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一、Hive介绍
Hive官网：https://hive.apache.org/
1.1 hive简介
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。Hive 没有专门的数据格式。 Hive 可以很好的工作在 Thrift 之上，控制分隔符，也允许用户指定数据格式。Hive不适用于在线事务处理。 它最适用于传统的数据仓库任务。
Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，
Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
1.2Hive的起源
Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）成为可能，那些非Java程序员也可以更方便地使用。hive最早的目的也就是为了分析处理海量的日志。
2、Hive是什么
2.1、Hive是数据仓库
数据仓库英文名DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）之进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）。往白了说数据仓库就是用来作为查询分析的数据库，很少用来插入，修改，删除
2.2、Hive是解释器、编译器、优化器、执行器
简单的将就是说HQL会被Hive解释，编译，优化并生成查询计划，一般情况而言查询计划会被转化为MapReduce任务进而执行。
2.3 Hive的特点：
通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务（如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析）。
一种对各种数据格式施加结构的机制
访问直接存储在Apache HDFS或其他数据存储系统（如Apache HBase）中的文件
通过Apache Tez，Apache Spark或MapReduce执行查询
程序语言与HPL-SQL
通过Hive LLAP，Apache YARN和Apache Slider进行亚秒级查询检索。
Hive提供了标准的SQL功能，其中包括许多后来用于分析的SQL：2003和SQL：2011功能。
Hive的SQL还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）用用户代码进行扩展。
没有一个数据必须存储的“Hive格式”。 Hive带有用于逗号和制表符分隔值（CSV / TSV）文本文件，Apache Parquet，Apache ORC和其他格式的内置连接器。用户可以使用其他格式的连接器来扩展Hive。
Hive不适用于联机事务处理（OLTP）工作负载。它最适用于传统的数据仓库任务。
Hive旨在最大限度地提高可伸缩性（在Hadoop集群中动态添加更多机器的规模），性能，可扩展性，容错性以及与输入格式的松散耦合。
Hive的组件包括HCatalog和WebHCat。
HCatalog是Hive的一个组件。这是Hadoop的表和存储管理层，使用不同数据处理工具（包括Pig和MapReduce）的用户可以更方便地在网格上读写数据。
WebHCat提供的服务可以用来运行Hadoop MapReduce（或YARN），Pig，Hive作业或使用HTTP（REST风格）接口执行Hive元数据操作。
2.4 Hive架构与基本组成
2.5 Hive的体系结构：
#上图为Hive的体系结构，可以分为以下几个部分：
用户接口主要有三个：CLI，Client和WUI.其中最常用的是CLI，CLI启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WUI是通过浏览器访问Hive。
Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区以及属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编辑器、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。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。
Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成。
服务端和客户端组件：
由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，这些组件我可以分为两大类：服务端组件和客户端组件。
服务端组件：
Driver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。
Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性，这个方面的知识，我会在后面的metastore小节里做详细的讲解。
Thrift服务：thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
客户端组件：
CLI：command line interface，命令行接口。
Thrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是hive架构的许多客户端接口是建立在thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。
WEBGUI：hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服务。这个接口对应hive的hwi组件（hive web interface），使用前要启动hwi服务。
Hive的metastore组件
Hive的metastore组件是hive元数据集中存放地。Metastore组件包括两个部分：metastore服务和后台数据的存储。后台数据存储的介质就是关系数据库，例如hive默认的嵌入式磁盘数据库derby，还有mysql数据库。Metastore服务是建立在后台数据存储介质之上，并且可以和hive服务进行交互的服务组件，默认情况下，metastore服务和hive服务是安装在一起的，运行在同一个进程当中。我也可以把metastore服务从hive服务里剥离出来，metastore独立安装在一个集群里，hive远程调用metastore服务，这样我们可以把元数据这一层放到防火墙之后，客户端访问hive服务，就可以连接到元数据这一层，从而提供了更好的管理性和安全保障。使用远程的metastore服务，可以让metastore服务和hive服务运行在不同的进程里，这样也保证了hive的稳定性，提升了hive服务的效率。
2.6连接到数据库的模式：
有三种模式可以连接到数据库：
单用户模式。此模式连接到一个In-memory 的数据库Derby，一般用于Unit Test。
多用户模式。通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。
远程服务器模式。用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。
对于数据存储，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，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。
Hive中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。
Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file 、RCFile。
Hive的数据模型介绍：
官网介绍：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial
Hive数据库。 类似传统数据库的DataBase，在第三方数据库里实际是一张表。简单示例命令行 hive > create database test_database;
内部表。 Hive的内部表与数据库中的Table在概念上是类似。每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表pvs，它在HDFS中的路径为/wh/pvs，其中wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。 内部表简单示例如下：
创建数据文件：test_inner_table.txt
创建表：create table test_inner_table (key string)
加载数据：LOAD DATA LOCAL INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_inner_table
查看数据：select * from test_inner_table; select count(*) from test_inner_table
删除表：drop table test_inner_table- 外部表。 外部表指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition。它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。内部表的创建过程和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链接。 外部表简单示例：
创建数据文件：test_external_table.txt
创建表：create external table test_external_table (key string)
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_inner_table
查看数据：select * from test_external_table; •select count(*) from test_external_table
删除表：drop table test_external_table - 分区。 Partition对应于数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds = 20090801, ctry = US 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA。分区表简示例
创建数据文件：test_partition_table.txt
创建表：create table test_partition_table (key string) partitioned by (dt string)
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_partition_table partition (dt=‘2006’)
查看数据：select * from test_partition_table; select count(*) from test_partition_table
删除表：drop table test_partition_table - 桶 。Buckets是将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。它对指定列计算hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个Bucket对应一个文件。例如将user列分散至32个bucket，首先对user列的值计算hash，对应hash值为0的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash值为20的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。 桶的简单示例：
创建数据文件：test_bucket_table.txt
创建表：create table test_bucket_table (key string) clustered by (key) into 20 buckets
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_bucket_table
查看数据：select * from test_bucket_table; set hive.enforce.bucketing = true; - Hive的视图。视图与传统数据库的视图类似。视图是只读的，它基于的基本表，如果改变，数据增加不会影响视图的呈现；如果删除，会出现问题。如果不指定视图的列，会根据select语句后的生成。示例：
create view test_view as select * from test
1.4 Hive和数据库的异同：
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。Hive和数据库的比较如下表： - 3、Hive架构
用户接口 ：命令行接口CLI、客户端接口Client 、WebGUI接口WUI
元数据存储：通常在关系型数据库之内
解释器、编译器、优化器、执行器
Hadoop：HDFS用来进行MapReduce分布式计算
解释：
CLI命令行接口最常用，启动的时候会打开一个副本
Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server
WUI是浏览器访问Hive，一般很少使用，第一次使用的时候可能要部署网站。
Hive的元数据（比如表信息等）存储在关系型数据库如Derby、Mysql数据库，但是它的真实数据存储在HDFS文件系统之上，大部分操作都有MapReduce来执行。
图解Hive的架构和运行流程请打开网址(点击打开链接)
4、Hive的安装
Hive有三种模式（内嵌模式、本地模式、远程模式）详细的安装方法请参照该博客（点击打开链接）
5、Hive的数据类型
•基本类型：整数型、浮点型、布尔型、字符串型
•复杂数据类型：数组型、集合型、结构型
•时间型：Date、timestamp
下面我具体举几个建表例子，来看一下Hive的一些数据类型
----------array型---------------------------------------
create table student(
id int,
name string,
grade array<double>
)------------map型----------------------------
create table student1(
id int,
name string,
grade map<string,float>
)-------------复杂array型--------------------------
create table student2(
id int,
name string,
grade array<map<string,double>>
)--------------复杂结构型------------------
create table student3(
id int,
massage struct<name:string,id:int,grade:map<string,float> >
)6、Hive中表的分类
内部表
外部表
分区表
桶表
内部表：什么是内部表需要对比外部表来看
•删表时数据和表一起删除
外部表：
•数据已经存在于HDFS
•外部表只是走一个过程，加载数据和创建表同时完成，不会移动到数据仓库目录中，仅仅是和数据建立了一个连接
•删表数据不会删除数据
内部表外部表区分：
在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而内部表表则不一样；在删除内部表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！
分区表：
•在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。 分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。扫描时可以只扫描某一个分区的数据
•分区表存储时分局所设立的分区分别存储数据（分区字段就是一个文件夹的标识）
桶表
•对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶，也就是说捅是更为细粒度的数据范困划分。
•桶表是对指定的分桶的列进行哈希运算，运算结果模（%）分桶的数量然后把数据根据运算结果分别放入这几个桶中
下面写几个建表小例子来对比一下
----------内部表---------------------------------------
create table student(
id int,
name string,
grade array<double>
)-------------分区表---------------------
create table p_t(
id int,
age int
)partitioned by (gender string)
row format delimited fields terminated by ','------外部表----------------------------------------------------------
create external table e_t(
id int,
name string,
age int) row format delimited fields terminated by ',' location '/lws/' --注意这里'/lws/'为HDFS上面的文件所在目录--------桶表-----------------------------------------------------------------------
create table b_t(
id int,
name string,
age int
)clustered by (name) into 5 buckets row format delimited fields terminated by ','
