大數(shù)據(jù)入門：循序漸進，了解Hive是什么！

那么它到底做了什么呢？

• 1 它支持各種命令，比如dfs的命令、腳本的執(zhí)行

• 2 如果你輸入的是sql，它會交給一個叫做Driver的東東，去編譯解析。

• 3 把編譯出來的東西交給hadoop去跑...然后返回查詢結(jié)果。

說了這么多，其實你就可以把hive理解成搭建在hadoop(hdfs和mapreduce)之上的語言殼子...

如何搭建？如何使用？

學(xué)習(xí)如何使用Hive還是個很重要的部分的！這里就不詳細的說了，都舉個小例子，具體的還是去擼官網(wǎng)吧！

創(chuàng)建

在Hive里面創(chuàng)建表和在普通的數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建表示類似的，都是先創(chuàng)建（或者使用默認的）數(shù)據(jù)庫，然后創(chuàng)建表。

create database xxx; -- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
use xxx; --使用數(shù)據(jù)庫
create table student(id string,name string,age int); --創(chuàng)建表

導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的導(dǎo)入最常用的就是從hdfs的文件導(dǎo)入或者本地文件導(dǎo)入，也可以從某個查詢結(jié)果直接創(chuàng)建或者導(dǎo)入。

Hive還支持把查詢結(jié)果導(dǎo)出到文件...

數(shù)據(jù)的導(dǎo)入

查詢

最普通的查詢，就是select from句式了，Hive還是做得比較通用的

--普通查詢
select * from xxx;
--帶條件的查詢
select * from xxx where age>30;
--限制返回列
select name,age from xxx;
--內(nèi)連接
select a.*,b.* from tablea a join tableb b on a.id=b.sid;
--左連接
select * from a left outer join b on a.id=b.sid;
--右連接
select * from a right outer join b on a.id=b.sid;

函數(shù)

Hive支持一大堆的函數(shù)，比如普通的函數(shù)UDF：

floor、ceil、rand、cast等等

還支持聚合類型的函數(shù)UDAF：

count、avg、min、max、sum

還支持生成多行的函數(shù)。

更厲害的是，支持自定義擴展~~ 比如你們公司有個mapreduce的專家，可以封裝很多的函數(shù)，然后別的會sql的分析人員，就可以使用這些函數(shù)做數(shù)據(jù)倉庫的分析了。

存儲

首先需要說明的是，Hive在存儲的時候是不做任何處理的。不像是數(shù)據(jù)庫，存進去的數(shù)據(jù)要先進行特定的解析，比如解析成一個一個的字段，然后挨個存儲。每個數(shù)據(jù)庫的存儲引擎不同，解析的方式就不太一樣。

在Hive中的數(shù)據(jù)都是存儲在hdfs中的，如果沒有特殊的聲明，會以文本的形式存儲，即不會再存儲前做任何操作。簡直就相當于是原封不動的拷貝。當你執(zhí)行查詢的時候，會按照預(yù)先指定的解析規(guī)則解析，然后返回。

舉個例子更好理解點：

你的文件：
1,a
2,b
3,c
那么創(chuàng)建表的時候會這樣：

create table xxx(a string,b string) row format delimited fields terminated by ',';

這個fields terminated by ','就聲明了字段按照逗號進行分割。
那么當hive執(zhí)行查詢的時候，就會遍歷文件，遇到逗號就分隔成一個字段~最后把結(jié)果返回。

畢竟hdfs還是按照塊來存儲數(shù)據(jù)的....這也是為什么Hive不支持局部的修改和刪除，只能整體的覆蓋、刪除。

除了前面說的文本格式（TextFile），Hive還支持SequenceFile、RCFile，各有各的優(yōu)勢。sequenceFile相當于把數(shù)據(jù)切分了，然后可以局部的記錄或者塊進行壓縮。RCFile則是列式存儲，這樣可以提高壓縮比；還可以在查詢的時候跳過不必要的列。

分區(qū)

在Hive中數(shù)據(jù)庫和表其實都是hdfs中的一個目錄，比如你的a數(shù)據(jù)庫下的表b，存儲的路徑是這樣的:

/user/hive/warehouse/a.db/b
后面兩個部分a.db/b是很關(guān)鍵的，即“數(shù)據(jù)庫名.db/表名”

在Hive還支持分區(qū)的概念。即按照某個特定的字段，對表進行劃分。通常這個字段都是虛擬的，比如時間....

create table aa(a string,b string) partitioned by(c string);

這樣就創(chuàng)建了分區(qū)表，如果c字段有"aaa"和"bbb"兩個值，最終的目錄就是醬嬸的！

/user/hive/warehouse/a.db/b/c=aaa
/user/hive/warehouse/a.db/b/c=bbb

注意都是目錄哦！真正的文件在這些目錄下面。

由于都是目錄，就很好理解，為什么分區(qū)查詢會快了！因為在hive中所有的查詢，基本都相當于是全表的掃描，因此要是能通過分區(qū)字段進行過濾，那么可以跳過很多不必要的文件了。

在Hive中支持靜態(tài)分區(qū)（即你導(dǎo)數(shù)據(jù)的時候指定分區(qū)字段的值）、動態(tài)分區(qū)（按照字段的值來定分區(qū)的名稱）。需要注意的是，動態(tài)分區(qū)會有很多潛在的風險，比如太多了！所以一定要合理規(guī)劃你的表存儲的設(shè)計。

索引

在hive0.7.0+的版本中，也是支持索引的。比如：

CREATE INDEX table02_index ON TABLE table02 (column3) AS 'COMPACT' WITH DEFERRED REBUILD;

CREATE INDEX table03_index ON TABLE table03 (column4) AS 'BITMAP' WITH DEFERRED REBUILD;

你也可以自定義索引的實現(xiàn)類，只要替換AS ''里面的東西，變成自己的包名類名就行。

不過一樣的，添加索引雖然會加快索引?？墒且惨馕吨黾恿舜鎯Φ呢摀?..所以自己衡量吧！