容错性，能够处理节点故障。
高吞吐量：HDFS支持高吞吐量的数据访问。
数据冗余：HDFS通过数据冗余保证数据的可靠性。

Hive基本操作

3.1 Hive安装与配置

3.1.1 安装Hive

Hive的安装过程主要包括以下几个步骤：

下载Hive：从Apache官网下载Hive的二进制包。
解压Hive：将下载的Hive包解压到指定目录。
配置环境变量：将Hive的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
配置Hive：编辑Hive的配置文件（如hive-site.xml），配置元数据存储、HDFS路径等。

3.1.2 配置Hive

Hive的配置文件主要包括以下几个：

hive-site.xml：Hive的主要配置文件，用于配置元数据存储、HDFS路径等。
hive-env.sh：Hive的环境变量配置文件，用于配置Hive的运行环境。
hive-log4j.properties：Hive的日志配置文件，用于配置Hive的日志输出。

3.2 Hive命令行操作

3.2.1 启动Hive命令行

启动Hive命令行的方法如下：

$ hive

3.2.2 创建数据库

创建数据库的语法如下：

CREATE DATABASE database_name;

示例：

CREATE DATABASE mydb;

3.2.3 使用数据库

使用数据库的语法如下：

USE database_name;

示例：

USE mydb;

3.2.4 创建表

创建表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1_name column1_type,
    column2_name column2_type,
    ...
);

示例：

CREATE TABLE mytable (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
);

3.2.5 查看表结构

查看表结构的语法如下：

DESCRIBE table_name;

示例：

DESCRIBE mytable;

3.2.6 插入数据

插入数据的语法如下：

INSERT INTO TABLE table_name VALUES (value1, value2, ...);

示例：

INSERT INTO TABLE mytable VALUES (1, 'Alice', 25);

3.2.7 查询数据

查询数据的语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;

示例：

SELECT * FROM mytable WHERE age > 20;

3.2.8 删除表

删除表的语法如下：

DROP TABLE table_name;

示例：

DROP TABLE mytable;

3.2.9 删除数据库

删除数据库的语法如下：

DROP DATABASE database_name;

示例：

DROP DATABASE mydb;

3.3 Hive文件格式

Hive支持多种文件格式，包括文本文件、序列文件、ORC文件等。不同的文件格式适用于不同的场景，用户可以根据需求选择合适的文件格式。

3.3.1 文本文件

文本文件是Hive默认的文件格式，数据以纯文本形式存储。文本文件的优点是易于阅读和编辑，缺点是存储效率较低。

3.3.2 序列文件

序列文件是Hadoop中的一种二进制文件格式，适用于存储键值对数据。序列文件的优点是存储效率高，缺点是不易于阅读和编辑。

3.3.3 ORC文件

ORC（Optimized Row Columnar）文件是一种高效的列式存储格式，适用于大规模数据分析。ORC文件的优点是存储效率高、查询性能好，缺点是不易于阅读和编辑。

3.4 Hive数据导入导出

3.4.1 数据导入

Hive支持多种数据导入方式，包括从本地文件导入、从HDFS导入、从其他表导入等。

3.4.1.1 从本地文件导入

从本地文件导入数据的语法如下：

LOAD DATA LOCAL INPATH 'file_path' INTO TABLE table_name;

示例：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file' INTO TABLE mytable;

3.4.1.2 从HDFS导入

从HDFS导入数据的语法如下：

LOAD DATA INPATH 'hdfs_path' INTO TABLE table_name;

示例：

LOAD DATA INPATH '/path/to/hdfs/file' INTO TABLE mytable;

3.4.1.3 从其他表导入

从其他表导入数据的语法如下：

INSERT INTO TABLE table_name SELECT * FROM other_table;

示例：

INSERT INTO TABLE mytable SELECT * FROM other_table;

3.4.2 数据导出

Hive支持多种数据导出方式，包括导出到本地文件、导出到HDFS、导出到其他表等。

3.4.2.1 导出到本地文件

导出到本地文件的语法如下：

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 'local_path' SELECT * FROM table_name;

示例：

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/path/to/local/dir' SELECT * FROM mytable;

3.4.2.2 导出到HDFS

导出到HDFS的语法如下：

INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'hdfs_path' SELECT * FROM table_name;

示例：

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/path/to/hdfs/dir' SELECT * FROM mytable;

3.4.2.3 导出到其他表

导出到其他表的语法如下：

INSERT INTO TABLE other_table SELECT * FROM table_name;

示例：

INSERT INTO TABLE other_table SELECT * FROM mytable;

Hive数据类型

4.1 基本数据类型

Hive支持多种基本数据类型，包括：

TINYINT：1字节整数，范围-128到127。
SMALLINT：2字节整数，范围-32,768到32,767。
INT：4字节整数，范围-2,147,483,648到2,147,483,647。
BIGINT：8字节整数，范围-9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036,854,775,807。
FLOAT：4字节单精度浮点数。
DOUBLE：8字节双精度浮点数。
DECIMAL：高精度小数，适用于财务计算。
STRING：字符串类型。
VARCHAR：可变长度字符串。
CHAR：固定长度字符串。
BOOLEAN：布尔类型，取值为TRUE或FALSE。
TIMESTAMP：时间戳类型。
DATE：日期类型。

4.2 复杂数据类型

Hive还支持多种复杂数据类型，包括：

ARRAY：数组类型，存储相同类型的元素。
MAP：映射类型，存储键值对。
STRUCT：结构类型，存储多个字段。

4.3 数据类型示例

CREATE TABLE complex_table (
    id INT,
    name STRING,
    scores ARRAY<INT>,
    details MAP<STRING, STRING>,
    address STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING>
);

Hive表操作

5.1 创建表

创建表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1_name column1_type,
    column2_name column2_type,
    ...
);

示例：

CREATE TABLE mytable (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
);

5.2 查看表结构

查看表结构的语法如下：

DESCRIBE table_name;

示例：

DESCRIBE mytable;

5.3 修改表结构

修改表结构的语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (column_name column_type, ...);

示例：

ALTER TABLE mytable ADD COLUMNS (email STRING);

5.4 删除表

删除表的语法如下：

DROP TABLE table_name;

示例：

DROP TABLE mytable;

5.5 重命名表

重命名表的语法如下：

ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;

示例：

ALTER TABLE mytable RENAME TO new_table;

5.6 清空表数据

清空表数据的语法如下：

TRUNCATE TABLE table_name;

示例：

TRUNCATE TABLE mytable;

Hive查询操作

6.1 基本查询

基本查询的语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;

示例：

SELECT * FROM mytable WHERE age > 20;

6.2 聚合查询

聚合查询的语法如下：

SELECT aggregate_function(column) FROM table_name GROUP BY column;

示例：

SELECT AVG(age) FROM mytable GROUP BY name;

6.3 连接查询

连接查询的语法如下：

SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

示例：

SELECT * FROM mytable1 JOIN mytable2 ON mytable1.id = mytable2.id;

6.4 子查询

子查询的语法如下：

SELECT * FROM table_name WHERE column IN (SELECT column FROM other_table);

示例：

SELECT * FROM mytable WHERE id IN (SELECT id FROM other_table);

6.5 排序查询

排序查询的语法如下：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column ASC|DESC;

示例：

SELECT * FROM mytable ORDER BY age DESC;

6.6 分页查询

分页查询的语法如下：

SELECT * FROM table_name LIMIT offset, limit;

示例：

SELECT * FROM mytable LIMIT 10, 20;

Hive分区和分桶

7.1 分区

分区是将表的数据按照某个字段的值进行划分，以提高查询效率。分区字段的值决定了数据存储在哪个分区中。

7.1.1 创建分区表

创建分区表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1_name column1_type,
    column2_name column2_type,
    ...
)
PARTITIONED BY (partition_column partition_column_type);

示例：

CREATE TABLE mytable (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
PARTITIONED BY (year INT, month INT);

7.1.2 添加分区

添加分区的语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partition_column=value);

示例：

ALTER TABLE mytable ADD PARTITION (year=2023, month=10);

7.1.3 查询分区数据

查询分区数据的语法如下：

SELECT * FROM table_name WHERE partition_column=value;

示例：

SELECT * FROM mytable WHERE year=2023 AND month=10;

7.1.4 删除分区

删除分区的语法如下：

ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (partition_column=value);

示例：

ALTER TABLE mytable DROP PARTITION (year=2023, month=10);

7.2 分桶

分桶是将表的数据按照某个字段的哈希值进行划分，以提高查询效率。分桶字段的值决定了数据存储在哪个桶中。

7.2.1 创建分桶表

创建分桶表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1_name column1_type,
    column2_name column2_type,
    ...
)
CLUSTERED BY (bucket_column) INTO num_buckets BUCKETS;

示例：

CREATE TABLE mytable (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

7.2.2 查询分桶数据

查询分桶数据的语法如下：

SELECT * FROM table_name TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y ON bucket_column);

示例：

SELECT * FROM mytable TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 4 ON id);

Hive优化

8.1 查询优化

8.1.1 谓词下推

谓词下推是将查询条件尽可能下推到数据源，以减少数据传输量。Hive支持谓词下推，可以通过配置参数启用。

8.1.2 列裁剪

列裁剪是只选择查询中需要的列，以减少数据传输量。Hive支持列裁剪，可以通过配置参数启用。

8.1.3 分区裁剪

分区裁剪是只选择查询中需要的分区，以减少数据传输量。Hive支持分区裁剪，可以通过配置参数启用。

8.2 存储优化

8.2.1 文件格式优化

选择合适的文件格式可以提高查询性能。Hive支持多种文件格式，如ORC、Parquet等，用户可以根据需求选择合适的文件格式。

8.2.2 压缩优化

数据压缩可以减少存储空间和I/O

数据库之Hive概论和架构和基本操作是什么

数据库之Hive概论和架构和基本操作是什么

目录

Hive概论

1.1 什么是Hive

1.2 Hive的特点

1.3 Hive的应用场景

Hive架构

2.1 Hive架构概述

2.2 Hive架构图

2.3 Hive组件详解

2.3.1 用户接口

2.3.2 编译器

2.3.3 元数据存储

2.3.4 执行引擎

2.3.5 HDFS

Hive基本操作

3.1 Hive安装与配置

3.1.1 安装Hive

3.1.2 配置Hive

3.2 Hive命令行操作

3.2.1 启动Hive命令行

3.2.2 创建数据库

3.2.3 使用数据库

3.2.4 创建表

3.2.5 查看表结构

3.2.6 插入数据

3.2.7 查询数据

3.2.8 删除表

3.2.9 删除数据库

3.3 Hive文件格式

3.3.1 文本文件

3.3.2 序列文件

3.3.3 ORC文件

3.4 Hive数据导入导出

3.4.1 数据导入

3.4.1.1 从本地文件导入

3.4.1.2 从HDFS导入

3.4.1.3 从其他表导入

3.4.2 数据导出

3.4.2.1 导出到本地文件

3.4.2.2 导出到HDFS

3.4.2.3 导出到其他表

Hive数据类型

4.1 基本数据类型

4.2 复杂数据类型

4.3 数据类型示例

Hive表操作

5.1 创建表

5.2 查看表结构

5.3 修改表结构

5.4 删除表

5.5 重命名表

5.6 清空表数据

Hive查询操作

6.1 基本查询

6.2 聚合查询

6.3 连接查询

6.4 子查询

6.5 排序查询

6.6 分页查询

Hive分区和分桶

7.1 分区

7.1.1 创建分区表

7.1.2 添加分区

7.1.3 查询分区数据

7.1.4 删除分区

7.2 分桶

7.2.1 创建分桶表

7.2.2 查询分桶数据

Hive优化

8.1 查询优化

8.1.1 谓词下推

8.1.2 列裁剪

8.1.3 分区裁剪

8.2 存储优化

8.2.1 文件格式优化

8.2.2 压缩优化

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