大数据学习笔记(六)_Hive数据仓库

一.Hive 是什么

The Apache Hive™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.

Apache Hive数据仓库软件简化了分布式存储中的大型数据集的读、写和管理，并使用SQL语法进行查询。

自己的理解就是：Hive 就是使用sql 的语法来操作分布式大数据

它之所以产生的原因归纳就是：
1.MapReduce的方式来操作大数据不方便，详情见我之前的MapReduce的文章，需要写代码，如果清洗，统计数据规则发生改变，代码就需要重写写

2.从传统RDBMS（关系型数据库）来说，SQL的这种语言，更方便，也有更广泛的受众

3.HDFS 上面都是单纯的数据文件，没有schema（表名，字段名…）的概念

为什么要用Hive？
1.简单易上手，构建在Hadoop之上的数据仓库
2.扩展强
3.统一的元数据管理
Hive数据是存放在HDFS
元数据信息（记录数据的数据）是存放在MySQL中的
在这里插入图片描述
一句话概括：
Hive 通过sql , 将命令转化成 MapReduce的任务在 YARN上运行

Hive的技术架构
了解下就可以了
在这里插入图片描述

二：Hive DDL详解

官网文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/
DDL：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

创建表
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later)
  [(col_name data_type [column_constraint_specification] [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
  [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)]
     ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
     [STORED AS DIRECTORIES]
  [
   [ROW FORMAT row_format] 
   [STORED AS file_format]
     | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  ]
  [LOCATION hdfs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)

示例:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

三：Hive DML详解

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML#LanguageManualDML-InsertingdataintoHiveTablesfromqueries

加载数据
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

示例：加载本地emp.txt 数据到emp 表中
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/data/emp.txt' OVERWRITE INTO TABLE emp；

将信息下载到本地
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1
  [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] (Note: Only available starting with Hive 0.11.0)
  SELECT ... FROM ...

示例：下载数据到本地/tmp/hive目录下

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/hive/'
  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  SELECT empno,ename,sal,deptno FROM emp;

四：小技巧

命令：
1.desc formatted emp; //查看emp表的信息
2.set hive.cli.print.current.db=true; //展示所在的数据库
在这里插入图片描述

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五：注意

1.启动HIve 时，需要先启动HDFS 和 YARN
2.Hive安装前，需要安装对应的MySQL
3.MySQL需要设置远程访问，记得改权限

mysql> Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '123456' with grant option;
(%表示是所有的外部机器，如果指定某一台机，就将%改为相应的机器名；‘root’则是指要使用的用户名，)
mysql> flush privileges;    (运行此句才生效，或者重启MySQL)
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

官网 http://hive.apache.org/
维基 https://cwiki.apache.org/confluence/display/HIVE
下载地址 CDH5 版本
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
hive-1.1.0-cdh5.15.1.tar.gz (要和hadoop cdh5的版本号一样，这样才可以)