1.认识HIVE

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具(允许使用SQL处理HDFS上的数据)，Hadoop及其生态圈提供了一个成熟高效的处理海量数据集的解决方案，hive设计目的是为了让精通SQL技能而Java技能较弱的数据分析师能用Hadoop进行各种数据分析。Hive是Facebook开发的海量数据查询工具，hive稳定、代码精简并且易于维护

create table text (line string);
load data inpath 'a.text' [overwrite] into table text;
create table word_count as select word,count(1) as count from (select explode(split(line,'\s')) as word from text) w group by word order by word

Hive可以将用户输入的HiveQL脚本转化为一个或多个MapReduce作业并在集群上运行，Hive在某种意义上是HiveQL到MapReduce的映射器，可以在hive的安装节点输入hive进入HIVE命令行

hive
Hive history file=/tmp/hadoop/hive_job_log_hadoop_201407010908.txt
hive> select count(*) from text;
--并不是所有的HiveQL都会转化成MapReduce作业
select * from text;  --hive只会将该表所分布在各个DataNode的数据拉到hive所在节点并依次输出

2.HIVE架构

Hive并不是分布式的，独立于集群之外可看作是Hadoop的客户端。可以通过CLI(命令行接口，Linux平台命令行查询)、HWI(hive web网络界面)以及JDBC和ODBC的远程服务方式(client是hive的客户端，连接至远程服务hiveServer2)实现用户与hive交互，其中最常见的是命令行接口，用户通过以上方式向hive提交查询命令，而命令将会进入drive模块，该模块对命令进行解释和编译，对需求的计算进行优化，然后按照生成的执行计划进行(并将元数据存储到数据库中)，执行计划会将查询分解成若干个MapReduce作业。hive架构图：

hive SQL 有 add_months 方法吗 hive sql over_高可用HA

Hive中有metaServer和hiveServer2两种服务

--启动远程服务

hive --service hiveserver2 &

Hive通过与YARN通信来初始化MapReduce作业，所以hive并不需要部署在YARN节点，通常在大型的生产环境集群中，hive被独立部署在集群之外的节点。metastore是Hive元数据的集中存放地，保存了hive元数据信息，如表名、字段名、分区及其属性、表的属性、表的数据所在目录等，它对于hive是非常重要的组成。它包括两部分-元数据服务和元数据存储(元数据存储依赖于metastore DB服务)，Hive将HDFS上的结构化数据通过元数据映射成一张张表，这样用户才能通过HiveSQL对数据进行查询，hive的元数据存储通常由一个关系型数据库完成(MySQL、Oracle等)

Hive虽然对SQL支持良好，但并不是一个完整的数据库。Hadoop及HDFS设计本身的局限性限制了Hive所能胜任的工作。最大的限制是Hive不支持行级别的更新、插入或者删除操作，并且不支持事务。由于MapReduce作业的启动过程需要消耗较长时间，所以Hive的查询延迟很严重。由于不支持事务，hive不适合用作OLTP，更适合OLAP，但是Hadoop本身被设计用来处理的数据规模非常大，因此提交查询和返回结果耗费的时间非常长，Hive并不能做到OLAP的联机部分，更合适的定位是离线计算，对于实时性要求较高的可以选择Hbase或者impala

配置文件修改，hive-site.xml

<property>
    <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
    <value>hiveserver2</value>
  </property>
   <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
</property>
 <property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>centos-1:2181,centos-2:2181,centos-3:2181</value>
  </property>
  //在两台机器配置hive，值为主机名就行了，这样可以用web界面分别查看两个hiveserver2状态
  <property>
        <name>hive.server2.webui.host</name>
        <value>centos-1</value>
      </property>

两台机器分别启动hive -service hiveserver2，在zk中查看ls /hiveserver2在两个子节点

NameNode高可用HA实现：

NameNode保存了整个HDFS元数据信息，同时Hadoop生态依赖于HDFS的各个组件包括MapReduce、Hive、Pig及HBase等。如果挂掉重启NameNode和数据恢复耗时。使得Hadoop在很长时间内仅能用作离线存储和离线计算，无法应用到对可用性和数据一致性要求很高的在线应用场景中。NameNode高可用整体架构：

hive SQL 有 add_months 方法吗 hive sql over_hive数据类型_02

 

  1. active NN和standby NN：两台NameNode形成互备，一台处于Active状态，为主NameNode，另外一台处于Standby状态，为备NameNode，只有主NameNode 才能对外提供读写服务
  2. 主备切换控制器ZKFailoverController：ZKFailoverController作为独立进程运行，对NameNode的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController能及时检测到 NameNode的健康状况，在主NameNode故障时借助Zookeeper实现自动主备选举和切换，当然NameNode目前也支持不依赖于Zookeeper的手动主备切换
  3. Zookeeper集群：为主备切换控制器提供主备选举支持
  4. 共享存储系统：共享存储系统是实现NameNode高可用最为关键的部分，共享存储系统保存了NameNode在运行过程中所产生的HDFS的元数。主 NameNode和NameNode通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换新的主NameNode在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务
  5. DataNode节点：除通过共享存储系统共享HDFS的元数据信息外，主 NameNode和备NameNode还需共享HDFS的数据块和DataNode之间的映射关系。DataNode会同时向主NameNode和备NameNode上报数据块的位置信息

3.HIVE与关系型数据库的区别

Hive的查询语言HQL支持SQL-92标准，hive与关系型数据库除了查询语言类似，再无类似之处

 

Hive

RDBMS

查询语言

HQL

SQL

数据存储位置

HDFS

RAW DEVICE或者local FS

数据格式

用户定义

系统决定

数据更新

不支持

支持

索引

无(0.7版本前)

有

执行

MapReduce

Executor

执行延迟

高

低

可扩展性

高

低

数据规模

大

小

数据存储位置：hive是基于Hadoop的，所有hive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

数据格式：对于hive的数据格式，用户可自由定义行列的分隔符(自己指定)，而关系型数据库都有自己的存储引擎，所有数据都会按照一定组织存储

数据更新：hive的用处是作为数据仓库，特征是“一次写入，多次读取”，所以不支持数据更新和添加，所有数据在加载时就已经确定，不可更改。关系型数据库可以

索引：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，因此也没有对数据中的某些列建立索引

可扩展性：hive的可扩展性与Hadoop的可扩展性是一致的。而数据库由于ACID语义的严格定义，扩展能力非常有限，最先进的Oracle并行数据库在理论上的可扩展能力也只有100台左右

4.HIVE基本命令+web模式

如果在安装hive时，配置了hive命令的环境变量，所以可以在任何路径下输入hive(或hive --service cli)，进入Hive命令行界面。如果没有配置环境变量，则需要执行命令

$Hive_HOME/bin/hive  --hive的安装路径
--有时并不需要一直打开命令行界面-即执行完查询立刻退出
hive -e 'use database_name;select count(*) from text;'
--如果不需要看到日志和其他无关紧要信息,hive只会将最后结果打印
hive -S -e 'use database_name;select count(*) from text;'

--执行一个包含hiveQL命令的文件
hive -f hive.script     --hive.script为一个包含HiveQL命令的文件

--有时需要一次性执行多个查询语句,可将这些查询语句保存到后缀为hql的文件中,hive -f来一次性执行
cat test.hql
select count(*) from text;
select * from text order by id;
hive -f test.hql  --hive会一次性执行以上两个查询,并将结果依次输出

--source命令执行一个脚本文件(hive shell中)
source /file/test.sql


quit;			--退出hive

Hive的web模式：hive web界面的shell启动命令：nohup hive --service hwi &启动后通过浏览器访问http://master:9999/hwi/(master为hive服务所在机器的机器名，9999为默认端口)

在使用Hive时，有时需要查看HDFS，可在hive命令行下执行dfs命令

dfs -ls /;

5.数据类型和存储格式

在创建表时，数据类型不区分大小写，hive的数据类型与Java的数据类型相似，与MySQL或Oracle数据库的字段类型不一致

5.1.基本数据类型(都是对Java中接口的实现)

数据类型

长度

实例

TINYINT

1字节，有符号整数

11

SMALLINT

2字节，有符号整数

11

INT

4字节，有符号整数

11

BIGINT

8字节，有符号整数

11

FLOAT

4字节，单精度浮点数

11.0

DOUBLE

8字节，双精度浮点数

11.0

BOOLEAN

True、false

TRUE

STRING(char、varchar)

字符序列

‘Hadoop’

DATE

时间类型

2017-2-24

CHAR

字符类型

‘a’

VARCHAR

字符串类型

‘abc’

DECIMAL

定点数

24.0

TIMESTAMP

时间戳

1327882394

BINARY

字节数组

01

5.2.复杂数据类型=集合类型(struct,map,array)

1.struct:结构体，可包含不同数据类型元素，通过属性名访问值

CREATE TABLE test (id int,course struct<course:string,score:int>)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
--数据
1 english,80
2 math,89
3 chinese,95
--查询
select t.course.course from test t; 
select t.course.score from test t;

2.map是一组key-value键值对元组的集合，可以通过key键访问元素值

create table score (name string, score map<string,int>)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':';
数据txt
biansutao	'数学':80,'语文':89,'英语':95
jobs	'语文':60,'数学':80,'英语':99
查询
select t.score['语文'] from score t;

3.array数组是一组具有相同类型的变量集合，可以通过下标访问值，如第二个元素可以通过列名[1]来访问(array类型的下标从0开始的)

create table person (name string, work_location array<string>)
row format delimited 
fields terminated by '\t' 
collection items terminated by ','

--数据txt
biansutao    beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
linan    changchu,chengdu,wuhan
--查询
select work_locations[0] from person;

5.3.文件存储格式

Hive支持的文件存储格式有以下几种TEXTFILE，SEQUENCEFILE，RCFILE，PARQUET。在建表的时候，可以使用stored as子句指定文件存储格式，该子句表明该表是以何种形式存储在文件系统中的

（1）TEXTFILE：文本(默认格式)，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大

（2）SEQUENCEFILE：Hadoop提供的一种二进制格式，具有使用方便，可分割、可压缩的特点，并且按行进行切分

（3）RCFILE：是一种行列存储相结合的方式。首先将数据按行分块，保证同一条记录在一个块上，避免读一条记录需要读取多个块，其次块上的数据按照列式存储，有利于数据压缩和快速的进行列存取(先按水平划分再按垂直划分)

优点：具备相当于行存储的数据加载速度和负载适应能力，RCFILE的读优化可以在扫描表时避免不必要的列读取，使用列压缩能够提升存储空间利用率

（4）PARQUET:CDH5已经支持，是面向分析型业务的列式存储格式，由许多复杂的、嵌套的数据结构组成，并使用重复级别、定义级别的方法对数据结构进行编码，能够实现扁平的嵌套命名空间

5.4.数据格式+建表语句

当数据存储在文本文件中，必须按照一定格式区分行列并且向Hive指明，hive才能识别。常见的格式CSV(逗号)、TSV(制表符分隔值)，hive支持以上两种格式，但是经常出现逗号或制表符，这两种格式就不适合

Hive默认的记录行、字段列分隔符：

\n 默认行分隔符
^A 在文本中以八进制编码\001表示,列分隔符
^B 在文本中以八进制编码\002表示,作为分隔array,struct中的元素,或map键值对的分隔
^C 在文本中以八进制编码\003表示,用于MAP中键值对的分隔

也可以不使用这些默认的分隔符而指定使用其他分隔符
create [external] table if not exists test.student (
name  STRING comment 'student name',
age   int,
cource array<string>,
body  map<string,float>,
address struct<street:string,city:string,state:string>
) comment 'the info of student'
tblproperties('creator'='nait','date'='2018-11-29')
row format delimited 		--代表一行是一条记录
fields terminated by '\001'  --指定列分隔符,'\t'-制表符
collection items terminated by '\002'  --指定集合元素间的分隔符
map keys terminated by '\003'    --指定类型为map的字段键值对分隔符
lines terminated by '\n'   --目前仅支持行分隔符‘\n’
location '/files/tem/'
stored as textfile;