一脸懵逼学习Hive（数据仓库基础构架）

Hive是什么？其体系结构简介*
Hive的安装与管理*
HiveQL数据类型，表以及表的操作*
HiveQL查询数据***
Hive的Java客户端**

Hive的自定义函数UDF*

1：什么是Hive（一）：
　　（1）Hive 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 ），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 QL ，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。
　　（2）Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。
　   （3）Hive的表其实就是HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。
2：Hive的系统架构：
　　（1）用户接口，包括 CLI，JDBC/ODBC，WebUI（用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI：）；

　　　　　 CLI，即Shell命令行；
　　　　JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似；
　　　　WebGUI是通过浏览器访问 Hive；
　　（2）元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中；

　　　　　  Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 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；
　　（3）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（plan）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；
　　（4）Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算；
　　　　  Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）
3：Hive的安装：
　　（1）把hive-0.9.0.tar.gz复制到/usr/local
　　（2）解压hive-0.9.0.tar.gz与重命名
　　　　　#cd /usr/local
　　　　　#tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz
　　　　   #mv hive-0.9.0 hive
　　（3）修改/etc/profile文件。
　　　　#vi /etc/profile
　　　　增加
　　　　export HIVE_HOME=/usr/local/hive
　　　　修改
　　　　export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin
　　　　保存退出
　　　　#source /etc/profile
　　（4）cd  $HIVE_HOME
　　　　  mv  hive-env.sh.template  hive-env.sh
　　　　  mv  hive-default.xml.template  hive-site.xml
　　　　    修改hadoop的hadoop-env.sh(否则启动hive汇报找不到类的错误)
　　　　   　　export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:
    　　　   　　$HADOOP_HOME/bin
　　　　 修改$HIVE_HOME/bin的hive-config.sh，增加以下三行
　　　　　　export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
　　　　　　export HIVE_HOME=/usr/local/hive
　　　　　　export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
　　（5）启动
　　　　#hive
　　　　hive>show tables;
　　　　hive>create table test(id int,name string);
　　　　hive>quit;

　　　　观察：#hadoop fs -ls /user/hive
　　　　参数：hive.metastore.warehouse.dir
4：Hive的metastore：

　　（1）metastore是hive元数据的集中存放地。metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎；
　　（2）Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话；
　　（3）使用Mysql作为外置存储引擎，多用户同时访问；
5：Hive的安装：
　　配置MySQL的metastore
　　（1）上传mysql-connector-java-5.1.10.jar到$HIVE_HOME/lib
　　（2）登录MYSQL，创建数据库hive
　　　　#mysql -uroot -padmin
　　　　mysql>create database hive;
　　　　mysql>GRANT all ON hive.* TO root@'%' IDENTIFIED BY 'admin';
　　　　mysql>flush privileges;
　　　　mysql>set global binlog_format='MIXED';
　　（3）把mysql的数据库字符类型改为latin1
　　  （4）修改$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>admin</value>
</property>

6：Hive运行模式 ：
　　（1）Hive的运行模式即任务的执行环境
　　（2）分为本地与集群两种
　　　　我们可以通过mapred.job.tracker 来指明
　　　　设置方式：
　　　　hive > SET mapred.job.tracker=local
7：Hive的启动方式：
　　（1）、hive 命令行模式，直接输入#/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 #hive --service cli
　　（2）、 hive web界面的 (端口号9999) 启动方式
　　　　#hive --service hwi &
　　　　用于通过浏览器来访问hive
　　　　http://hadoop0:9999/hwi/
　　（3）、 hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式
　　　　#hive --service hiveserver &
8：Hive与传统数据库：

9：Hive的数据类型：
　　（1）基本数据类型：
　　　　tinyint/smallint/int/bigint
　　　　float/double
　　　　boolean
　　　　string
　　（2）复杂数据类型：
　　　　Array/Map/Struct
　　（3）没有date/datetime
10：Hive的数据存储：
　　（1）Hive的数据存储基于Hadoop HDFS；
　　（2）Hive没有专门的数据存储格式；
　　（3）存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图；
　　（4）Hive默认可以直接加载文本文件（TextFile），还支持sequence file 、RC file；
　　（5）创建表时，指定Hive数据的列分隔符与行分隔符，Hive即可解析数据；
11：Hive的数据模型-数据库：
　　（1）类似传统数据库的DataBase
　　（2）默认数据库"default"
　　　　使用#hive命令后，不使用hive>use <数据库名>，系统默认的数据库。可以显式使用hive> use default;

　　　　创建一个新库
　　　　hive > create database test_dw;
12：Hive的数据模型-表：
　　Table 内部表
　　Partition  分区表
　　External Table 外部表
　　Bucket  Table 桶表
13：Hive的数据模型-内部表：
　　  （1）与数据库中的 Table 在概念上是类似
　　（2）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 test，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse/test。 warehouse是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录
　　（3）所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
　　（4）删除表时，元数据与数据都会被删除
　　（5）创建数据文件inner_table.dat
　　（6）创建表：
　　　　hive>create table inner_table (key string);
　　（7）加载数据：
　　　　hive>load data local inpath '/root/inner_table.dat' into table inner_table;
　　（8）查看数据：
　　　　select * from inner_table
　　　　select count(*) from inner_table
　　（9）删除表 drop table inner_table
14：Hive的数据模型-分区表：
　　（1）Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引
　　（2）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：test表中包含 date 和 city 两个 Partition，
　　　　　　则对应于date=20130201, city = bj 的 HDFS 子目录为：
　　　　　　/warehouse/test/date=20130201/city=bj
　　　　　　对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为；
　　　　　　/warehouse/test/date=20130202/city=sh

一些相关命令
SHOW TABLES; # 查看所有的表
SHOW TABLES '*TMP*'; #支持模糊查询
SHOW PARTITIONS TMP_TABLE; #查看表有哪些分区
DESCRIBE TMP_TABLE; #查看表结构

　　  （3）创建数据文件partition_table.dat
　　（4）创建表
　　　　create table partition_table(rectime string,msisdn string) partitioned by(daytime string,city string) row format delimited fields terminated by ' ' stored as 　　　　TEXTFILE;
　　（5）加载数据到分区
　　　　load data local inpath '/home/partition_table.dat' into table partition_table partition (daytime='2013-02-01',city='bj');
　　（6）查看数据
　　　　select * from partition_table
　　　　select count(*) from partition_table
　　（7）删除表 drop table partition_table
　　（8）alter table partition_table add partition (daytime='2013-02-04',city='bj');
　　　　通过load data 加载数据

　　（9）alter table partition_table drop partition (daytime='2013-02-04',city='bj')
　　　　元数据，数据文件删除，但目录daytime=2013-02-04还在

15：Hive的数据模型—桶表：
　　（1）桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。
　　（2）创建表
   　　 　　create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets;        
　　（3）加载数据
    　　　　set hive.enforce.bucketing = true;
    　　　　insert into table bucket_table select name from stu;    
   　　 　　insert overwrite table bucket_table select name from stu;
　　（4）数据加载到桶表时，会对字段取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。
　　（5）抽样查询
    　　　　select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
16：Hive的数据模型-外部表：
　　（1）指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition；
　　（2）它和 内部表 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；
　　（3）内部表 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；
　　（4）外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时，仅删除该链接；

CREATE EXTERNAL TABLE page_view
( viewTime INT, 
  userid BIGINT,
  page_url STRING,     
 referrer_url STRING,                             
  ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
  country STRING COMMENT 'country of origination‘
)
    COMMENT 'This is the staging page view table'
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '44' LINES     TERMINATED BY '12'
    STORED AS TEXTFILE
    LOCATION 'hdfs://centos:9000/user/data/staging/page_view';

　　（5）创建数据文件external_table.dat
　　（6）创建表
　　　　hive>create external table external_table1 (key string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' location '/home/external';
　　（7）在HDFS创建目录/home/external
　　　　#hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external
　　（8）加载数据
　　　　LOAD DATA INPATH '/home/external_table1.dat' INTO TABLE external_table1;
　　（9）查看数据
　　　　select * from external_table
　　　　select count(*) from external_table
　　（10）删除表
　　　　drop table external_table
17：视图操作：
　　视图的创建
　　CREATE VIEW v1 AS select * from t1;
18：表的操作：
　　（1）表的修改
　　　　alter table target_tab add columns (cols,string)
　　（2）表的删除
　　　　drop table
19：为什么选择Hive？
　　（1）基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力；
　　（2）支持SQL like查询语言；
　　（3）统一的元数据管理；
　　（4）简单编程；
20：导入数据
　　（1）当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置。
　　　　LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE]    INTO TABLE tablename    [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
　　（2）把一个Hive表导入到另一个已建Hive表
　　　　INSERT OVERWRITE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement
　　　　CTAS
　　　　CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
   　　　　 (col_name data_type, ...)    …
    　　　　AS SELECT …
　　　　例：create table new_external_test as  select * from external_table1;
21：查询

select
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
    FROM table_reference
    [WHERE where_condition]
    [GROUP BY col_list]
    [ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] | [ORDER BY col_list] ]
    [LIMIT number]

　　（1）基于Partition的查询  
　　　　一般 SELECT 查询是全表扫描。但如果是分区表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，类似“分区索引“”，只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive 当前的实现是，只有分区断言（Partitioned by）出现在离 FROM 子句最近的那个WHERE 子句中，才会启用分区剪枝。例如，如果 page_views 表（按天分区）使用 date 列分区，以下语句只会读取分区为‘2008-03-01’的数据。
 SELECT page_views.*    FROM page_views    WHERE page_views.date >= '2013-03-01' AND page_views.date <= '2013-03-01'
　　（2）LIMIT Clause
　　　　Limit 可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从 t1 表中随机查询5条记录：
　　　　SELECT * FROM t1 LIMIT 5
　　（3）Top N查询
　　　　下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。
　　　　SET mapred.reduce.tasks = 1  SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5
22：表连接
　　（1）导入ac信息表
　　　　hive> create table acinfo (name string,acip string)  row format delimited fields terminated by ' ' stored as TEXTFILE;
　　　　hive> load data local inpath '/home/acinfo/ac.dat' into table acinfo;
　　（2）内连接
　　　　select b.name,a.* from dim_ac a join acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10;
　　（3）左外连接
　　　　select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10;
23：Java客户端
　　（1）Hive远程服务启动#hive --service hiveserver >/dev/null  2>/dev/null &
　　（2）JAVA客户端相关代码

Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.1.102:10000/wlan_dw", "", "");
Statement stmt = con.createStatement();
String querySQL="SELECT * FROM wlan_dw.dim_m order by flux desc limit 10";

ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);  

while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1) +"	" +res.getLong(2)+"	" +res.getLong(3)+"	" +res.getLong(4)+"	" +res.getLong(5));
}

24：UDF
　　1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。
　　2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：
　　　　a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
　　　　b）需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载。

　　3、步骤
　　　　a）把程序打包放到目标机器上去；
　　　　b）进入hive客户端，添加jar包：hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;
　　　　c）创建临时函数：hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';
　　　　d）查询HQL语句：
　　　　　　SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
　　　　　　SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
　　　　　　SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;
　　　　e）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
　　　　注：UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF