hadoop的数据仓库hive手册

### Hadoop 数据仓库 Hive 手册 #### 一、Hive 概述 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它为 Hadoop 提供了一层数据仓库基础设施。通过 Hive，用户能够更加方便地对存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的大规模数据集进行提取、转换、加载 (ETL) 和分析。 **特点**: - **简单的 SQL 查询**: Hive 定义了一种简单的类似 SQL 的查询语言——HiveQL，使得 SQL 用户能够轻松地查询和分析存储在 Hadoop 中的数据。 - **高度扩展性**: Hive 允许程序员利用 MapReduce 编写自定义的 mapper 和 reducer，实现更复杂的数据分析功能，这些功能可能超出了 Hive 内置支持的范围。 - **灵活的数据格式**: Hive 不要求数据必须采用特定的格式，它可以很好地处理多种数据格式，包括但不限于 Thrift、控制分隔符以及其他特殊的数据格式。 - **丰富的文档支持**: Hive 本身提供了详尽的文档资料，涵盖了从入门到高级主题的各种内容，帮助用户快速上手并解决使用过程中遇到的问题。 #### 二、Hive 的核心组件 Hive 的架构主要包括以下几个核心组件： 1. **用户接口**: - CLI (命令行界面): 用户可以通过命令行来执行 HiveQL 查询。 - Client: 这是指客户端程序，可以是 Java API 或其他编程语言接口。 - WUI (Web 用户界面): 用于通过 Web 浏览器访问 Hive。 2. **元数据存储**: Hive 使用关系型数据库（如 MySQL 或 Derby）来存储表结构、列定义、分区信息等元数据信息。 3. **解析器、编译器、优化器和执行器**: - **解析器**: 负责将 HiveQL 查询语句解析成抽象语法树 (AST)。 - **编译器**: 将 AST 编译成逻辑执行计划。 - **优化器**: 对逻辑执行计划进行优化，以提高执行效率。 - **执行器**: 将优化后的逻辑执行计划转化为 MapReduce 作业并执行。 #### 三、Hive 的数据模型 Hive 支持以下几种类型的数据组织形式： 1. **表 (Tables)**: 表是最基本的数据组织形式，类似于传统关系数据库中的表。 2. **分区 (Partitions)**: 为了提高查询性能，可以在创建表时对数据进行分区。每个分区代表数据的一个子集，通常根据日期或其他维度进行划分。 3. **桶 (Buckets)**: 在表内部，数据可以进一步划分为桶，通常用于随机化和提高 MapReduce 任务的并行度。 4. **索引 (Indexes)**: Hive 还支持索引机制，可以显著加快某些查询的速度。 #### 四、Hive 的安装与配置 下面是安装和配置 Hive 的基本步骤： 1. **安装配置 Hadoop**: Hive 需要在 Hadoop 环境下运行，因此首先需要安装和配置好 Hadoop。 2. **安装配置数据库**: 为了存储元数据，需要安装配置一个关系型数据库，例如 MySQL 或 Derby。 3. **获取 Hive 源码或可执行代码**: - 可以从 Apache 官方网站下载 Hive 的二进制发行版，例如使用 `wget` 命令下载：`wget http://www.apache.org/dist/hadoop/hive/hive-0.5.0/hive-0.5.0-bin.tar.gz` - 解压文件：`tar xzf hive-0.5.0-bin.tar.gz` - 进入目录：`cd hive-0.5.0-bin` 4. **配置 Hive**: - 配置 Hive 如何访问数据库以及如何连接到 Hadoop 集群。 - 修改配置文件 `hive-site.xml` 来设置必要的参数，例如数据库连接信息和 Hadoop 集群的地址。 5. **启动 Hive**: - 运行 Hive：`bin/hive` - 当出现 `Hive>` 提示符时，表示 Hive 已成功启动，可以开始使用。 #### 五、Hive 的资源和支持 对于更深入的学习和使用，以下是一些有用的资源链接： - **Facebook 镜像**: [[http://mirror.facebook.com/facebook/hive]] - **Wiki 页面**: [[http://wiki.apache.org/hadoop/Hive]] - **入门指南**: [[http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/GettingStarted]] - **查询语言指南**: [[http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HiveQL]] - **演示文稿**: [[http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/Presentations]] - **蓝图**: [[http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/Roadmap]] 此外，对于最新的发展动态和技术支持，还可以考虑加入 Hive 的邮件列表，以便及时获得帮助和支持： - **用户邮件列表**: `hive-user@hadoop.apache.org` - **开发者邮件列表**: `hive-dev@hadoop.apache.org` Hive 作为 Hadoop 生态系统中的一个重要组成部分，极大地简化了大数据的管理和分析过程，为数据分析师和开发人员提供了一个高效且易于使用的平台。