hive 简明教程

Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。它的设计目的是为了简化对大数据的查询和分析，使得用户能够使用类似于SQL的语言来操作数据，而无需深入了解底层的MapReduce编程。 Hive的主要特点包括： 1. 支持SQL查询，兼容大部分的SQL语法。 2. 提供了类数据库的数据存储和数据管理功能。 3. 支持数据分区，能够优化查询速度和存储效率。 4. 支持数据汇总和聚合操作。 5. 可以将HiveQL查询转换成MapReduce任务来执行。 Hive中的基本数据类型主要包括： - 基本数据类型：如INT、FLOAT、DOUBLE、STRING等。 - 复杂数据类型：如ARRAY、MAP、STRUCT、UNION等。 Hive提供了DDL（数据定义语言）来定义数据结构，包括创建数据库、表、视图等。通过DDL可以进行表的创建、删除、分区操作等。 数据定义语言-DDL包括： - 创建数据库：`CREATE DATABASE` - 查看数据库定义：`DESCRIBE DATABASE` - 查看数据库列表：`SHOW DATABASES` - 删除数据库：`DROP DATABASE` - 切换当前数据库：`USE` - 创建普通表：`CREATE TABLE` - 创建分区表：`CREATE TABLE ... PARTITIONED BY` - 创建桶表：`CREATE TABLE ... CLUSTERED BY` - 查看有哪些表：`SHOW TABLES` - 查看表定义：`DESCRIBE` Hive的数据管理-DML包括： - 向Hive中加载数据：`LOAD DATA` - 导出数据：`INSERT OVERWRITE`和`INSERT INTO` - 插入数据：`INSERT` - 复制表：`CREATE TABLE ... LIKE` - 克隆表：`CREATE TABLE ... AS SELECT` - 备份表：`ALTER TABLE ... RENAME TO` - 还原表：`ALTER TABLE ... RENAME TO` Hive的查询语言-HiveQL提供了丰富的数据查询功能： - Select查询：`SELECT ... FROM ... WHERE` - Where筛选：通过`WHERE`子句对数据进行过滤。 - GroupBy分组：通过`GROUP BY`对数据进行分组聚合。 - 子查询：在查询中嵌套另一个查询语句。 - Join操作：包括`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`、`FULL JOIN`以及`LEFT SEMI-JOIN`。 Hive还提供了排序操作，支持`ORDER BY`、`SORT BY`、`DISTRIBUTE BY`和`CLUSTER BY`等排序方式，以适应不同的业务场景。 Hive内置函数包括用于处理数据的函数，例如`explode`、`collect_set`、`collect_list`等。此外，Hive支持用户自定义函数（UDF），包括用户自定义函数（UDF）、用户自定义聚合函数（UDAF）和用户自定义表生成函数（UDTF）。 Hive的执行原理与优化部分主要讲述了Hive的技术架构，包括Hive的核心组件、Hive的底层存储、Hive程序的执行过程以及元数据存储。同时涉及了MapReduce的执行过程、Shuffle原理和性能优化策略。 Hive的执行过程主要分为三个阶段：编译阶段、优化阶段和执行阶段。编译阶段将HiveQL语句转换成抽象语法树（AST）并生成MapReduce任务；优化阶段对AST进行优化，以提升查询效率；执行阶段则通过驱动程序启动相应的MapReduce任务来完成数据处理。 Hive提供了多种优化手段： - 通过创建分区表和桶表来优化查询性能。 - Join操作的优化，如启用MapJoin、桶表MapJoin。 - GroupBy和OrderBy的优化，包括Map端聚合和局部排序。 - 使用ORC和Parquet等列式存储格式来提高读写效率。 Hive高级知识部分主要讲解了Hive文件格式、压缩、复杂类型、Hive解释器、编译器、优化器和执行器等高级特性。Hive支持多种文件格式，包括文本文件、Parquet和ORC等列式存储格式。Hive中的压缩可以减少数据存储空间，提高数据处理速度。此外，Hive对Hadoop的常用压缩方法提供了支持，并允许用户配置Hadoop的压缩解压选项。 附录A部分介绍了Hive的安装和配置过程，包括安装Hive、配置Hive、安装MySQL数据库以及启动和测试Hive的步骤。这部分内容为读者提供了将Hive部署到个人计算机或服务器上的操作指导。