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Hive---基于Hadoop的数据仓库工具讲解

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[大数据技术 所属分类 大数据技术 | 发布者 店小二05 | 时间 2017 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

hadoop:

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用来开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。
Hadoop框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算。

Hadoop体系结构:

Hive---基于Hadoop的数据仓库工具讲解

hive:

一、什么是hive

Hive是部署在hadoop集群上的数据仓库工具。
数据库和数据仓库的区别:
数据库(如常用关系型数据库)可以支持实时增删改查。
数据仓库不仅仅是为了存放数据,它可以存放海量数据,而且可以查询、分析和计算存储在Hadoop 中的大规模数据。但他有一个弱点,他不能进行实时的更新、删除等操作。也就是一次写入多次读取。
Hive 也定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。现在hive2.0也支持更新、索引和事务,几乎SQL的其它特征都能支持。
Hive支持SQL92大部分功能,我们暂时可以把 hive理解成一个关系型数据库,语法和mysql是几乎是一样的。
Hive是Hadoop 上的数据仓库基础构架之一,是SQL解析引擎,它可以将SQL转换成MapReduce任务,然后在Hadoop执行。
二、hive的部署与安装

Hive只在一个节点上安装即可

1.上传tar包

apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz

2.解压

tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /cloud/

3.配置mysql metastore 元数据库(切换到root用户)

配置HIVE_HOME环境变量

rpm -qa | grep mysql

rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps

rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm

rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm

修改mysql的密码

/usr/bin/mysql_secure_installation

(注意:删除匿名用户,允许用户远程连接)

登陆mysql

mysql -u root -p

4.配置hive

cp hive-default.xml.template hive-site.xml

修改hive-site.xml(删除所有内容,只留一个<property></property>)

添加如下内容:

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

    <value>jdbc:mysql://xcloud36:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>

<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

<value>root</value>

<description>username to use against metastore database</description>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

<value>123</value>

<description>password to use against metastore database</description>

</property>

5.安装hive和mysq完成后,将mysql的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下

如果出现没有权限的问题,在mysql授权(在安装mysql的机器上执行)

mysql -uroot -p

#(执行下面的语句 *.*:所有库下的所有表 %:任何IP地址或主机都可以连接)

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;

FLUSH PRIVILEGES;

6.启动hive

进入hive的安装的home目录下的bin目录

[[emailprotected] bin]$ pwd

/home/Neo/apache-hive-1.2.1-bin/bin

执行hive脚本

[[emailprotected] bin]$ ./hive

Cannot find hadoop installation: $HADOOP_HOME or $HADOOP_PREFIX must be set or hadoop must be in the path

三、Hive的系统架构

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用户接口,包括 CLI(Shell命令行),JDBC/ODBC,WebUI
MetaStore元数据库,通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中
Driver 包含解释器、编译器、优化器、执行器
Hadoop:用 HDFS 进行存储,利用 MapReduce 进行计算

Hive的表和数据库,对应的其实是HDFS( Hadoop分布式文件系统)的目录/文件,按表名把文件夹分开。如果是分区表,则分区值是子文件夹,可以直接在MapReduce Job里使用这些数据。

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四、hive的元数据库以及数据存储方式
Hive的MetaStore,集中存储元数据的一个库,可以叫它元数据库。
元数据库保存的是不是我们要计算的数据?不是,元数据库中并没有保存我们要计算的数据,我们要计算的数据是存放在HDFS(分布式文件系统)里。
Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等表的描述信息。真正要处理的数据在HDFS里。
元数据通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中。
Metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎
Derby引擎的缺点:不支持多链接,一次只能打开一个会话
使用MySql作为外置存储引擎,支持多用户同时访问,所以一般将MySQL作为Hive的MetaStore。
Hive 的数据存储在 HDFS 中,大部分SQL转换成 MapReduce 任务来完成。(全表扫描,比如 select * from table 不会就生成 MapRedcue 任务)

hive>createtabletest(idint,namestring) row format delimited fields terminatedby'\t';

hive>loaddatalocalinpath ‘/home/hadoop/test/test.txt’intotabletest;


五、hive 数据类型
Hive数据类型分为基础数据类型和复杂数据类型。
基础数据类型包括:
数字 TINYINT,SMALLINT,INT/INTEGER,BIGINT,FLOAT,DOUBLE
字符串:
STRING,CHAR,VARCHAR
日期/时间类型
TIMESTAMP,DATE,INTERVAL (没有datetime)
其他类型
BOOLEAN
复杂类型包括 ARRAY,MAP,STRUCT,UNION,这些复杂类型是由基础类型组成的。
arrays: ARRAY<data_type>
maps: MAP<primitive_type, data_type>
structs: STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment],...>
union: UNIONTYPE<data_type, data_type,...>
六、hive与依赖环境的交互

linux交互:

hive> !pwd; #查看路径

hive> !ls; #查看有哪些文件

与hdfs交互:


hive> dfs -ls / ; #查看hdfs下目录

hive> dfs -mkdir /haha; #hdfs下创建目录haha


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七、hive表的基本操作

Hive的数据模型-表的分类:
Table 内部表
External Table外部表
Partition 分区表
Bucket Table桶表
Hive的数据模型-内部表
与数据库中的 Table 在概念上是类似,每一个 Table 在 Hive 都有一个相应的目录存储数据。例如,一个表 test,它在 HDFS 中的路径为:/warehouse/test。
warehouse是在 hive-site.xml 中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库目录。
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(对应目录和文件都会被删除)
创建数据文件inner_table.dat
创建表

hive>createtableinner_table (idint,keystring);

加载数据


hive>loaddatalocalinpath '/var/lib/hadoop-hdfs/test/inner_table.dat' intotableinner_table;


查看数据

select*frominner_table

selectcount(*)frominner_table (也可以排序)


删除表

droptableinner_table

Hive的数据模型- External Table 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,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。
外部表 只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时,仅删除该链接。

创建数据文件


/data/student/text.txt

创建外部表:

createexternaltableext_student(idint,

namestring) row format delimited fields terminatedby'\t'location'/data/student';


加载数据

loaddata inpath'/home/external_table1.dat'intotableext_student;

查看数据


select*fromext_student;

selectcount(*)fromext_student;


删除表

droptableext_student;

Hive的数据模型-分区表
创建分区是为了提高查询效率,在数据量非常大的时候一定要优先考虑分区,
partition 分区对应于数据库的 partition 列的密集索引
在 Hive 中,表中的一个 partition 分区对应于表下的一个目录,所有的 partition 数据都存储在对应的目录中
例如:test表中包含 date 和 city 两个 partition,
则对应于date=20130201, city = bj 的 HDFS 子目录为:

/user/hive/warehouse/test/date=20130201/city=beijing

对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为:

/user/hive /warehouse/test/date=20130202/city=shanghai

创建数据文件

beauty_ch.txt beauty_uk.txt beauty_us.txt

创建外部分区表:

createexternaltablebeauties(idbigint,namestring,agedouble) partitionedby(nation string) row format delimited fields terminatedby'\t'location'/data/beauty';

加载数据到分区


loaddatalocalinpath

'/var/lib/hadoop-hdfs/test/beauty_ch.txt'intotablebeauties partition (nation='China');


修改表分区

altertablebeautiesaddpartition (nation='UK') location'/data/beauty/nation=UK';

查看数据


select*frompartition_table

selectcount(*)frompartition_table


删除表

droptablepartition_table

Hive的数据模型—桶表
桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储。数据加载到桶表时,会对字段取hash值,然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。
创建表

createtablebucket_t1(id string) clusteredby(id)into6 buckets;

------表里的数据根据ID分成了6桶


加载数据

createtablet2(id string);

loaddatalocalinpath'/var/lib/hadoophdfs/test/bucket_test'intotablet2;

insertoverwritetablebucket_t1selectidfromt2;


删除表时,元数据与数据都会被删除(对应目录和文件都会被删除)

droptablebucket_table;

桶表专门用于抽样查询,是很专业性的,不是日常用来存储数据的表,需要抽样查询时,才创建和使用桶表。
抽样查询:

select*frombucket_table tablesample(bucket 1outof4onid);

八、Hive的JDBC/ODBC接口

用户可以像连接传统关系数据库一样使用JDBC或ODBC连接Hive

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JDBC的具体连接过程
1.使用jdbc的方式连接Hive,首先做的事情就是需要启劢hive的Thrift Server,否则连接hive的时候会报connection refused的错误。
启动命令如下:
hive --service hiveserver
2.新建java项目,然后将hive/lib下的所有jar包和hadoop的核心jar包hadoop-0.20.2-core.jar添加到项目的类路径上。Jar包版本要和hive版本一致。

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