一、Hive是什么？
Hive的本质就是：将HQL/SQL转化为MapReduce程序在Hadoop上运行，可以看成是一个SQL解析引擎
Hive是基于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。
Hive表是HDFS的文件目录，一个表对应一个目录名，如果有分区的话， 则分区值对应子目录。
Hive教程：hive wiki
二、Hive的体系结构：
1.用户接口：
(1) CLI：启动时会同时启动一个Hive副本
(2) JDBC客户端：封装了Thrift，java应用程序，可以通过指定的主机和端口连接到在另一个进程中运行的hive服务器
(3) ODBC客户端：：ODBC驱动允许支持ODBC协议的应用程序连接到Hive。
2.Thrift服务器：基于socket通讯，支持跨语言
3.解析器（解析要执行的语句）：
(1) 编译器：解析语句，进行语法分析、编译、制定查询计划等工作
(2) 优化器：演化组件，规则：列修建，谓词下压
(3) 执行器：会顺序执行所有的Job。
4.元数据库：
Hive的数据由两部分组成：数据文件和元数据。元数据用于存放Hive库的基础信息，它存储在关系数据库中，如 mysql、derby。元数据包括： 数据库信息、表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性，表的数据 所在目录等。
三、Hive的运行机制
1.用户通过用户接口连接Hive,发布Hive SQL；
2.Hive解析查询并制定查询计划；
3.Hive将查询转换成MapReduce作业；
4.Hive在Hadoop上执行MapReduce作业。
四、Hive的优缺点
定位是数据仓库，偏向数据分析和计算方向
1.优点：
(1).适合大数据的批量处理
(2).充分利用集群的CPU计算资源、存储资源，实现并行计算
(3).类SQL，自动生成MapReduce
(4).扩展性强
2.缺点：
(1).Hive的HQL表达能力有限
(2).Hive效率低：Hive自动生成MR作业，通常不够智能；HQL 调优困难，粒度较粗；可控性差。
针对效率低下问题： SparkSQL 的出现则有效的提高了 Sql在Hadoop 上的分析运行效率。
五、Hive适用场景
1.海量数据存储及数据分析
2.数据挖掘
3.不适合复杂算法和计算，不适合实时查询
六、使用Hive
(一).连接Hive
使用HiveServer2、Beeline、Cli连接
(二).Hive数据类型
| 分类 |
类型 |
描述 |
示例 |
| 原始类型 |
BOOLEAN |
true/false |
TRUE |
| TINYINT |
1字节的有符号整数 -128~127 |
1Y |
|
| SMALLINT |
2个字节的有符号整数，-32768~32767 |
1S |
|
| INT |
4个字节的带符号整数 |
1 |
|
| BIGINT |
8字节带符号整数 |
1L |
|
| FLOAT |
4字节单精度浮点数1.0 |
||
| DOUBLE |
8字节双精度浮点数 |
1.0 |
|
| DEICIMAL |
任意精度的带符号小数 |
1.0 |
|
| STRING |
字符串，变长 |
“a”,’b’ |
|
| VARCHAR |
变长字符串 |
“a”,’b’ |
|
| CHAR |
固定长度字符串 |
“a”,’b’ |
|
| BINARY |
字节数组 |
无法表示 |
|
| TIMESTAMP |
时间戳，纳秒精度 |
122327493795 |
|
| DATE |
日期 |
‘2016-03-29’ |
|
| 复杂类型 |
ARRAY |
有序的的同类型的集合 |
array(1,2) |
| MAP |
key-value,key必须为原始类型，value可以任意类型 |
map(‘a’,1,’b’,2) |
|
| STRUCT |
字段集合,类型可以不同 |
struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0) |
|
| UNION |
在有限取值范围内的一个值 |
create_union(1,’a’,63) |
(三).Hive表及其操作
存储的数据+元数据组成
Hive也有数据库，可以通过CREATE DATABASE创建数据库。默认库是default库。
1.包括托管表和外部表两种
(1).数据存储
托管表：数据存储在仓库目录下。
外部表：数据存储在任何HDFS目录下。
(2).数据删除
托管表：删除元数据和数据。
外部表：只删除元数据。
(3).创建表
托管表：CREATE TABLE table_name(attr1 STRING) ；
外部表：CREATE EXTERNAL TABLE table_name(attr1 STRING) LOCATION ‘path’;
一种将数据分片的方式，可以加快查询速度。表->分区->桶。
2.分区（文件夹级别进行的分类）
(1) 分区列并非实际存储的列数据，分区只是表目录下嵌套的目录。
例：
数据：
(2)可以按照各种维度对表进行分区(上面的例子就是按照风机编号来分区的)。
(3)分区可以缩小查询范围,提高查询效率。
(4)分区是在创建表的时候用PARTITION BY子句定义的。
(5)加载数据到分区使用LOAD语句，且要显示的指定分区值。
(6)使用SHOW PARTITIONS语句查看Hive表下有哪些分区。
(7)使用SELECT语句中指定分区查看数据，Hive只扫描指定分区数据。
(8)Hive表分区分为两种，静态分区和动态分区。静态分区和动态分区的区别在于导入数据时，是手动输入分区名称，还是通过数据来判断数据分区(一般是通过按照hive的分区命名规范由hive来帮我们自动生成分区)。对于大数据批量导入来说，显然采用动态分区更为简单方便
3.桶（在文件内部进行拆分分类）
(1)桶是表上附加的额外结构，可以提高查询效率。有利于做map-side-join（）
(2)使用取样更方便高效
(3)使用CLUSTER BY子句来指定划分桶所用的列和要划分桶的个数。
create table bucketed_user(id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets;
(4)对桶中的数据可以做排序。使用SORTED BY子句。
create table bucketed_user(id int, name string) clustered by(id) sorted by (id asc) into 4 buckets;
(5)不建议我们自己分桶，建议让Hive划分桶。
(6) 向分桶中填充数据前，需要设置hive.enforce.bucketing设置为true。（创建桶是从其他表中查询出数据时插入到桶中，动态过程）
insert overwrite table bucket_users select * from users;
(7) 实际上桶对应于MapReduce的输出文件分区：一个作业产生的桶和reduce任务个数相同。
4.存储格式
Hive从两个维度对表的存储进行管理：“行格式”（row format）和“文件格式”（file format）。
(1)行格式：
一行中数据的存储格式。按照hive的术语，行格式的定义由SerDe定义，即序列化和反序列化。也就是查询数据时，SerDe将文件中字节形式的数据行反序列化为Hive内部操作数据行时使用的对象形式。Hive向表中插入数据时，序列化工具会将Hive的数据行内部表示形式序列化为字节形式并写到输出文件中去。
(2)文件格式
最简单的文件格式是纯文本文件，但是也可以使用面向列的和面向行的二进制文件格式。 二进制文件可以是顺序文件、Avro、RCFile、ORC、parquet文件。
5.导入数据
(1)Insert方式导入数据：多表插入、动态分区插入。
(2)Load方式导入
(3)CATS方式：把数据查询出来，创建表
6.表的修改和删除
Hive使用“读时模式”，所以在创建表之后，它非常灵活的支持对表定义的修改。但一般需要警惕， 在很多情况下，要由你来确保修改数据以符合新的结构。
(1)重命名表
(2)修改列定义
(3)删除表
(4)截断表（保存表结构，清空表内数据）
