Hive
简介
概述
- Hive是由Facobook开发的后来贡献给了Apache的一套用于进行数据仓库管理的工具,使用类SQL语言来对分布式文件系统中的PB级别的数据来进行读写、管理以及分析
- Hive基于Hadoop来使用的,底层的默认计算引擎使用的是MapReduce。Hive利用类SQL(HQL,Hive Query Language)语言来操作数据,但是底层是将SQL转化为MapReduce来执行(效率低下),也因此,Hive更适合于处理离线分析场景
- Hive可以屏蔽掉不同语言之间的差异性,降低了大数据的入门门槛
- Hive的支持的计算引擎:MapReduce、Tez、Spark。底层默认使用的是MapReduce,但是效率最高的是Spark
- 在Hive中,库名、表名、字段名、字段类型、分区、分桶等信息属于元数据,是存储在数据库中,默认支持的是Derby。但是Derby本身是一个单连接的数据库(只允许一个客户端),所以会将Hive的元数据库替换为MySQL。注意:Hive的元数据是存储在数据库的,Hive的数据是放在HDFS上!
版本
- 到目前为止,Hive一共有4个版本:Hive1.X和Hive4.X
- Hive4.X一共有3个小版本(alpha1、alpha2、beta1),目前都是测试版
- 目前,在市面上,Hive1.x到Hive3.x都在使用,其中Hive1.x逐渐被抛弃,现在市面上使用较多的是Hive2.x和Hive3.x
- Hive3.x需要基于Hadoop3.x使用,Hive2.x需要基于Hadoop2.x使用
基本语法
注意问题
- Hive中,如果不指定,默认只有一个库
default
- 在Hive中,每一个database对应了HDFS上的一个目录。默认情况下,database是放在HDFS的
/user/hive/warehouse
下 - 在Hive中,没有主键的概念,也不支持主键
- Hive中的每一个表也对应了HDFS上的一个目录
- Hive中建表的时候需要指定字段之间的间隔符号,表一旦建好,字段之间的间隔符号就不能变化!
- Hive的数据默认支持insert和select,默认不支持delete和update。如果需要支持delete和update操作,那么在建表的时候,需要指定Hive数据在HDFS上的文件存储类型必须是
orc
和parquet
格式
库操作
-
查看所有的库
show databases;
-
建库
create database demo;
-
删除库。要求库必须是空的
drop database demo;
-
建库的时候指定库的存储位置
create database demo location '/demo.db';
-
利用正则表达式过滤符合要求的库
show databases like 'd*';
-
建库的时候,判断库是否存在。如果不存在,那么建库
create database if not exists demo;
-
强制删除库
drop database demo cascade;
-
使用库
use demo;
-
建库的时候还给库指定属性
create database demo2 with dbproperties('create_time'='2024-03-26');
-
描述库
desc database demo2;
-
描述库的详细信息
desc database extended demo2;
-
修改库的属性
alter database demo2 set dbproperties('create_time'='024-03-27');
表及数据操作
-
创建表
create table person ( id int, name string, age int);
-
插入数据
insert into table person values(1, 'Amy', 15);
转化为MapReduce执行
-
查询数据
select * from person;
-
加载数据 - 实际上就是将文件上传到HDFS上,加载速度和文件的上传速度相关
load data local inpath '/opt/hive_data/person' into table person; -- load data 加载数据 -- local 本地 -- inpath 输入路径
-
删除表
drop table person;
-
建立person表,指定字段之间的间隔符号是空格
create table person ( id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '; -- row format 对数据进行按行的处理 -- delimited 对什么数据进行拆分 -- fields 字段、属性 -- terminated by ' ' 用什么拆分
-
查看所有的表
show tables;
-
描述表
desc person
-
创建p2表,p2的表结构和person一样
create table p2 like person;
-
如果p3表不存在,那么创建p3表,表结构和person一样
create table if not exists p3 like person;
-
创建p4表,表结构以及数据都和person一样(复制person表)
-- 将person的数据全部查询出来,根据查询数据的结构来建立p4表并放入数据 create table p4 as select * from person; select * from p4;
-
将person表中age>=18的数据查询出来,放入p2表中
insert into table p2 select * from person where age >= 18;
注意:
insert into
表示向表中追加数据,insert overwrite
先将表中的数据清空掉,然后再覆盖写入 -
从person表中查询数据,将id<5的数据覆盖到p2表中,将age<18的数据写入到p3表中
from person insert overwrite table p2 select * where id < 5 insert into table p3 select * where age < 18;
-
将person表中id>5的数据查询出来放到HDFS的/person目录下,字段之间用
,
间隔insert overwrite directory '/person' row format delimited fields terminated by ',' select * from person where id > 5;
如果是将数据写到Hive之外的地方,此时只能使用
insert overwrite
,所以要求输出路径必须为空。如果输出路径不为空,那么会将输出路径下的所有文件给清空!!! -
Hive除了支持将结果写到HDFS上,还支持写到本地磁盘上
insert overwrite local directory '/opt/hive_demo' row format delimited fields terminated by '\t' select * from person where age >= 18;
同样,要求输出路径必须为空!!!
-
将person表重命名为p1
alter table person rename to p1;
-
将p1表的id字段改为pid,类型改为string
alter table p1 change column id pid string;
-
在p1表中新增字段:gender,类型是string
alter table p1 add columns(gender string);
表结构
内部表和外部表
-
在Hive中,所有的表分为内部表(又叫管理表,Managed Table)和外部表(External Table)
-
一般而言,在Hive中,手动建表手动添加数据的表,大部分是内部表;在Hive中,建表管理HDFS上已经存在的数据,这个表称之为外部表
-
可以通过
desc extended p1; -- 或者 desc formatted p1;
如果是内部表,那么
tableType
的值MANAGED_TABLE
;如果是外部表,那么tableType
的值EXTERNAL_TABLE
-
建立外部表
create external table flows ( phone string, city string, name string, upFlow int, downFlow int ) row format delimited fields terminated by ' ' location '/flow';
-
查询数据
-- tablesample,抽样函数 select * from flows tablesample(5 rows);
-
删除内部表,那么对应的元数据和HDFS上的目录都会删除;删除外部表,那么只删除元数据但是不删除HDFS上的目录
-
在实际过程中,项目前期使用外部表,中后期使用内部表
-
内部表转化为外部表
alter table p3 set tblproperties ( 'EXTERNAL' = 'true');
-
外部表转化为内部表
alter table p3 set tblproperties ( 'EXTERNAL' = 'false');
分区表
-
分区表的最常见的作用也是对数据进行分类
-
案例
-
原始数据
-- wei 1 荀彧 2 荀攸 3 贾诩 4 郭嘉 -- shu 1 孙乾 2 简雍 3 糜竺 4 庞统 -- wu 1 陆逊 2 张昭 3 鲁肃 4 周瑜
-
在Hive中建表,管理数据,同时区分数据对应的国家
create table heros ( id int, -- 编号 name string -- 姓名 ) partitioned by (country string) row format delimited fields terminated by ' ';
-
查看表
desc heros;
-
将数据加载到表中。当向分区表中加载数据的时候,如果没有指定分区,那么会将数据放入默认分区
__HIVE_DEFAULT_PARTITION__
load data local inpath '/opt/hive_data/wei' into table heros partition(country = 'wei'); load data local inpath '/opt/hive_data/shu' into table heros partition(country = 'shu'); load data local inpath '/opt/hive_data/wu' into table heros partition(country = 'wu');
-
-
在Hive中,每一个分区对应HDFS上一个单独的目录!!!
-
在分区表中,当查询数据的时候以分区作为查询条件,可以提高查询效率;如果进行跨分区查询,那么此时效率会降低
-
手动在HDFS上创建的目录,默认不会自动加载到Hive的元数据中
-
手动建立分区
# 在HDFS上建立目录,上传文件 hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun hadoop fs -put qun /user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun
在Hive中手动添加分区
alter table heros add partition(country = 'qun') location '/user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun'; -- 或者 修复分区 - 有可能会修复失败,如果修复失败,那么此时只能手动add msck repair table heros;
-
修改分区名
alter table heros partition(country = 'qun') rename to partition(country = 'other');
-
删除分区
alter table heros drop partition(country = '__HIVE_DEFAULT_PARTITION__');
-
需要注意的是,在Hive中,分区字段在原始数据中是不存在的,而是在加载数据的时候手动指定,所以分区实际上可以认为是数据的"伪列"。如果原始数据中包含了分区字段,那么此时就需要进行动态分区
-
动态分区
-
原始数据
1 other 吕布 2 wei 甘宁 3 shu 马岱 4 wei 王凌 5 shu 糜芳 6 shu 魏延 7 other 刘璋 8 wei 丁仪 9 wu 周平 10 shu 马忠
-
建立临时表
create table heros_tmp ( hid int, h_country string, h_name string ) row format delimited fields terminated by ' ';
-
加载数据
load data local inpath '/opt/hive_data/heros' into table heros_tmp; -- 测试 select * from heros_tmp tablesample(5 rows);
-
动态分区默认是不开启文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-861532.html
-- 只对本次session有效,如果退出Hive重新进入,那么依然是严格模式 set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
-
将未分区表中的数据插入到分区表中 - 动态分区文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861532.html
insert into table heros partition(country) select hid, h_name, h_country from heros_tmp distribute by h_country;
-
到了这里,关于Day1 - Hive基础知识的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!