Hadoop中的Hive的介绍和应用

本文以Hadoop中的Hive工具为例，为大家分析Hive的核心概念和架构原理以及Hive的应用。阅读完整文相信大家对Hadoop中的Hive有了一定的认识。

成都网站设计、网站建设、外贸网站建设的关注点不是能为您做些什么网站，而是怎么做网站，有没有做好网站，给创新互联建站一个展示的机会来证明自己，这并不会花费您太多时间，或许会给您带来新的灵感和惊喜。面向用户友好，注重用户体验，一切以用户为中心。

1、    Hive核心概念和架构原理

1.1、 Hive概念

Hive由FaceBook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张表，提供类似SQL语句查询功能

本质：将Hive SQL转化成MapReduce程序。

1.2、Hive与数据库的区别

对变项	Hive	数据库软件
查询语言	HQL	SQL
数据存储	HDFS	Raw Devce or  Loal FS
执行器	MapReduce	Executor
数据插入	支持批量导入/单条插入	支持单条或者批量导入
数据操作	覆盖追加	行级更新删除
处理数据规模	大	小
执行延迟	高	低
分区	支持	支持
索引	0.8版本之后加入了索引	支持复杂的索引
扩展性	高	有限
数据加载模式	读时模式（快）	写时模式（慢）
应用场景	海量数据查询	实时查询

读时模式：Hive在加载数据到表中的时候不会校验.

写时模式：MySQL数据库插入数据到表的时候会进行校验.

总结：Hive只适合用来做海量离线的数据统计分析，也就是数据仓库。

1.3、Hive的优缺点

优点：操作接口采用了类SQL语法，提供快速开发的能力，避免了去写MapReduce；Hive还支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求实现自己的函数。

缺点：Hive不支持纪录级别的增删改操作；Hive查询延迟很严重；Hive不支持事务。

1.4、Hive架构原理

(1)用户接口：CLI（hive shell）；JDBC（java访问Hive）；WEBUI（浏览器访问Hive）

(2)元数据：MetaStore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段，标的类型（表是否为外部表）、表的数据所在目录。这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中，推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。

（3）Hadoop集群：

使用HDFS进行存储数据，使用MapReduce进行计算。

（4）Driver:驱动器

解析器（SQL Parser）:将SQL字符串换成抽象语法树AST，对AST进行语法分析，像是表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

编译器（Physical Plan）：将AST编译成逻辑执行计划。

优化器（Query Optimizer）：将逻辑计划进行优化。

执行器（Execution）：把执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说默认就是Mapreduce任务。

通过Hive**对数据进行数据分析过程**：

2、    Hive交互方式

需要先启动hadoop集群和MySQL服务

2.1、Hive交互shell

cd  /opt/bigdata2.7/hive (hive的安装路径，根据自己实际情况改变)

bin/hive

可以在命令端口写上HQL语句：show databases;验证是否可用。

2.2、JDBC交互

输入hiveserver2相当于开启了一个服务端，查看hivesever2的转态

输入netstat  –nlp命令查看：

运行hiveserver2相当于开启了一个服务端，端口号10000，需要开启一个客户端进行通信，所以打开另一个窗口，输入命令beeline.

Beeline连接方式：!connect jdbc:hive2://node1:10000

主意不要省略！

当然了hiveserver2服务端可以运行在后台：

nohup hiveserver2 &

3、    Hive数据类型

3.1基本数据类型

类型名称	描述	举例
boolean	True/false	True
tinyint	1字节的有符号整数	1
Smallint	2字节的有符号整数	1
int	4字节的有符号整数	1
Bigint	8字节的有符号整数	1
Float	4字节精度浮点数	1.0
Double	8字节精度浮点数	1.0
String	字符串（不设长度）	“adcadfaf”
Varchar	字符串（1-65355）	“adfafdafaf”
Timestamp	时间戳	123454566
date	日期	20160202

3.2复合数据类型

类型名称	描述	举例
Array	一组有序的字段，字段类型必须相同的array（元素1，元素2）	Array(1,2,4)
Map	一组无序的键值对map(k1,v1,k2,v2)	Map(‘a’,1,’b’,2)
Struct	一组命名的字段，字段类型可以不同struct(元素1，元素2)	Struct(‘a’,1,2,0)

（1）Array字段的元素访问方式：下标获取元素，下标从0开始

比如：获取第一元素：array[0]

（2）Map字段的访问方式：通过键获取值

比如:获取a这个key对应的value：map[‘a’]

（3）struct字段的元素获取方式：

定义一个字段c的类型为struct(a int;b string)

获取a和b的值：

create table complex(
     col1 array,
     col2 map,
     col3 struct
     )

4、    Hive数据类型转换

4.1、隐式类型转换

系统自动实现类型转换，不需要客户干预

如：tinyint可以转换成int，int可以转成bigint

所有整数类型、float、string类型都可以隐式转转换成double

tinyint、samllint、int都可以转成float

boolean不可以转成其他任何类型

4.2、手动类型转换

可以使用cast函数显示的进行数据类型转换

例如：cast(‘1’ as int)把字符串’1’转成整数1

如果强制转换类型失败，如执行cast(‘x’ as int)表达式返回NULL。

看完上述内容，你们对Hadoop中的Hive工具大概了解了吗？如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

文章标题：Hadoop中的Hive的介绍和应用
文章分享：http://6mz.cn/article/jeggcs.html