HIVE从入门到精通
Hive入门
Hive⼊门第⼀章 Hive 基本概念1.1 什么是 HiveApache Hive是⼀款建⽴在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop⽂件中的结构化、半结构化数据⽂件映射为⼀张数据库表，基于表提供了⼀种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语⾔（HQL），⽤于访问和分析存储在Hadoop⽂件中的⼤型数据集。
Hive核⼼是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执⾏。
Hive由Facebook实现并开源。
1.2 为什么使⽤Hive使⽤Hadoop MapReduce直接处理数据所⾯临的问题⼈员学习成本太⾼需要掌握java语⾔MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太⼤使⽤Hive处理数据的好处操作接⼝采⽤类SQL语法，提供快速开发的能⼒（简单、容易上⼿）避免直接写MapReduce，减少开发⼈员的学习成本⽀持⾃定义函数，功能扩展很⽅便背靠Hadoop，擅长存储分析海量数据集1.3 Hive与Hadoop的关系从功能来说，数据仓库软件，⾄少需要具备下述两种能⼒：存储数据的能⼒分析数据的能⼒Apache Hive作为⼀款⼤数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能⼒。
只不过Hive并不是⾃⼰实现了上述两种能⼒，⽽是借助Hadoop。
Hive利⽤HDFS存储数据，利⽤MapReduce查询分析数据。
这样突然发现Hive没啥⽤，不过是套壳Hadoop罢了。
其实不然，Hive的最⼤的魅⼒在于⽤户专注于编写HQL，Hive帮您转换成为MapReduce程序完成对数据的分析。
1.4 Hive与MysqlHive虽然具有RDBMS数据库的外表，包括数据模型、SQL语法都⼗分相似，但应⽤场景却完全不同。
Hive只适合⽤来做海量数据的离线分析。
Hive的定位是数据仓库，⾯向分析的OLAP系统。
因此时刻告诉⾃⼰，Hive不是⼤型数据库，也不是要取代Mysql承担业务数据处理。
Hive（二）hive的基本操作
Hive（⼆）hive的基本操作⼀、DDL操作（定义操作）1、创建表（1）建表语法结构CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] //字段注释[COMMENT table_comment] //表的注释[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] //分区，前⾯没有出现的字段[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) //分桶，前⾯出现的字段[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS][ROW FORMAT row_format][STORED AS file_format][LOCATION hdfs_path]分区：不⽤关注数据的具体类型，放⼊每⼀个分区⾥；分桶：调⽤哈希函数取模的⽅式进⾏分桶（2）建表语句相关解释create table：创建⼀个指定名字的表。
如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；⽤户可以⽤ IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
external :关键字可以让⽤户创建⼀个外部表，在建表的同时指定⼀个指向实际数据的路径（ LOCATION）， Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被⼀起删除，⽽外部表只删除元数据，不删除数据。
(经典⾯试问题)partitioned :在 Hive Select 查询中⼀般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的⼯作。
有时候只需要扫描表中关⼼的⼀部分数据，因此建表时引⼊了 partition 概念。
hive的基础知识
hive的基础知识什么是Hive？Hive是一个开源数据仓库工具，用于处理大规模结构化和半结构化数据。
它构建在Apache Hadoop之上，利用Hadoop的分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce进行数据处理。
为什么使用Hive？Hive的设计目标是使非程序员也能够轻松地通过SQL语句来查询和分析大规模数据。
与传统的关系型数据库不同，Hive使用HQL （Hive Query Language）作为查询语言，这是一种基于SQL的扩展语言，允许用户以熟悉的SQL语法来查询大规模数据集。
Hive的架构是怎样的？Hive的架构由三个主要组件组成：Metastore、Driver和Execution Engine。
1. Metastore：存储了表的元数据信息，包括表的模式、分区、存储位置等。
Metastore可以与多个Hive实例共享，以便不同用户可以访问同一组数据。
2. Driver：接收用户的HQL查询并解析它们，将它们转换为一系列的MapReduce任务并交给Execution Engine执行。
3. Execution Engine：根据Driver传递的查询计划启动一系列的MapReduce任务，并将结果返回给用户。
如何创建表？在Hive中，我们可以使用HQL语句来创建表。
首先通过`CREATEDATABASE`语句创建数据库，然后使用`USE DATABASE`语句将其设置为当前数据库。
接下来，使用`CREATE TABLE`语句创建表，并指定表名、列名和列的数据类型。
例如，以下HQL语句创建了一个名为"employees"的表，该表有三列：id（整数类型）、name（字符串类型）和salary（浮点数类型）。
sqlCREATE DATABASE mydatabase;USE DATABASE mydatabase;CREATE TABLE employees(id INT,name STRING,salary FLOAT);如何向表中插入数据？一旦创建了表，我们可以使用`INSERT INTO`语句将数据插入表中。
大讲台筛选,Hive从概念到安装使用总结
大讲台筛选，Hive从概念到安装使用总结一、Hive的基本概念1.1 hive是什么？（1）Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构；（2）相当于hadoop之上的一个客户端，可以用来存储、查询和分析存储在hadoop中的数据；（3）是一种SQL解析引擎，能够将SQL转换成Map/Reduce中的Job在hadoop上执行。
1.2 hive的数据存储特点（1）数据存储是基于hadoop的HDFS；（2）没有专门的数据存储格式；（3）存储结构主要有：数据库、文件（默认可以直接加载文本文件）、表、视图、索引；说明：hive中的表实质就是HDFS的目录，按表名将文件夹分开，若是分区表，则分区值是子文件夹。
这些数据可以直接在M/R中使用。
大讲台，混合式自适应IT职业教育开创者。
hive中的数据是存放在HDFS中的。
二、hive的系统结构存储hive的元数据（表及表的属性、数据库名字等）分析执行hive QL语句，将执行计划投递给hadoop，转到map/reduce执行2.1 hive的系统结构– metastore存储方式默认情况，元数据使用内嵌的derby数据库作为存储引擎将存储数据独立出来，支持多用户同时访问将metastore独立出来，远程方法调用三、hive的安装与使用3.1下载hive源文件，解压hive文件进入$HIVE_HOME/conf/修改文件修改$HIVE_HOME/bin的hive-env.sh，增加以下三行生效文件：3.2 配置MySQL的metastore修改$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml3.3hive临时目录的配置，大讲台，混合式自适应IT职业教育开创者。
修改$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml(1)设定数据目录(2)设定临时文件目录(3)hive相关日志的目录3.4hive的运行模式的指定Hive的运行模式即任务的执行环境，分为本地与集群两种，我们可以通过mapred.job.tracke r 来指明本地模式设置方式：3.5 sqoop的安装(1)下载、解压：(2)配置sqoop：(3)测试连接数据库并列出数据库：(4)将mysql中的表导入到hive中：3.6 hive的命令行方式1、输入#/hive/bin/hive执行应用程序，或者查看并修改表与目录之间的关系修改参数：hive.metastore.warehouse.dir 表与目录的对应关系3.6 命令行方式显示或修改参数值在代码中大讲台，混合式自适应IT职业教育开创者。
hive遵循的标准
hive遵循的标准# 在大数据生态系统中使用Hive进行数据分析大数据时代的到来，为数据分析提供了更多的机会和挑战。
在众多的大数据工具中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据存储、管理和分析。
本文将介绍Hive的基本概念、使用方法和优势，以及在数据分析中如何使用Hive进行常见的数据操作和查询。
## 1. Hive的基本概念和使用方法Hive是一个开源的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（称为HiveQL），使得数据分析师可以使用熟悉的SQL语法进行数据查询和分析。
Hive 底层基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS），将数据存储在分布式环境中，支持海量数据的处理和存储。
使用Hive主要涉及以下几个概念：- 表（Table）：Hive中的数据存储单位，类似于关系数据库中的表，具有字段和记录。
- 分区（Partition）：表中的分区，可以根据某个字段对数据进行分组存储，提高查询效率。
- 分区表（Partitioned Table）：根据分区字段划分的表，可以根据分区字段进行数据查询和分析。
- 外部表（External Table）：在Hive中定义的表，实际数据存储在外部文件系统中，如HDFS或S3。
- HiveQL：Hive提供的查询语言，类似于SQL，可以进行数据查询、过滤、聚合等操作。
使用Hive进行数据分析的基本步骤如下：1. 创建表：使用HiveQL创建表，定义表的字段类型和分区。
2. 加载数据：将数据加载到Hive表中，可以使用LOAD DATA命令或INSERT INTO SELECT语句。
3. 数据查询：使用HiveQL进行数据查询和分析，可以进行数据过滤、排序、聚合等操作。
4. 数据导出：将查询结果导出到文件或其他存储系统中，如HDFS、HBase等。
## 2. Hive在数据分析中的优势Hive具有以下几个在数据分析中的优势：- 灵活查询语言：HiveQL类似于SQL语法，熟悉SQL的数据分析师可以快速上手，并利用已有的SQL技能进行数据查询和分析。
第三章hive表操作(一)
详细显示
格式化显示
Hive 编程
Hive 编程
3. 创建表时加入分隔符
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.] table_name [(col_name data_type, ... )]
[ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] ……
显示数据库的属性
例4. 显示myhive1数据库的数据信息
Hive 编程
在MySQL中显示数据库的属性：
Hive 编程
3. 修改数据库—Alter Database
Hive 编程
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...); ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER [USER|ROLE] user_or_role; ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET LOCATION hdfs_path;
布尔类型，true/false 字符串，可以指定字符集
时间戳
时间
示例
1 1 1 1 1.0 1.0 true “xmu” 1327882394（Unix新纪元 秒） 2019-05-06
TIMESTAM：偏移量，与时区无关 DATE：不包括时间
Hive 编程
2. 复杂数据类型
Hive 编程
类型
描述
ARRAY 一组有序字段，字段的类型必须相同
示例 Array(1,2)
Hive入门教程
Hive⼊门教程Hive 安装相⽐起很多教程先介绍概念，我喜欢先动⼿装上，然后⽤例⼦来介绍概念。
我们先来安装⼀下HiveHive是什么Hive 提供了⼀个让⼤家可以使⽤sql去查询数据的途径。
但是最好不要拿Hive进⾏实时的查询。
因为Hive的实现原理是把sql语句转化为多个Map Reduce任务所以Hive⾮常慢，官⽅⽂档说Hive 适⽤于⾼延时性的场景⽽且很费资源。
举个简单的例⼦，可以像这样去查询hive> select * from h_employee;OK11 peter22 paulTime taken: 9.289 seconds, Fetched: 2 row(s)这个h_employee不⼀定是⼀个表metastoreHive 中建⽴的表都叫metastore表。
这些表并不真实的存储数据，⽽是定义真实数据跟hive之间的映射，就像传统数据库中表的meta信息，所以叫做metastore。
实际存储的时候可以定义的存储模式有四种：内部表（默认）分区表桶表外部表举个例⼦，这是⼀个简历内部表的语句CREATE TABLE worker(id INT, name STRING)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';这个语句的意思是建⽴⼀个worker的内部表，内部表是默认的类型，所以不⽤写存储的模式。
并且使⽤逗号作为分隔符存储建表语句⽀持的类型基本数据类型tinyint / smalint / int /bigintfloat / doublebooleanstring复杂数据类型Array/Map/Struct没有date /datetime建完的表存在哪⾥呢？在 /user/hive/warehouse ⾥⾯，可以通过hdfs来查看建完的表位置$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouseFound 11 itemsdrwxrwxrwt - root supergroup 02014-12-0214:42 /user/hive/warehouse/h_employeedrwxrwxrwt - root supergroup 02014-12-0214:42 /user/hive/warehouse/h_employee2drwxrwxrwt - wlsuser supergroup 02014-12-0417:21 /user/hive/warehouse/h_employee_exportdrwxrwxrwt - root supergroup 02014-08-1809:20 /user/hive/warehouse/h_http_access_logsdrwxrwxrwt - root supergroup 02014-06-3010:15 /user/hive/warehouse/hbase_apache_access_logdrwxrwxrwt - username supergroup 02014-06-2717:48 /user/hive/warehouse/hbase_table_1drwxrwxrwt - username supergroup 02014-06-3009:21 /user/hive/warehouse/hbase_table_2drwxrwxrwt - username supergroup 02014-06-3009:43 /user/hive/warehouse/hive_apache_accesslogdrwxrwxrwt - root supergroup 02014-12-0215:12 /user/hive/warehouse/hive_employee⼀个⽂件夹对应⼀个metastore表Hive 各种类型表使⽤CREATE TABLE workers( id INT, name STRING)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';通过这样的语句就建⽴了⼀个内部表叫 workers，并且分隔符是逗号， \054 是ASCII 码我们可以通过 show tables; 来看看有多少表，其实hive的很多语句是模仿的，当你们不知道语句的时候，把mysql的语句拿来基本可以⽤。
HIVE从入门到精通
HIVE从入门到精通目录HIVE介绍 (2)二、hive的安装和配置 (8)三、hive与hbase集成 (13)四、HIVE创建目录和表 (16)六、HIVE查询 (23)七、HIVE视图 (29)八、索引 (30)九、hive schema (30)十、Hive join (33)十一、Hive基本语法 (37)十二、Hive操作语句 (40)十三、数据操作语句 (50)Hive 优化 (56)HIVE介绍主要介绍背景及体系结构1背景应用于工业的商务智能收集分析所需的数据集正在大量增长，使得传统的数据仓库解决方案变得过于昂贵。
Hadoop 是一个流行的开源map-reduce实现，用于像yahoo, Facebook一类的公司。
来存储和处理商用硬件上的大范围数据集。
然而map-reduce程序模型还是处于很低级别，即需要开发者来书写客户程序，这些程序往往难于维护与重用。
用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的hql查询。
hive也叫做数据仓库。
2定义Hive是基于Hadoop(HDFS, MapReduce)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数据库表，并提供类SQL查询功能。
本质是将SQL转换为MapReduce程序。
3体系结构Hive本身建立在Hadoop的体系结构上，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行。
并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理，Hive的体系结构如图1-1所示：图1-1 Hive的体系结构4Hive的数据存储Hive的存储是建立在Hadoop文件系统之上的。
Hive本身没有专门的数据存储格式，也不能为数据建立索引，用户可以自由地组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符就可以解析数据了。
学习使用Hive进行大数据查询和分析
学习使用Hive进行大数据查询和分析在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个行业用户需要面对和处理的挑战之一。
大数据所包含的海量数据需要高效的存储和处理方式，而Hive作为一种强大的数据仓库工具，已经成为了大数据查询和分析的首选之一。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库基础设施，它为用户提供了类似SQL的查询语言，并将这些查询转化为MapReduce任务在Hadoop集群上执行。
它的出现极大地降低了数据分析人员的门槛，使得大数据查询和分析变得更加简单和高效。
首先，我们需要学习怎样安装和配置Hive。
在安装Hive之前，我们需要先安装好Hadoop，并确保其正常运行。
接下来，我们需要下载Hive的安装包，并将其解压到我们的指定目录。
然后，我们需要配置Hive的环境变量，使得系统能够正确识别Hive的执行命令。
最后，我们需要为Hive配置元数据存储位置，这可以是本地文件系统，也可以是Hadoop分布式文件系统。
安装和配置完成后，我们就可以通过Hive的命令行界面或者图形化工具来进行查询和分析了。
Hive提供了一个类似SQL的查询语言，我们可以通过它来编写查询语句并提交给Hive执行。
Hive会将这些查询语句转化为MapReduce任务，在Hadoop集群上进行计算。
在学习使用Hive进行大数据查询和分析时，我们需要了解一些基本的概念和语法。
首先，我们需要了解表的概念。
在Hive中，数据被组织成表的形式，类似于关系型数据库的表。
我们需要通过Hive的创建表语句来定义表的结构和属性，并通过加载数据的方式将数据导入到表中。
接下来，我们需要学习如何使用Hive进行查询。
Hive提供了一系列的查询语句，包括SELECT、FROM、WHERE等关键字，用于从表中检索数据。
除了基本的查询语句，Hive还提供了一些强大的功能，比如聚合函数、分组和排序等。
通过这些功能，我们可以对大数据进行复杂的查询和统计分析。
hive 编程指南 读书笔记
hive 编程指南读书笔记Hive 是一种在 Hadoop 平台上运行的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于 SQL 的查询语言，使用户能够方便地处理大规模的结构化和半结构化数据。
本文是笔者对《Hive 编程指南》一书的读书笔记，主要总结了其中的重要概念、特性和最佳实践。
一、Hive 的基本概念和体系结构Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库基础设施，它提供了一个简单、交互式的查询语言 HiveQL，让用户可以像使用 SQL 一样查询和分析大规模的数据。
Hive 的体系结构主要包括元数据、存储和执行引擎三个部分。
1. 元数据Hive 的元数据是指描述数据和表结构的信息，它存储在关系型数据库中，如 MySQL、Derby 等。
元数据包括数据库、表、分区、列、分桶等对象的定义，Hive 使用元数据来处理查询和优化执行计划。
2. 存储Hive 的存储主要依赖于 Hadoop 的文件系统 HDFS。
数据以文件的形式存储在HDFS 中，并通过表的分区和分桶等方式进行组织和管理。
此外，Hive 还支持压缩和索引等技术，以提高数据存储和查询的效率。
3. 执行引擎Hive 的执行引擎将用户的 HiveQL 查询转化为 MapReduce 程序并提交到 Hadoop 集群上执行。
Hive 支持多种执行引擎，如传统的MapReduce、Tez、Spark 等，用户可以根据实际需求选择适合的执行引擎。
二、Hive 数据模型和表操作1. 数据模型Hive 的数据模型是基于表的，它把数据组织成一张张类似于关系数据库中的表。
每张表由一组列组成，每列具有一个唯一的名称和数据类型。
Hive 支持的数据类型包括基本类型（INT、STRING、DOUBLE 等）和复杂类型（ARRAY、MAP、STRUCT 等）。
2. 表的创建和加载数据在 Hive 中，可以通过 HiveQL 语句来创建表和加载数据。
创建表时需要指定表的名称、列的名称和数据类型等，同时可以定义表的分区和分桶等属性。
Hive—学习笔记（一）
Hive—学习笔记（⼀）主要内容： 1、Hive的基本⼯能机制和概念 2、hive的安装和基本使⽤ 3、HQL 4、hive的脚本化运⾏使⽤⽅式 5、hive的基本语法--建表语法 6、hive的基本语法--内部表和外部表. 7、hive的基本语法--create建表 like as 8、hive的基本语法--数据导⼊--从本地--从hdfs 9、查询语法 10、数据类型 11、hive函数1. 什么是hivehive本⾝是⼀个单机程序。
转在哪⾥都⾏，相对于hadoop来说就是⼀个hdfs的客户端和yarn的客户端，放在哪⼀台linux机器都⽆所谓，只要能链接上hadoop集群就可以，hive本⾝没有负载，⽆⾮就是接收⼀个sql然后翻译成mr，提交到yarn中去运⾏。
hive数据分析系统（数据仓库，像⼀个仓库⼀样，存放着很多数据，⽽且可以做各种查询、统计和分析，将结果放⼊新⽣的表中），的正常使⽤，需要 1、mysql：⽤来存放hdfs⽂件到⼆维表的描述映射信息，也就是元数据 2、hadoop集群 hdfs集群 yarn集群1.1. hive基本思想Hive是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具(离线)，可以将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供类SQL查询功能。
1.2. 为什么使⽤Hive直接使⽤hadoop所⾯临的问题 ⼈员学习成本太⾼ 项⽬周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太⼤为什么要使⽤Hive 操作接⼝采⽤类SQL语法，提供快速开发的能⼒。
避免了去写MapReduce，减少开发⼈员的学习成本。
功能扩展很⽅便。
1.3. Hive的特点可扩展 Hive可以⾃由的扩展集群的规模，⼀般情况下不需要重启服务。
延展性 Hive⽀持⽤户⾃定义函数，⽤户可以根据⾃⼰的需求来实现⾃⼰的函数。
容错 良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执⾏。
2. hive的基本架构Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： Resourcemanager+MRAppMasterTaskTracker 相当于： Nodemanager + yarnchildhive 2.0 以后的版本，底层的运算引擎已经不是mr了，⽽是spark3. hive安装3.1. 最简安装：⽤内嵌derby作为元数据库准备⼯作：安装hive的机器上应该有HADOOP环境（安装⽬录，HADOOP_HOME环境变量）安装：直接解压⼀个hive安装包即可此时，安装的这个hive实例使⽤其内嵌的derby数据库作为记录元数据的数据库此模式不便于让团队成员之间共享协作3.2. 标准安装：将mysql作为元数据库mysql装在哪⾥都可以，只要能提供服务，能被hive访问就可以。
非常详细地Hive操作指南–码农网
非常详细地Hive操作指南–码农网1.概述本文主要介绍了Hive的基本操作和一些注意事项，非常详细。
2.基本操作2.1Create Table2.1.1介绍•CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。
如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常。
•EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
•LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
•用户在建表的时候可以自定义SerDe 或者使用自带的SerDe。
如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。
在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive 通过SerDe 确定表的具体的列的数据。
•如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。
如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE 。
•有分区的表可以在创建的时候使用PARTITIONED BY 语句。
一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。
而且，表和分区都可以对某个列进行 CLUSTERED BY 操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。
也可以利用SORT BY 对数据进行排序。
这样可以为特定应用提高性能。
•表名和列名不区分大小写，SerDe 和属性名区分大小写。
表和列的注释是字符串注：•SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化•STORED AS TEXTFILE：默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
尚硅谷大数据之hive
尚硅谷大数据之hive尚硅谷大数据之hive》是一本关于Hive技术的书籍。
它旨在全面介绍Hive的主要内容和应用，并针对不同的读者群体提供有用的信息和指导。
Hive是一个开源的数据仓库基础设施工具，它构建在Hadoop 之上，用于处理大规模数据集。
通过使用Hive，用户可以使用类似于SQL的查询语言来访问和分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据。
这使得非技术背景的用户也能够利用Hive进行数据分析和查询。
本书主要包括以下内容：Hive基础知识：介绍Hive的基本概念、架构和组件。
读者将了解Hive如何与Hadoop生态系统中的其他工具集成，并研究如何安装和配置Hive。
Hive数据模型：详细解释Hive的数据模型，包括数据表、分区和桶等概念。
读者将研究如何创建、修改和管理Hive数据表，并了解如何利用分区和桶来提高查询性能。
Hive查询语言：深入介绍HiveQL，这是Hive的查询语言。
读者将研究如何编写各种类型的查询，包括基本的选择、过滤和聚合查询，以及复杂的连接和子查询。
Hive优化和性能调优：提供有关如何优化Hive查询性能的实用技巧和建议。
读者将研究如何使用索引、分区和桶来改善查询速度，以及如何使用适当的配置参数来优化Hive性能。
Hive高级特性：介绍Hive的一些高级特性和扩展，例如动态分区、外部表、UDF和UDAF等。
读者将了解如何利用这些功能来处理具有更复杂需求的数据分析场景。
本书适合各种读者群体，包括数据分析师、数据工程师、数据库管理员和对Hive技术感兴趣的研究者。
无论您是初学者还是有一定经验的专业人士，本书都将为您提供全面且易于理解的Hive研究资源。
2.简要介绍HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，用于处理和分析大数据。
它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，使用户能够对存储在Hadoop集群中的大规模数据进行查询和分析。
Hive的重要性在于它简化了大数据处理和分析的过程。
深入理解hive基础学习
深⼊理解hive基础学习Hive 是什么? 1.Hive 是基于 Hadoop处理结构化数据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数据库表，并提供类 SQL 查询功能。
2.Hive 利⽤ HDFS 存储数据，利⽤MapReduce 查询分析数据。
本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序,⽐直接⽤ MapReduce 开发效率更⾼。
Hive通常是存储在关系数据库如 mysql/derby 中。
Hive 将元数据存储在数据库中。
Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在⽬录等。
3.Hive 与传统 DB 的区别? 3.1从本质上讲hive底层是依赖于HDFS和mapreduce，⽽传统的数据库是依赖于本地⽂件系统和本设备，这就决定了hive是⽤mapreduce操作的HDFS数据。
3.2hive不是关系式数据库，不适合OLTP在线事务处理是延迟性很⾼的操作，不适合实时查询和⾏级更新。
存储数据在关系型数据库中，使⽤的语⾔是HQL 3.3传统数据库： OLTP-->⾯向事务(Transaction) 操作型处理就是关系型数据库： mysql，oracle sqlserver db2 主要是⽀持业务，⾯向业务。
Hive： OLAP-->⾯向分析（Analytical）分析型处理就是数据仓库 ,⾯对的是历史数据（历史数据中的⼀部分就来⾃于数据库）开展分析 4.1传统数据库表的模式是写时模式，在加载数据时强制确定的，如果数据不符合模式，数据会被拒绝加载；⽽hive是读时模式，对数据的验证并不在加载数据时进⾏，⽽是在查询的时候进⾏，但是读时模式加载数据时⾮常迅速的。
hive体系机构： 1.Hive就相当于⼀个SQL语⾔引擎，将⽤户提交出的SQL语句，解析成MapReduce程序，由底层的Hadoop来执⾏。
对于⽤户来说，有三种接⼝⽅式：1. CLI：命令⾏⽅式2. JDBC/ODBC：通过类似于MySQL接⼝的⽅式进⾏访问3. Web GUI：通过HTTP页⾯进⾏访问。
Hive语法及其进阶（一）
Hive语法及其进阶（⼀）1、Hive完整建表1CREATE[EXTERNAL]TABLE[IF NOT EXISTS] table_name(2[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]3 )4[COMMENT table_comment]5[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]6[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)7 [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]8[9 [ROW FORMAT row_format]10[STORED AS file_format]11| STORED BY''[ WITH SERDEPROPERTIES (...) ] (Note: only available starting with0.6.0)12 ]13[LOCATION hdfs_path]14[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] (Note: only available starting with0.6.0)15[AS select_statement] (Note: this feature is only available starting with0.5.0.)注意: []:表⽰可选 EXTERNAL:外部表 (col_name data_type [COMMENT col_comment],...:定义字段名，字段类型 COMMENT col_comment:给字段加上注释 COMMENT table_comment:给表加上注释 PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment],...):分区分区字段注释 CLUSTERED BY (col_name, col_name,...):分桶 SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS:设置排序字段升序、降序 ROW FORMAT row_format:指定设置⾏、列分隔符(默认⾏分隔符为\n) STORED AS file_format:指定Hive储存格式：textFile、rcFile、SequenceFile 默认为：textFile LOCATION hdfs_path:指定储存位置(默认位置在hive.warehouse⽬录下) TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...):跟外部表配合使⽤，⽐如：映射HBase表，然后可以使⽤HQL对hbase数据进⾏查询，当然速度⽐较慢 AS select_statement:从别的表中加载数据 select_statement=sql语句2、使⽤默认⽅式建表1create table students012 (3 id bigint,4 name string,5 age int,6 gender string,7 clazz string8 )9 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY',';注意:分割符不指定,默认不分割通常指定列分隔符,如果字段只有⼀列可以不指定分割符：ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';3、建表2：指定location1create table students022 (3 id bigint,4 name string,5 age int,6 gender string,7 clazz string8 )9 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY','10 LOCATION 'data';4、建表3：指定存储格式1create table student_rc2 (3 id bigint,4 name string,5 age int,6 gender string,7 clazz string8 )9 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY','10 STORED AS rcfile;注意: 指定储存格式为rcfile，inputFormat:RCFileInputFormat,outputFormat:RCFileOutputFormat，如果不指定，默认为textfile注意： 除textfile以外，其他的存储格式的数据都不能直接加载，需要使⽤从表加载的⽅式。
Hive简易操作入门
1Hive使用入门：主要流程为：1.运行putty等ssh客户端连接hive服务器；2.运行hive命令进入hive shell环境；3.执行HQL语句进行查询；本流程中以putty为例，如果使用别的SSH客户端，界面上会不同，基本过程相似。
我们当前使用的hive版本为0.9.0。
由于hive本身还在不断开发、升级中，不同版本的hive对各种语句、命令行参数等的支持均不同，请大家注意某个特性从哪一个版本开始支持。
Hive官方网站上的教材中有些命令需要到0.10.0等更高版本才支持！1.1安装ssh 客户端Putty软件位置：\\cn1\ctrip\商业智能部\部门公用\SoftWare\putty.zip解压所可以得到文件Putty ssh客户端1.2登录安装hive的机器1.2.1运行putty输入ip地址192.168.83.96 和端口号信息1022，如下图：注：一般默认的SSH端口是22，此处必须修改！1.2.2登录linux单击open按钮，按提示输入用户名，并回车，然后按提示输入密码，并回车，例如：用户名为ppj 密码为HgeeGxR5提示：可选中复制到剪贴板后，用鼠标右键粘贴如果用户名、密码正确，则登录成功，顺利进入linux 的bash 环境。
注：此环境类似于运行windows的cmd进入的dos环境。
1.2.3输入hive，进入hive 的shell 环境：1.2.4查询执行如下查询语句：Use test_wqd;Select * from pageview limit 5;屏幕输出即为查询语句的结果。
注意：hive的查询语句以分号作为各条命令的分隔符，结尾的分号不能省略。
这一点和SQL Server的T-SQL差异比较大！2Hive简介：Hive shell环境和mysql的客户端比较相似，而且hive的某些语法与mysql比较相似，例如：show databases, show tables, desc 等。
hive数据库的基本操作
hive数据库的基本操作Hive数据库的基本操作Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询功能，使得能够使用类似于SQL的语法来查询和分析大规模的分布式数据集。
本文将介绍Hive数据库的基本操作，包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、修改数据和删除数据等。
一、创建数据库在Hive中，可以使用CREATE DATABASE语句来创建数据库。
语法如下：CREATE DATABASE database_name;其中，database_name为要创建的数据库名称。
创建数据库的时候可以指定一些其他属性，比如数据库的路径、描述等。
二、创建表在Hive中，可以使用CREATE TABLE语句来创建表。
语法如下：CREATE TABLE table_name (column1 data_type,column2 data_type,...);其中，table_name为要创建的表名称，column1、column2等为表的列名，data_type为列的数据类型。
三、插入数据在Hive中，可以使用INSERT INTO语句来插入数据。
语法如下：INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, ...);其中，table_name为要插入数据的表名称，value1、value2等为要插入的数据值。
四、查询数据在Hive中，可以使用SELECT语句来查询数据。
语法如下：SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;其中，column1、column2等为要查询的列名，table_name为要查询的表名称，condition为查询的条件。
五、修改数据在Hive中，可以使用UPDATE语句来修改数据。
语法如下：UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;其中，table_name为要修改数据的表名称，column1、column2等为要修改的列名，value1、value2等为要修改的值，condition 为修改的条件。
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HIVE从入门到精通目录HIVE介绍 (2)二、hive的安装和配置 (8)三、hive与hbase集成 (13)四、HIVE创建目录和表 (16)六、HIVE查询 (23)七、HIVE视图 (29)八、索引 (30)九、hive schema (30)十、Hive join (33)十一、Hive基本语法 (37)十二、Hive操作语句 (40)十三、数据操作语句 (50)Hive 优化 (56)HIVE介绍主要介绍背景及体系结构1背景应用于工业的商务智能收集分析所需的数据集正在大量增长，使得传统的数据仓库解决方案变得过于昂贵。
Hadoop 是一个流行的开源map-reduce实现，用于像yahoo, Facebook一类的公司。
来存储和处理商用硬件上的大范围数据集。
然而map-reduce程序模型还是处于很低级别，即需要开发者来书写客户程序，这些程序往往难于维护与重用。
用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的hql查询。
hive也叫做数据仓库。
2定义Hive是基于Hadoop(HDFS, MapReduce)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数据库表，并提供类SQL查询功能。
本质是将SQL转换为MapReduce程序。
3体系结构Hive本身建立在Hadoop的体系结构上，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行。
并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理，Hive的体系结构如图1-1所示：图1-1 Hive的体系结构4Hive的数据存储Hive的存储是建立在Hadoop文件系统之上的。
Hive本身没有专门的数据存储格式，也不能为数据建立索引，用户可以自由地组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符就可以解析数据了。
Hive中主要包含四类数据模型：表（Table）、外部表（External Table）、分区（Partition）和桶（Bucket）。
Hive中的表和数据库中的表在概念上是类似的，每个表在Hive中都有一个对应的存储目录。
例如一个表pokes在HDFS中的路径为/warehouse/pokes，其中/warehouse是hive-site.xml配置文件中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库的目录。
Hive中每个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引，但是分区的组织方式和传统关系型数据库不同。
在Hive中，表中的一个分区对应表下的一个目录，所有分区的数据都存储在对应的目录中。
例如，图1-2中htable表中包含year、month和day三个分区，分别对应三个目录：对于year=2012，month=01，day=01的HDFS子目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/ day=01；对于year=2012，month=02，day=14的HDFS子目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=02/ day=14;桶对指定列进行哈希计算时，根据哈希值切分数据，每个桶对应一个文件。
例如，将图1-2中htable表中属性列Uniqueid列分散到32个桶中，首先要对Uniqueid进行hash计算，对应哈希值为0的桶写入HDFS的目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/day=01/part-0；对应哈希值为1的桶写入HDFS的目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/ day=01/part-1。
图1-2 Hive数据存储一、hive功能简介功能简介PARTITIONED BY关键字为表格分区4.通过CLUSTERED BY关键字将PATITION划分成BUCKET5.定义每条记录的存储格式，包括：字段之间如何分隔；集合字段中的元素如何分隔；Map的key值如何分隔6.指定存储格式为Hadoop的SequenceFile(2)查看表结构DESCRIBE tablename;(3)修改表格为表格添加字段ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);(4)删除表格DROP TABLE tablename;DML(1)、导入数据导入操作，只是将文件复制到对应的表格目录中，并不会对文档的schema进行校验从HDFS导入LOAD DATA INPATH 'data.txt' INTO TABLE page_view PARTITION(date='2008-06-08',country='US')从本地导入，并覆盖原数据LOAD DATA LOCAL INPATH 'data.txt' OVERWRITE INTO TABLE page_view PARTITION(date='2008-06-08', country='US')Hive体系结构hiveserverhiveserver启动方式：hive --service hiveserverHiveServer支持多种连接方式：Thrift、JDBC、ODBCmetastoremetastore用来存储hive的元数据信息(表格、数据库定义等)，默认情况下是和hive绑定的，部署在同一个JVM中，将元数据存储到Derby中这种方式不好的一点是没有办法为一个Hive开启多个实例(Derby在多个服务实例之间没有办法共享)Hive提供了增强配置，可将数据库替换成MySql等关系数据库，将存储数据独立出来在多个服务实例之间共享甚至还可以将metastore Service也独立出来，部署到其他JVM中去，在通过远程调用的方式去访问metastore的常用配置：hive.metastore.warehouse.dir 存储表格数据的目录hive.metastore.local 使用内嵌的metastore服务(默认为true)hive.metastore.uris 如果不使用内嵌的metastore服务，需指定远端服务的urijavax.jdo.option.ConnectionURL 所使用数据库的urljavax.jdo.option.ConnectionDriverName 数据库驱动类javax.jdo.option.ConnectionUserName 连接用户名javax.jdo.option.ConnectionPassword 连接密码hive数据存储格式定义表格时如不指定Row Format和Stored As从句，hive采用如下默认配置：CREATE TABLE ...ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\001'COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'MAP KEYS TERMINATED BY '\003'LINES TERMINATED BY '\n'STORED AS TEXTFILE;默认为纯文本文件TEXTFILE如果存储的数据不是纯文本，而包含二进制的数据，可用SequenceFile和RCFile RCFile：基于列存储，类似于HBase，查询Table时，如果要检索的数据不是整条记录，而是具体的column，RCFile较比SequenceFile高效一些，只需遍历指定column对应的数据文件即可使用RCFile，创建Table时使用如下语法：CREATE TABLE ...ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe' STORED AS RCFILE;除此之外，Hive还可通过正则表达式的方式指定输入数据源的格式：CREATE TABLE stations (usaf STRING, wban STRING, name STRING)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "(\\d{6}) (\\d{5}) (.{29}) .*");参考资料：/archives/595https:///confluence/display/Hive/Homehadoop权威指南二、hive的安装和配置详细步骤1. downloadwget .au/pub/apache//hive/stable/hive-0.8.1.tar.gztar zxf hive-0.8.1.tar.gz只需要在一个节点上安装2. 设置环境变量vi .bash_profileexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64/jre export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.0.0export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.8.1export HADOOP_CONF_DIR=$HOME/confexport HIVE_CONF_DIR=$HOME/hive-confexportCLASSPATH=$HIVE_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HO MEexportPATH=$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:/sbin/:/bin:$PATH3. 配置hivecp -r hive-0.8.1/conf $HIVE_CONF_DIR/cd $HIVE_CONF_DIR/cp hive-default.xml.template hive-default.xmlcat hive-env.shexport HADOOP_HEAPSIZE=512export HIVE_CONF_DIR=/home/hadoop/hive-conf3. 测试$ hivehive> show tables;OKTime taken: 4.824 secondshive> create table hwz(id int, name string);OKTime taken: 0.566 secondshive> select * from hwz;OKTime taken: 0.361 seconds$ hadoop dfs -lsr /user/hiveWarning: $HADOOP_HOME is deprecated.drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 12:36/user/hive/warehousedrwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 12:36/user/hive/warehouse/hwz4. 配置Metastore用mysql数据库,这样才可以多用户同时访问a. create user and database for hive in mysqlcreate database hive;GRANT all ON hive.* TO hive@'%' IDENTIFIED BY 'hivepass';b. change metastore to use mysqlcat hive-site.xml<configuration><property><name>hive.metastore.local</name><value>true</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://slave1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</v alue></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>hive</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>hivepass</value></property></configuration>c. 检查$ hivehive> use dw2;OKTime taken: 3.43 secondshive> create table hwz2(id int, name string ) row format delimited FIELDS TERMINATED BY ',';OKTime taken: 2.519 secondshive> show tables;OKhwz2Time taken: 0.419 secondshive> load data local inpath 'demo.txt' overwrite into table hwz2; Copying data from file:/home/hadoop/demo.txtCopying file: file:/home/hadoop/demo.txtLoading data to table dw2.hwz2Deleted hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/dw2.db/hwz2OKTime taken: 0.557 secondshive> select * from hwz2;OK12 jack12 jack12 jack12 jack12 jack12 jack12 jack12 jack$ hadoop dfs -lsr /user/hiveWarning: $HADOOP_HOME is deprecated.drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 15:36/user/hive/warehousedrwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 15:48/user/hive/warehouse/dw2.dbdrwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 15:48/user/hive/warehouse/dw2.db/hwz2-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 1201 2012-03-22 15:48/user/hive/warehouse/dw2.db/hwz2/demo.txtdrwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 12:36/user/hive/warehouse/hwzdrwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2012-03-22 15:36/user/hive/warehouse/hwz2-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 1201 2012-03-22 15:36/user/hive/warehouse/hwz2/demo.txt$ hadoop dfs -cat /user/hive/warehouse/dw2.db/hwz2/demo.txt |head Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.12,jack12,jack12,jack12,jack12,jack12,jack12,jack12,jack12,jack12,jackd. 在mysql中验证建立的新表mysql> use hive;Database changedmysql> show tables;+-----------------+| Tables_in_hive |+-----------------+| BUCKETING_COLS || CDS || COLUMNS_V2 || DATABASE_PARAMS || DBS || PARTITION_KEYS || SDS || SD_PARAMS || SEQUENCE_TABLE || SERDES || SERDE_PARAMS || SORT_COLS || TABLE_PARAMS || TBLS |+-----------------+14 rows in set (0.00 sec)9. 常见错误error 1:-------------------------------------------------hive> show tables;FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalInternalException: Error creating transactional connection factorySolution:Hive不带mysql JDBC驱动,自己安装:wget /get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.18.tar.gz/from//tar zxf mysql-connector-java-5.1.18.tar.gzcd mysql-connector-java-5.1.18cp mysql-connector*.jar $HIVE_HOME/liberror 2:-------------------------------------------------hive> show tables;FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOException: Couldnt obtain a new sequence (unique id) : Cannot execute statement: impossible to write to binary log since BINLOG_FORMAT = STATEMENT and at least one table uses a storage engine limited to row-based logging. InnoDB is limited to row-logging when transaction isolation level is READ COMMITTED or READ UNCOMMITTED.Solution:在mysql中设置 binlog_format='MIXED'三、hive与hbase集成详细步骤一、简介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数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。