hive入门级详解

Hive 入门级详解 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库系统，它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言 HQL，并且可以将查询转换为 MapReduce 任务来执行。Hive 的存储结构主要包括三个层面：数据存储层、计算资源层和 OLAP 服务层。 数据仓库与传统数据库的比较 Hive 作为一个数据仓库系统，与传统的关系型数据库（如 MySQL、Oracle 等）不同。数据仓库主要用于分析处理和挖掘信息，而关系型数据库主要用于事务处理。Hive 不是 NoSQL 数据库，而是一种分析型数据库。 Hive 的存储结构 Hive 的存储结构主要包括内部表和外部表两种。内部表的数据由 Hive 自身管理，而外部表的数据由 HDFS 管理。内部表的元数据存储在关系型数据库中，而表数据存储在 HDFS 上。删除内部表会直接删除元数据和存储数据，而删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS 上的文件并不会被删除。 Hive 的元数据 Hive 的元数据是用来存储表数据信息的，包括表名、字段名、字段类型、存储位置等。元数据通常存储在关系型数据库中，可以通过 Hive 的配置文件 hive-site.xml 找到元数据的存储位置。 内部表和外部表 内部表是 Hive 默认的表类型，数据由 Hive 自身管理。创建内部表时，Hive 会在 HDFS 上新建一个目录来存储表数据。内部表的数据可以通过 Load 语句导入 HDFS 上的数据。 外部表是 Hive 的另一种表类型，数据由 HDFS 管理。外部表适合于同样的数据需要被多人分享时。创建外部表时，需要指定 external 关键字。外部表的数据可以通过 Load 语句导入 HDFS 上的数据，但删除外部表时，HDFS 上的文件并不会被删除。 Hive 的存储原理 Hive 的存储原理是基于 HDFS 的，Hive 的数据存储在 HDFS 上。Hive 会将查询转换为 MapReduce 任务来执行， MapReduce 任务会将数据从 HDFS 上读取出来，然后进行处理和分析。 Hive 的查询语言 Hive 的查询语言是 HQL，HQL 是一种类似于 SQL 的查询语言，但它可以将查询转换为 MapReduce 任务来执行。HQL 提供了很多的查询功能，包括选择、投影、连接、分组等。 Hive 的应用场景 Hive 的应用场景非常广泛，包括数据仓库、数据挖掘、商业智能等。Hive 可以用于处理大量的数据，例如日志数据、 Sensor 数据等。Hive 也可以用于数据挖掘和商业智能，例如数据分析、报表生成等。