一、HIVE简介

Hive的设计目标是为了分析查询结构化的海量数据

1.     hive是建立在hadoop上的数据仓库基础构架

2.     用来进行数据提取转化加载（ETL）

3.     Hive定义了简单的SQL查询语言，SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop上执行

4.     Hive表其实就是HDFS的目录（实操）

 

数据仓库的元数据信息：数据仓库中可以存数据库，数据库中可以存储数据表，而这些数据仓库中的数据库（表）的名字、所属用户、表属于哪个数据库、有哪些字段（。。。。之类的描述信息）都称为元数据信息。

二、Hive的metastore

1.     Metastore是hive元数据的存放地

2.     Metastore使用hive内嵌的derby数据库作为存储引擎

3.     Derby缺点：一次只能打开一个会话

4.     使用MySQL作为 hive 的外置存储引擎，存放metastore，供多用户同时访问

hive元数据INDEX_PARAMS Hive元数据的集中存放地是?( )_Hive


 

三、HIVE安装

3.1 解压HIVE、配置profiel（HOME、PATH）

3.2 将MySQL的连接包导入${HIVE_HOME}/lib

3.3 安装MySQL数据库，启动并创建Hive表

此时Hive表为空

3.4 Hive配置（conf）hive-site.xml

注意改URL地址、用户名、密码

3.5 启动Hive

此时进入mysql，在hive表中有很多表

VERSION                    存储版本                   select  *  fromVERSION

DBS（s表示仓中可有多个库）         存储数据库元数据（有一个默认的）

TBLS                          存储数据表元数据                               （空的）

（外部表和内部表：都是HDFS上的一个目录，外部表可指定目录，内布表默认目录）

3.6例子：

 

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS SCHOOL;（mysql中databases多一个）

CREATE ETERNAL TABLE IF NOT EXISTS school.student(stuid INT, stuname STRING)

ROW FORMAT DELIMAITED

FIELDS TERMINATED BY ‘\t’

STORED AS TEXTFILE

LOCATION ‘/school/201606’;                (外部表指定目录)

 

灌库到’/school/201606’

(hdfs dfs –put aaa.txt /school/201606)

Hive>select * from student;

SELECT stuname,count(*) FROM student group by stuname;

四、Hive数据模型

4.1hive的数据存储类型

Hive中使用了4个主要的数据存储类型：表（内部表）、外部表、分区和桶

4.1.1 内部表

内部表存储在默认的HDFS目录下，删除表时数据也被删除

4.1.2       外部表

数据不在Hive的数据仓库中，到仓库目录以外的位置访问数据，删除

表时，只删除元数据。

4.1.3       分区（按分区列）

依据一定的条件对数据进行一定的分区----降低扫描数，提高查询效率。Hive中分区的数据表在存储时会以多级目录的方式进行存储。

{eg：学生表根据gender分区

 

>Create table partition_table(sid int ,sname string)
Partitioned by (gender string)
Row format delimited fields terminated by ‘,’;
>desc partition_table;
>insert into table partition_table partition(gender=’M’) select * from sample_data where gender=’M’; 
>insert into table partition_table partition(gender=’F’) select * from sample_data where gender=’F’; 
}

（备注：sample_data中有sid , sname, gender,还有好多字段）

 

查询HiveQL执行计划查看效率。(explain查看执行计划)

 

hive> explain select * from sample_data where gender=’M’;       ①
hive> explain select * from partition_table where gender=’M’;     ②

①  长②短，执行计划从下往上读

 

4.1.4       桶（按指定列作为划分样本）

{eg：学生表根据姓名分桶

>Create table bucket_table(sid int ,sname string，age int)
clustered by (sname) into 5 buckets;

（备注：sample_data中有sid , sname, gender,还有好多字段）

 

延伸—>视图（虚表）

hive>create view empinfo
   >as
   >select e.empno, e.ename, e.sal, e.sal*12 annlsal, d.dname
   >from emp e, dept d
   >where e.deptno=d.deptno;

 

数据库中视图可以存数据，但是HIVE中师徒不能存数据。

Eg: 查询次数排行榜

按照session号进行归组，并按照查询次数进行排序，最终显示查询次数最多的前10条。

hive>select WEBSESSION,count(WEBSESSION) as cw from SOGOUQ1group by WEBSESSION order by cw desc limit 10;