发布时间： 2018-01-28 02:14:27
什么是Hive:
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，并提供类SQL查询功能。 1、数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的、随着时间的流逝发生变化的数据集合。它主要支持管理人员的决策分析。 数据仓库收集了企业相关内部和外部各个业务系统数据源、归档文件等一系列历史数据，最后转化成企业需要的战略决策信息。 面向主题：根据业务的不同而进行的内容划分； 集成特性：因为不同的业务源数据具有不同的数据特点，当业务源数据进入到数据仓库时，需要采用统一的编码格式进行数据加载，从而保证数据仓库中数据的唯一性； 非易失性：数据仓库通过保存数据不同历史的各种状态，并不对数据进行任何更新操作。 历史特性：数据保留时间戳字段，记录每个数据在不同时间内的各种状态。 2. 数据仓库和数据库的区别 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。（维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID） 为什么使用Hive 1:直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2:为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 扩展功能很方便。
Hive的特点
可扩展
Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。
延展性
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
容错
良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。
Hive架构
Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： Resourcemanager+AppMaster
TaskTracker 相当于： Nodemanager + yarnchild
基本组成 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中。 解释器、编译器、优化器、执行器。各组件的基本功能 Ø 用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。 元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。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。 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。
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据
Hive与传统数据库对比
总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析
1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描 Hive的数据存储 1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等） 2、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。 3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。 db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹 table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹 external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径 普通表: 删除表后, hdfs上的文件都删了 External外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了 partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录 bucket：桶, 在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中
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