• 1. Hive
  • 2. hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
  • 3. 目 录1 Hive定义 2 Hive 体系结构 2.1 用户接口 2.2 元数据存储 2.3 解释器、编译器、优化器、执行器 2.4 Hadoop 3 Hive 的数据存储
  • 4. 1 Hive定义Hive[1]是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL)(Extraction-Transformation-Loading),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。 Hive 没有专门的数据格式。 Hive 可以很好的工作在 Thrift 之上,控制分隔符,也允许用户指定数据格式。
  • 5. 2 Hive 体系结构主要分为以下几个部分: 用户接口 用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI,Cli 启动的时候,会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出 Hive Server 所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
  • 6. 元数据存储 Hive 将元数据存储在数据库中,如 mysql、derby。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。
  • 7. 解释器、编译器、优化器、执行器 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有 MapReduce 调用执行。
  • 8. Hadoop Hive 的数据存储在 HDFS 中,大部分的查询由 MapReduce 完成(不包含 * 的查询,比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务)。
  • 9. 3 Hive 的数据存储首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由的组织 Hive 中的表,只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据。 其次,Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中,Hive 中包含以下数据模型:表(Table),外部表(External Table),分区(Partition),桶(Bucket)。
  • 10. Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的,每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如,一个表 pvs,它在 HDFS 中的路径为:/wh/pvs,其中,wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录,所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中。
  • 11. Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引,但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如:pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition,则对应于 ds = 20090801, ctry = US 的 HDFS 子目录为:/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US;对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为;/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA
  • 12. Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了并行,每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket,首先对 user 列的值计算 hash,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000;hash 值为 20 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020
  • 13. External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据,可以创建 Partition。它和 Table 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。 Table 的创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成),在加载数据的过程中,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。
  • 14. External Table 只有一个过程,加载数据和创建表同时完成(CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION),实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中,并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时,仅删除元数据,表中的数据不会真正被删除。
  • 15. thanks