Hive简介
Hive是由Facebook开源，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表，并提供类SQL查询功能。
通过Hive可以将mapreduce程序的复杂编写过程抽象为简单的sql语句，它提供一种sql语句到mapreduce程序的映射，提高了开发效率。
另外：
（1）Hive中每张表的数据存储在HDFS
（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（也可配置为Spark或者Tez）
（3）执行程序运行在Yarn上
Hive架构
其架构如下图所示，
-
Hive Client
其中Hive Client就代表我们的客户端，如同mysql的client一样，不同的是这里有两种客户端，一种是本地的命令行接口CLI（command-line interface），另一种是远程通过JDBC等连接的客户端，这种远程连接的需要使用HiveServer2来统一代理，在远程访问Hive数据时，客户端并未直接访问Hadoop集群，而是由Hivesever2代理访问。 -
Metastore
元数据包括：数据库（默认是default）、表名、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。注意：这里只存储抽线出来的表的信息，真正的元数据还是保存在HDFS上的。（可以只有空表，也可以在hdfs上有数据，但是没有对应的元数据表，这两个的映射是通过hive实现的）元数据默认保存在一个自带的derby数据库中，但是derby数据库只支持单客户端访问，生产环境中为了多人开发，推荐使用MySQL存储Metastore。 -
Driver
对sql语句做语法分析，解析，优化，然后交给对应执行引擎（可以是mapreduce，也可以是spark，tez等）执行的一个模块，包含以下几部分：
（1）解析器（SQLParser）：将SQL字符串转换成抽象语法树（AST）
（2）语义分析（Semantic Analyzer）：将AST进一步划分为QeuryBlock
（3）逻辑计划生成器（Logical Plan Gen）：将语法树生成逻辑计划
（4）逻辑优化器（Logical Optimizer）：对逻辑计划进行优化
（5）物理计划生成器（Physical Plan Gen）：根据优化后的逻辑计划生成物理计划
（6）物理优化器（Physical Optimizer）：对物理计划进行优化
（7）执行器（Execution）：执行该计划，得到查询结果并返回给客户端 -
Hadoop
数据使用HDFS进行存储，可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。资源的调度基于Yarn。Hadoop中HDFS，Yarn和MapReduce部分见之前的文章。
HiveSQL语法不同之处
和普通sql语法不同的几个在于窗口函数，炸裂函数，以及用户自定义函数UDF等，当然，建表语句也有很多不同的，包括分区，分桶等。此外，对应的数据类型也更为复杂，包括array，map和struct等。
建表语句
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[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]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
查询语句
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference -- 从什么表查
[WHERE where_condition] -- 过滤
[GROUP BY col_list] -- 分组查询
[HAVING col_list] -- 分组后过滤
[ORDER BY col_list] -- 排序
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
Hive查看执行计划
Hive查看执行计划的语句和sql类似，
EXPLAIN [FORMATTED | EXTENDED | DEPENDENCY] query-sql
注：FORMATTED、EXTENDED、DEPENDENCY关键字为可选项，各自作用如下。
- FORMATTED：将执行计划以JSON字符串的形式输出
- EXTENDED：输出执行计划中的额外信息，通常是读写的文件名等信息
- DEPENDENCY：输出执行计划读取的表及分区
Explain呈现的执行计划，由一系列Stage组成，这一系列Stage具有依赖关系，每个Stage对应一个MapReduce Job，或者一个文件系统操作等。
Hive文件格式
为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。
text file和sequence file是基于行存储的，默认是text file，文本文件中的一行内容，就对应Hive表中的一行记录。
ORC和parquet都是基于列存储的，基于列存储方便对数据指定压缩算法， 减少网络io和磁盘占用，且sql语句中往往只需要特定列。
这两种基于列存储的文件格式类似，解析式都需要从末尾先读取特定字段的一个代表长度的数据，然后向前解析，且列数据和列的元数据信息（数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、位置等信息。）也单独存放的。
其中parquet是目前使用的主流格式。
Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式，它也是一个列式存储的文件格式。
Parquet文件的格式如下图所示：
上图展示了一个Parquet文件的基本结构，文件的首尾都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件。
首尾中间由若干个Row Group和一个Footer（File Meta Data）组成。
每个Row Group包含多个Column Chunk，每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明：
行组（Row Group）：一个行组对应逻辑表中的若干行。
列块（Column Chunk）：一个行组中的一列保存在一个列块中。
页（Page）：一个列块的数据会划分为若干个页。
Footer（File Meta Data）中存储了每个行组（Row Group）中的每个列快（Column Chunk）的元数据信息，元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。
建表语句
Create table parquet_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (property_name=property_value, …);
支持的参数如下：
若一张表的文件类型为Parquet，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：
create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (“parquet.compression”=“snappy”);文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-507968.html
参数 默认值 说明
parquet.compression uncompressed 压缩格式，可选项：uncompressed，snappy，gzip，lzo，brotli，lz4
parquet.block.size 134217728 行组大小，通常与HDFS块大小保持一致
parquet.page.size 1048576 页大小文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-507968.html
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