大数据基础---Hive是什么？

这篇文章主要介绍Hive的概念。

　　简介:

　　Hive中文名叫数据仓库管理系统，之前我们操作MapReduce必须通过编写代码或者通过特殊命令来实现，有了Hive我们通过常用的SQL语句就能操作MapReduce集群了。是不是感觉很方便。 这也是方便不懂MapReduce原理，懂SQL语句的人用的。

　　有好几个公司都推出了自己的Hive，其中比较出名的是Apache Hive,CDH Hive，HDP Hive和MapR Hive，大家刚开始学习大部分都用的Apache Hive，但是公司中却很少使用它，因为它的版本太杂乱，里面的BUG也很多，没法快速投入生产，所以大部分都采用第三方Hive，也就是CDH或MapR Hive，这些Hive由专门组织开发，调理清晰，BUG较少，当然人家也是靠这个服务赚钱啦。博主因为也是学习阶段，所以先介绍Apache Hive了，后续会介绍和搭建其它版本的。

　　结构：

　　

　Setp1:  用户通过Shell命令，WebUI或JDBC调用Driver

　Setp2:  Driver会先去数据库查询有没有这个表的信息，没有的话直接返回，有的话进行第三步

　Setp3：将SQL转行为MapReduce执行命令

   Setp4：分发到MapReduce去执行　

   关于 Hive SQL 的详细执行流程可以参考美团技术团队的文章：Hive SQL 的编译过程

   Hive数据类型:

大类	类型
Integers（整型）	TINYINT—1 字节的有符号整数 SMALLINT—2 字节的有符号整数 INT—4 字节的有符号整数 BIGINT—8 字节的有符号整数
Boolean（布尔型）	BOOLEAN—TRUE/FALSE
Floating point numbers（浮点型）	FLOAT— 单精度浮点型 DOUBLE—双精度浮点型
Fixed point numbers（定点数）	DECIMAL—用户自定义精度定点数，比如 DECIMAL(7,2)
String types（字符串）	STRING—指定字符集的字符序列 VARCHAR—具有最大长度限制的字符序列 CHAR—固定长度的字符序列
Date and time types（日期时间类型）	TIMESTAMP — 时间戳 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE — 时间戳，纳秒精度 DATE—日期类型
Binary types（二进制类型）	BINARY—字节序列

    隐式转换：

    Hive 中基本数据类型遵循以下的层次结构，按照这个层次结构，子类型到祖先类型允许隐式转换。例如 INT 类型的数据允许隐式转换为 BIGINT 类型。额外注意的是：按照类型层次结构允许将 STRING 类型隐式转换为 DOUBLE 类型。

    

    复杂类型：   

类型	描述	示例
STRUCT	类似于对象，是字段的集合，字段的类型可以不同，可以使用 名称.字段名 方式进行访问	STRUCT ('xiaoming', 12 , '2018-12-12')
MAP	键值对的集合，可以使用 名称[key] 的方式访问对应的值	map('a', 1, 'b', 2)
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合，可以使用 名称[index] 访问对应的值	ARRAY('a', 'b', 'c', 'd')

    示例：

    如下给出一个基本数据类型和复杂数据类型的使用示例：

CREATE TABLE students(
  name      STRING,   -- 姓名
  age       INT,      -- 年龄
  subject   ARRAY<STRING>,   --学科
  score     MAP<STRING,FLOAT>,  --各个学科考试成绩
  address   STRUCT<houseNumber:int, street:STRING, city:STRING, province：STRING>  --家庭居住地址
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "	";

   内容格式：

　　当数据存储在文本文件中，必须按照一定格式区别行和列，如使用逗号作为分隔符的 CSV 文件 (Comma-Separated Values) 或者使用制表符作为分隔值的 TSV 文件 (Tab-Separated Values)。但此时也存在一个缺点，就是正常的文件内容中也可能出现逗号或者制表符。

　　所以 Hive 默认使用了几个平时很少出现的字符，这些字符一般不会作为内容出现在文件中。Hive 默认的行和列分隔符如下表所示。

分隔符	描述
	对于文本文件来说，每行是一条记录，所以可以使用换行符来分割记录
^A (Ctrl+A)	分割字段 (列)，在 CREATE TABLE 语句中也可以使用八进制编码 01 来表示
^B	用于分割 ARRAY 或者 STRUCT 中的元素，或者用于 MAP 中键值对之间的分割， 在 CREATE TABLE 语句中也可以使用八进制编码 02 表示
^C	用于 MAP 中键和值之间的分割，在 CREATE TABLE 语句中也可以使用八进制编码 03 表示

使用示例如下：

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT)
 ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY '01'
   COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '02'
   MAP KEYS TERMINATED BY '03'
 STORED AS SEQUENCEFILE;

 存储格式

 -支持的存储格式

格式	说明
TextFile	存储为纯文本文件。 这是 Hive 默认的文件存储格式。这种存储方式数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
SequenceFile	SequenceFile 是 Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用 Hadoop 的标准的 Writable 接口实现序列化和反序列化。它与 Hadoop API 中的 MapFile 是互相兼容的。Hive 中的 SequenceFile 继承自 Hadoop API 的 SequenceFile，不过它的 key 为空，使用 value 存放实际的值，这样是为了避免 MR 在运行 map 阶段进行额外的排序操作。
RCFile	RCFile 文件格式是 FaceBook 开源的一种 Hive 的文件存储格式，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据按列存储，每一列的数据都是分开存储。
ORC Files	ORC 是在一定程度上扩展了 RCFile，是对 RCFile 的优化。
Avro Files	Avro 是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro 提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro 数据。
Parquet	Parquet 是基于 Dremel 的数据模型和算法实现的，面向分析型业务的列式存储格式。它通过按列进行高效压缩和特殊的编码技术，从而在降低存储空间的同时提高了 IO 效率。

-指定存储格式

通常在创建表的时候使用 STORED AS 参数指定：

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT)
 ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY '01'
   COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '02'
   MAP KEYS TERMINATED BY '03'
 STORED AS SEQUENCEFILE;

各个存储文件类型指定方式如下：

• STORED AS TEXTFILE

• STORED AS SEQUENCEFILE

• STORED AS ORC

• STORED AS PARQUET

• STORED AS AVRO

• STORED AS RCFILE

　参考资料： 

    1. Hive Getting Started

    2.LanguageManual DDL

    3.LanguageManual Types

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