Apache的顶级项目，（java）
2008年Facebook公司开源给Apache基金会
官网：http://hive.apache.org/
hive 将SQL转换成MapReduce程序，并将程序提交到YARN 集群运行，不会自动生成结果文件
直接 读取HDFS上的数据 然后处理
sql query（查询）
概念：未定
hive 是基于Hadoop的一个开源数据仓库工具
能够将结构化数据映射成为一张数据库表（二维表），
底层依赖HDFS存储数据，Hive的本质是HQL语句转化成MR程序，提交给Hadoop运行
和传统数据库的区别：
具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同hive只试用于做批量数据分析【海量离线数据的统计分析】
，Hive核心组件
解释器：把HQL语句转换成一颗抽象语法树
编译器：把抽象语法树转化成一系列MR程序
Hive的底层有一系列的MR模板（Operation：GroupByOperation，JoinOperation）
优化器：执行这一系列MR程序的优化
执行器：组织相关的资源提交给Hadoop集群
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------hive安装
上传、解压、重命名
修改配置
hive-env.sh (Hadoop_home)
创建数据仓库：
hive数据需要保持到HDFS上,(hdfs上需要有hive所运行的路径和权限!)
创建对应的目录和赋予权限
bin/hdfs dfs -mkdir -p /tmp
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hdfs dfs -chmod g+w /tmp
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
hive配置官方网址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------hive和mysql的差异:
共性:
database：数据库，命名空间
将同一类的表放到此空间下，方便进行管理操作
table：表，字段：数据类型和字段名称
区别：
hive没有真正意义...
在Hive之外执行Hive命令
创建分区表：
create table test01 (id int ,name string )partitioned by (dt int) row format delimited fields terminated by ',' ;
a.hql----------------------脚本内容
insert into table test02 partition (dt=${hiveconf:dt}) select id,name from test01 where dt=${hiveconf:dt})
hive -f a.hql -hiveconf dt=20190101
库就是hdfs的一个文件夹(库名+.db),默认位置在/user/hive/warehouse
表就是库下面的一个文件夹(表名)
分区就是表下的一个文件夹(分区字段名+=+分区的值，例如：dt=20180101)
启动hive的命令:hive
后台启动hive trift服务的命令：nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &
启动beeline服务：beeline
使用beeline连接hive：!connect jdbc:hive2://test-hadoop-2-21:10000
显示所有的库：show databases;
显示所有的表：show tables；
显示表：desc student;
显示所有的分区：show partitions student;
hive不区分表名和字段名及关键字的大小写
如果加载hdfs上的数据，那么数据会被移动到表目录下面
1.创建普通表
create table student01 (id int,name string,age int) row format
delimited fields terminated by ',';
2.加载本地(linux系统)数据
追加:
load data local inpath '/home/hadoop/tmp/a.txt'
into table student01;
覆盖(使用关键字overwrite):
load data local inpath '/home/hadoop/tmp/a.txt'
overwrite into table student01;
3.创建分区表
create table Student_partition (id int,name string)
partitioned by (dt int) row format delimited fields terminated by ',';
4.给分区表加载数据
load data inpath '/a.txt' into table student_partition
partition (dt=20180101);
5.添加分区
alter table student_partition add partition (dt = 20180102);
6.删除分区
alter table student_partition drop partition (dt = 20180102);
7.分区重命名
alter table student_partition partition(dt = 20180101) rename to partition (dt = 20180102);
8.多级分区
create table student (id int ,name string) partitioned by (country string, city string)
row format delimited fields terminated by ',';
以上例子为二级分区,city目录在country目录下面
重命名时需要指定两个分区或者直接修改hdfs目录，然后修复分区msck repair table student;
9.动态分区
设置动态分区模式开启
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert into table student partition (dt) select id,name,dt from student01;
静态+动态
insert into table test04 partition (dt = '20180102',sid) select id,name,id from test01;
静态分区字段在前面
如果报内存溢出：
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
//每个节点生成动态分区的最大个数，默认是100
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
//一个DML操作可以创建的最大动态分区数，默认是1000
set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
有时候内存溢出会报错,减小set mapred.max.split.size的值(增加map的数量)，增加map内存
set mapred.max.split.size=25600000;
set mapreduce.map.memory.mb=8192;
set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;
set mapred.child.java.opts=-Xmx6144m;
10.修改分区字段数据类型
alter table test05 partition column (dt int);
11.外部表
create external table test06 (id int,name string) row format delimited
fields terminated by ',' location '/aaa';
外部表和内部表的区别
删除内部表时数据会被删除，外部表不会
创建内部表会在hdfs上生成目录，外部表不会
外部表的数据一般都是在创建表时指定一个路径，内部表一般需要自己加载，而且数据会被移动到表目录下面
12.修改表名
alter table test01 rename to test02;
13.添加字段
alter table test01 add columns (age int);
14.修改字段名和字段类型
alter table test01 change age new_age string;
15.orc
create table test07(id int,name string) stored as orc;
默认采用zlib压缩
//采用snappy压缩
create table test07(id int,name string) stored as orc tblproperties("orc.compress"="SNAPPY");
zlib压缩：压缩率高，压缩和解压慢
snappy压缩：压缩率还可以，压缩和解压快
内存溢出
Current usage: 166.4 MB of 1 GB physical memory used; 2.5 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container
设置参数
16.多插入
insert into table test12 select max(age) from test10;
insert into table test13 select min(age) from test10;
from test10
insert into table test12 select max(age)
insert into table test13 select min(age);
17.overwrite
load语句是在into前面加overwrite
insert语句是把into替换成overwrite
18.在命令行外执行hive
hive -e "select * from test.test10" > res.txt
hive -f test.hql -hiveconf age=9
test.hql
select * from test.test10 where age = ${hiveconf:age};
19.distinct
去重
select distinct id from test01;//把id去重
select distinct id,name from test01;//如果id和name都一样才去重
20.case when
select case when id = 1001 then 10000 else 0 end from test10;
21.if
select if(id=1001,10000,0) from test10;
22.group by
分组
select id,count(id) from test10 group by id;
select后面只能跟分组字段或者聚合函数
group by 后面不能跟where，应该使用having
23.order by
全局排序 只能产生一个reduce task
24.sort by
局部排序
只能保证每个reduce task有序
set mapreduce.job.reduces=n
25.distribute by
把数据分发到不同的reduce task
26.连接
内连接:inner join 符合连接的左右表信息显示
左外连接:left join 左边数据都显示，右表不符合连接条件的数据补null
右外连接:right join 与左连接相反
左半连接:left semi join 可以使用in代替
参数:
并行执行
set hive.exec.parallel=true;
设置中间结果压缩
set mapred.map.output.compression.codec=org.apache.Hadoop.io.compress.SnappyCodec;
如果发生数据倾斜，可以尝试设置此参数
hive.groupby.skewindata=true
27.in
不能嵌套使用
不能多个in一起使用
不能和join的on条件一起使用
28.udf
(1)继承UDF类
(2)实现evluate方法
(3)打成jar包并上传
(4)进入hive添加到环境
add jar path;
(5)创建临时函数
create temporary function function_name as 'package+Class';
(6)直接调用,只在本次session有效
29.udtf
30.强转
cast (id as string)
31.展示自带函数的用法
desc function extended function_name;