Hive的基本知识与操作

Hive的基本知识与操作

目录

• Hive的基本知识与操作
  • Hive的基本概念
    • 为什么使用Hive?
    • Hive的特点：
    • Hive的优缺点：
    • Hive应用场景
  • Hive架构
    • Client
    • Metastore（元数据）
    • sql语句是如何转化成MR任务的？
    • 数据处理
  • Hive的三种交互方式
    • 第一种交互方式
    • 第二种交互方式
    • 第三种交互方式
  • Hive元数据
  • Hive的基本操作
    • 创建数据库
    • 修改数据库
    • 查看数据库详细信息
    • 删除数据库
  • Hive的数据类型
    • 基础数据类型
    • 复杂的数据类型
  • Hive的文件格式
  • Hive的表操作
    • 创建表
      • 默认建表方式
      • 指定location
      • 指定存储格式
      • 创建表并加载另一张表的所有信息
      • 只建表，不需要加载数据，相当于建表语句一样
      • 复杂人员信息表创建
    • 显示表
    • 加载数据
      • 1、使用 Hadoop fs -put '本地数据地址' 'hive表对应的HDFS目录下'
      • 2、将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
      • 3、覆盖加载overwrite
    • 清空表
    • 插入表数据insert into table xxxx SQL语句 （没有as）
      • 覆盖插入
    • 修改列
    • 删除表
  • Hive内部表
  • Hive外部表
  • Hive导出数据

Hive的基本概念

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，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。

为什么使用Hive?

如果直接使用hadoop的话，人员学习成本太高，项目要求周期太短，MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大。如果使用hive的话，可以操作接口采用类SQL语法，提高开发能力，免去了写MapReduce，减少开发人员学习成本，功能扩展很方便（比如：开窗函数）。

Hive的特点：

1、可扩展性

​ 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

2、延申性

​ Hive支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数

3、容错

​ 即使节点出现错误，SQL仍然可以完成执行

Hive的优缺点：

优点：

​ 1、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）

​ 2、避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本

​ 3、Hive的延迟性比较高，因此Hive常用于数据分析，适用于对实时性要求不高的场合

​ 4、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。（不断地开关JVM虚拟机）

​ 5、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。

​ 6、集群可自由扩展并且具有良好的容错性，节点出现问题SQL仍可以完成执行

缺点：

​ 1、Hive的HQL表达能力有限

​ （1）迭代式算法无法表达 （反复调用，mr之间独立，只有一个map一个reduce，反复开关）

​ （2）数据挖掘方面不擅长

​ 2、Hive 的效率比较低

​ （1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化

​ （2）Hive 调优比较困难，粒度较粗 （hql根据模板转成mapreduce，不能像自己编写mapreduce一样精细，无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据）

Hive应用场景

日志分析：大部分互联网公司使用hive进行日志分析，如百度、淘宝等。

统计一个网站一个时间段内的PV（页面浏览量）UV（统计一天内某站点的用户数）SKU ，SPU

Hive架构

Client

Hive允许client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。

​ 1）client–需要下载安装包

​ 2）JDBC/ODBC 也可以连接到Hive
​ 现在主流都在倡导第二种 HiveServer2/beeline
​ 做基于用户名和密码安全的一个校验

​ 3）Web Gui
​ hive给我们提供了一套简单的web页面
​ 我们可以通过这套web页面访问hive 做的太简陋了

Metastore（元数据）

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

sql语句是如何转化成MR任务的？

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，这一步一般都用第三方工具库完 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。HDFS和MapReduce是源码级别上的整合，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的三种交互方式

第一种交互方式

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（后台启动）：nohup hive --service metastore >/dev/null &
进入命令:hive
退出命令行：quit;

第二种交互方式

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 hive --service metastore >/dev/null &
nohup hiveserver2 >/dev/null &

需要稍等一下，启动服务需要时间：
进入命令:1)先执行： beeline ，再执行： !connect jdbc:hive2://master:10000 
        2)或者直接执行：  beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root
退出命令行：！exit

第三种交互方式

使用 –e 参数来直接执行hql的语句

bin/hive -e "show databases;"

使用 –f 参数通过指定文本文件来执行hql的语句

特点：执行完sql后，回到linux命令行。

创建一个sql文件：vim hive.sql
里面写入要执行的sql命令
use myhive;
select * from test;

hive -f hive.sql

Hive元数据

Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。

1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)，该表比较简单，但很重要,如果这个表出现问题，根本进不来Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli的时候，就会报错“Table 'hive.version' doesn't exist”

2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)

​ DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息。

​ DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数。

3、Hive表和视图相关的元数据表

​ 主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。
​ TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息。
​ TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息。
​ TBL_PRIVS：该表存储表/视图的授权信息。
4、Hive文件存储信息相关的元数据表

​ 主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS，由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。
​ SDS：该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。
​ SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息。
​ SERDES:该表存储序列化使用的类信息。
​ SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息，比如:行、列分隔符。
5、Hive表字段相关的元数据表

​ 主要涉及COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息。

Hive的基本操作

创建数据库

数据库在hdfs上的默认路径是/hive/warehouse/*.db

create database testdb;

避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）

create database if not exists testdb;

创建数据库并指定位置

create database if not exists testdb location '/testdb.db';

修改数据库

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 dept set dbproperties('createtime'='20220531');为数据库的DBPROPERTIES设置键值对属性值

查看数据库详细信息

显示数据库

show databases;

通过like过滤显示数据库

show datebases like '*t*';(这里是*，sql里是%)

查看数据库详情

desc database testdb;

切换数据库

use testdb;

删除数据库

最简写法

drop database testdb;

如果删除的数据库不存在，最好使用if exists判断数据库是否存在。否则会报错：FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: db_hive

drop database if exists testdb;

如果数据库不为空，使用cascade命令进行强制删除。报错信息如下FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database db_hive is not empty. One or more tables exist.)

drop database if exists testdb cascade;

Hive的数据类型

基础数据类型

类型	Java数据类型	描述
TINYINT	byte	8位有符号整型。取值范围：-128~127。
SMALLINT	short	16位有符号整型。取值范围：-32768~32767。
INT	int	32位有符号整型。取值范围：-2 31 ~2 31 -1。
BIGINT	long	64位有符号整型。取值范围：-2 63 +1~2 63 -1。
BINARY		二进制数据类型，目前长度限制为8MB。
FLOAT	float	32位二进制浮点型。
DOUBLE	double	64位二进制浮点型。
DECIMAL(precision,scale)		10进制精确数字类型。precision：表示最多可以表示多少位的数字。取值范围：1 <= precision <= 38。scale：表示小数部分的位数。取值范围： 0 <= scale <= 38。如果不指定以上两个参数，则默认为decimal(10,0)。
VARCHAR(n)		变长字符类型，n为长度。取值范围：1~65535。
CHAR(n)		固定长度字符类型，n为长度。最大取值255。长度不足则会填充空格，但空格不参与比较。
STRING	string	字符串类型，目前长度限制为8MB。
DATE		日期类型，格式为yyyy-mm-dd。取值范围：0000-01-01~9999-12-31。
DATETIME		日期时间类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000~9999-12-31 23.59:59.999，精确到毫秒。
TIMESTAMP		与时区无关的时间戳类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000000000~9999-12-31 23.59:59.999999999，精确到纳秒。说明 对于部分时区相关的函数，例如cast( as string)，要求TIMESTAMP按照与当前时区相符的方式来展现。
BOOLEAN	boolean	BOOLEAN类型。取值：True、False。

复杂的数据类型

类型	定义方法	构造方法
ARRAY	array``array>	array(1, 2, 3)``array(array(1, 2), array(3, 4))
MAP	map``map>	map(“k1”, “v1”, “k2”, “v2”)``map(1S, array(‘a’, ‘b’), 2S, array(‘x’, ‘y’))
STRUCT		structstruct, field3:map> named_struct(‘x’, 1, ‘y’, 2)named_struct(‘field1’, 100L, ‘field2’, array(1, 2), ‘field3’, map(1, 100, 2, 200))

Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。还有一个uniontype< 所有类型，所有类型… > 。

​ 数组：array< 所有类型 >；
​ Map < 基本数据类型，所有数据类型 >；
​ struct < 名：所有类型[注释] >;
​ uniontype< 所有类型，所有类型… >

Hive的文件格式

Hive没有专门的数据文件格式,常见的有以下几种:

TEXTFILE：Hive默认文件存储格式
SEQUENCEFILE
AVRO
RCFILE：列文件格式，能够很好的压缩和快速查询性能
ORCFILE：很高的压缩比，能很大程度的节省存储和计算资源，但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩
PARQUET

Hive的表操作

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]


字段解释说明:
- 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，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
	创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径（默认位置）；
	创建外部表时，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。

- 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SerDe确定表的具体的列的数据。
	SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。

- STORED AS指定存储文件类型
	常用的存储文件类型：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上的存储位置。

- LIKE
	允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

默认建表方式

create table students
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; // 必选，指定列分隔符 

指定location

create table students2
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input1'; // 指定Hive表的数据的存储位置，一般在数据已经上传到HDFS，想要直接使用，会指定Location，通常Locaion会跟外部表一起使用，内部表一般使用默认的location

指定存储格式

create table students3
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS rcfile; // 指定储存格式为rcfile
如果不指定，默认为textfile，注意：除textfile以外，其他的存储格式的数据都不能直接加载，需要使用从表加载的方式。

创建表并加载另一张表的所有信息

create table students4 as select * from students2;

只建表，不需要加载数据，相当于建表语句一样

create table students5 like students;

复杂人员信息表创建

create table IF NOT EXISTS t_person(
name string,
friends array<string>,
children map<string,int>,
address structstring ,city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';

songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,beng bu_anhui
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,he fei_anhui

显示表

show tables;
show tables like 'u';
desc t_person;
desc formatted t_person;

加载数据

1、使用 Hadoop fs -put '本地数据地址' 'hive表对应的HDFS目录下'

load data inpath '/input1/students.txt' into table students;
将HDFS上的/input1目录下面的数据 移动至 students表对应的HDFS目录下，注意是 移动、移动、移动

2、将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除

load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;

3、覆盖加载overwrite

load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

清空表

truncate table students;

插入表数据insert into table xxxx SQL语句 （没有as）

将 students表的数据插入到students2 这是复制 不是移动 students表中的表中的数据不会丢失
insert into table students2 select * from students;

覆盖插入

覆盖插入 把into 换成 overwrite
insert overwrite table students2 select * from students;

修改列

查询表结构

desc students2;

添加列

alter table students2 add columns (education string);

查询表结构

desc students2;

更新列

alter table stduents2 change education educationnew string;

删除表

drop table students2;

Hive内部表

创建好表的时候，HDFS会在当前表所属的库中创建一个文件夹

当load数据的时候，就会将数据文件存放到表对应的文件夹中

数据一旦被load，就不能被修改

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

默认建表的类型就是内部表

Hive外部表

外部表因为是指定其他的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。

外部表关键字external

一般在公司中，使用外部表多一点，因为数据可以需要被多个程序使用，避免误删，通常外部表会结合location一起使用

外部表还可以将其他数据源中的数据 映射到 hive中，比如说：hbase，ElasticSearch......

设计外部表的初衷就是 让 表的元数据 与 数据 解耦

Hive导出数据

将表中的数据备份

• 将查询结果存放到本地

//创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia

//导出查询结果的数据(导出到Node01上)
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person_data' select * from t_person;

• 按照指定的方式将数据输出到本地

-- 创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia

-- 导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person' 
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by ',' 
collection items terminated by '-' 
map keys terminated by ':' 
lines terminated by '\n' 
select * from t_person;

• 将查询结果输出到HDFS

-- 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy

-- 导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/students_data2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' select * from students

• 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 dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/person

// 使用HDFS命令拷贝文件到其他目录
hdfs dfs -cp /hive/warehouse/t_person/*  /shujia/bigdata17/person

• 将表结构和数据同时备份

  ​ 将数据导出到HDFS

  //创建存放数据的目录
  hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy
  
  //导出查询结果的数据
  export table t_person to '/shujia/bigdata17/copy';
  

  ​ 删除表结构

  drop table t_person;
  

  ​ 恢复表结构和数据

  import from '/shujia/bigdata17';
  

  注意：时间不同步，会导致导入导出失败