基于Hadoop的数据仓库Hive
hive 工作原理
hive 工作原理Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它使用了一种称为HiveQL的SQL样式查询语言，用于在大数据集上执行数据分析任务。
Hive工作原理是将SQL查询转化为基于MapReduce的任务，以便在Hadoop集群上并行执行。
Hive的输入数据被存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，存储格式可以是文本文件、序列文件或其他可支持的格式。
在Hive中，数据使用表进行组织，表由行和列组成，类似于关系型数据库。
可以使用Hive的DDL语句创建、删除和修改表，还可以通过Hive的DML语句对表中的数据进行插入、更新和删除操作。
当用户发送一个HiveQL查询时，Hive查询处理器会将查询解析成一系列的MapReduce任务。
首先，在查询中的每个关键字和表名都会被解析并映射到相应的Hadoop分布式文件系统路径。
然后，查询处理器会根据查询的语义和结构，生成一系列的MapReduce任务，并将这些任务提交给Hadoop集群进行执行。
在执行过程中，Hive将查询语句转换成MapReduce作业，并将其分发到Hadoop集群中的计算节点上。
每个计算节点会加载相应的数据分片，并在本地执行Map和Reduce操作。
Map操作将输入数据划分为不同的键值对，然后将这些键值对传递给Reduce操作进行聚合。
最终的查询结果会被写回到Hadoop集群中的某个位置，并可以通过Hive查询结果语句进行访问。
Hive为用户提供了一个高级的查询语言和数据操作接口，使得用户可以方便地利用Hadoop集群进行数据分析。
同时，由于Hive将查询转化为MapReduce任务，在执行过程中能够利用Hadoop集群的分布式计算和存储能力，从而实现高性能的数据处理和并行计算。
hive空间函数
hive空间函数【1.Hive简介】Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。
它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使得用户可以轻松地对分布式数据进行查询、汇总和分析。
在Hive中，空间函数是用于处理地理空间数据的重要功能。
【2.Hive空间函数概述】Hive空间函数主要包括两大类：一类是用于处理几何对象的函数，如计算几何图形的面积、周长等；另一类是用于空间查询的函数，如判断两点之间的距离、查询某个区域内的点等。
这些函数为处理地理空间数据提供了强大的支持。
【3.Hive空间函数分类与功能】1.几何函数：- ST_Area( geography ): 计算地理图形（如多边形、圆形等）的面积。
- ST_Length( geography ): 计算地理图形（如线段、多边形边等）的长度。
- ST_GeomFromText( string ): 将文本表示的地理图形转换为几何图形。
- ST_GeomFromWKB( binary ): 将二进制表示的地理图形转换为几何图形。
2.空间查询函数：- ST_Contains( geography, geography ): 判断一个地理图形是否包含另一个地理图形。
- ST_Within( geography, geography ): 判断一个地理图形是否位于另一个地理图形内部。
- ST_Intersects( geography, geography ): 判断两个地理图形是否相交。
- ST_Distance( geography, geography ): 计算两个地理图形之间的距离。
【4.常用Hive空间函数实例】以下是一个使用Hive空间函数的示例：```SELECTST_Area(geography) AS area,ST_Length(geography) AS lengthFROMmy_geography;```这个查询将计算名为`my_geography`的地理图形的面积和长度。
(完整word版)HIVE说明文档
HIVE说明文档一、HIVE简介：1、HIVE介绍Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。
它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口。
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,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,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.2、HIVE适用性：它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
HIVE不适合用于联机（online)事务处理，也不提供实时查询功能。
它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
HIVE的特点：可伸缩(在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错,输入格式的松散耦合.hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。
数据是以load的方式加载到建立好的表中。
数据一旦导入就不可以修改。
DML包括：INSERT插入、UPDATE更新、DELETE删除。
3、HIVE结构Hive 是建立在Hadoop上的数据基础架构,它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制，Hive定义了简单的累SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据，同时,这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理內建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。
hive面试题及答案
hive面试题及答案1. 什么是Hive？Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得开发人员可以使用类似于关系型数据库的查询方式来分析大规模的数据。
2. Hive的主要特点是什么？- 基于Hadoop：Hive是构建在Hadoop技术栈之上，可以利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理大数据。
- 可扩展性：Hive可以处理大规模的数据集，可以水平扩展以适应不断增长的数据。
- 易于使用：Hive使用类似于SQL的查询语言（HQL）来进行数据分析和查询，使得开发人员更容易上手和使用。
- 多种数据格式支持：Hive支持多种数据格式，包括文本、序列文件、Avro、Parquet等，可以适应不同的数据存储格式。
3. Hive的体系结构是怎样的？Hive的体系结构主要包含以下几个组件：- 用户界面（Client Interface）：提供给用户进行交互的命令行界面或图形用户界面。
- 元数据（Metadata）：用于存储表、分区、列等元数据信息的数据库，可以使用不同的元数据存储后端，如Derby、MySQL等。
- 编译器（Compiler）：负责将HQL语句编译为Hadoop MapReduce程序或Hive的可执行代码。
- 查询优化器（Query Optimizer）：对查询进行优化，以提高查询性能和效率。
- 执行引擎（Execution Engine）：执行优化后的查询语句并生成结果。
- 存储管理器（Storage Handler）：用于与底层存储系统进行交互，如HDFS、HBase等。
4. Hive支持的数据存储格式有哪些？Hive支持多种数据存储格式，包括：- 文本文件（Text File）：以文本形式存储的数据文件，适用于简单的文本格式数据。
- 序列文件（Sequence File）：一种二进制文件格式，适用于大规模数据的存储和处理。
- Avro：一种开放的数据序列化格式，支持动态模式演化和跨语言交互。
hive的metatool使用方法
hive的metatool使用方法摘要：1.Hive简介2.Metatool概述3.Metatool使用方法4.实战案例与技巧5.总结与建议正文：随着大数据技术的发展，Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库工具，越来越受到企业的青睐。
Hive提供了方便的操作和查询大型数据的能力，而Metatool作为Hive的一个重要组件，起到了数据抽取、转换和加载（ETL）的作用。
本文将详细介绍Metatool的使用方法，并通过实战案例与大家分享一些操作技巧。
1.Hive简介Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以用来存储、查询和分析大规模的结构化数据。
Hive的核心组件包括数据存储、数据处理和数据查询三个部分。
其中，数据存储采用类似于关系型数据库的表结构进行组织；数据处理通过MapReduce实现各种数据操作；数据查询则支持SQL语句查询。
2.Metatool概述Metatool是Hive中的一个重要组件，主要用于数据抽取、转换和加载（ETL）操作。
它负责读取源数据，进行预处理、转换等操作，并将最终结果加载到目标库中。
Metatool的核心功能包括以下几点：- 数据抽取：从各种数据源（如文本文件、数据库、Web服务等）读取数据；- 数据转换：对抽取的数据进行清洗、格式化等操作，以满足目标库的要求；- 数据加载：将处理后的数据加载到目标库中，如HDFS、Hive等。
3.Metatool使用方法Metatool的使用方法主要包括以下几个步骤：- 编写数据处理脚本：根据实际需求，编写数据处理脚本，实现数据转换、清洗等功能。
脚本可以使用Python、Java、Scala等编程语言编写，并借助Hive提供的UDF（用户自定义函数）进行数据处理。
- 编写Metatool作业：创建一个Metatool作业，指定数据源、目标库、数据处理脚本等参数。
作业文件采用JSON格式进行描述，可以包含多个任务。
- 提交Metatool作业：将编写好的作业文件提交给Metatool服务，等待作业执行完成。
hiveset参数
hiveset参数Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以提供SQL查询和汇总的能力，通过使用Hive可以轻松地将结构化和半结构化的数据转化为更容易分析的形式。
Hive通过一组参数来进行配置，以满足不同应用场景的需求。
本文将讨论一些常用的Hive set参数。
1. hive.exec.mode.local.auto此参数用于在本地执行查询时自动选择执行模式。
默认值为false，表示在本地模式下不执行查询。
如果将其设置为true，则Hive将自动选择在本地执行查询还是通过Hadoop集群执行查询。
2. hive.map.aggr该参数控制在数据映射阶段进行聚合操作的方式。
默认值为false，表示在映射阶段不进行聚合操作。
如果将其设置为true，则Hive将在映射阶段进行数据聚合，以减少后续阶段的数据量和计算负载。
3. hive.tez.container.size该参数用于设置Tez任务执行时的容器大小。
默认值为1024（MB），表示每个Tez容器的最大内存为1GB。
根据任务的大小和资源的可用情况，可以通过调整此参数来优化Tez任务的性能。
4. hive.exec.parallel该参数控制并行执行查询的程度。
默认值为true，表示Hive将尽可能地并行执行查询。
如果将其设置为false，则查询将以串行方式执行。
根据集群的性能和资源利用率，可以适当调整此参数的值。
5. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer该参数用于控制每个Reducer处理的数据量。
默认值为1GB，表示每个Reducer处理的输入数据大小为1GB。
根据集群的硬件配置和查询的数据量，可以适当调整此参数的值，以优化查询的性能。
6. hive.auto.convert.join此参数用于控制在查询中是否自动将MapJoin转换为Join操作。
默认值为true，表示Hive将自动尝试将MapJoin转换为Join操作。
hive常用参数
hive常用参数摘要：1.Hive 简介2.Hive 常用参数分类3.列存储参数4.Map 端参数5.Reduce 端参数6.优化参数7.存储参数8.其他参数正文：1.Hive 简介Hive 是基于Hadoop 的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。
它允许用户使用类似于SQL 的查询语言（称为HiveQL 或QL）来查询、汇总和分析存储在Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 上的数据。
2.Hive 常用参数分类Hive 参数主要分为以下几类：列存储参数、Map 端参数、Reduce 端参数、优化参数、存储参数和其他参数。
3.列存储参数列存储参数主要用于影响Hive 列式存储的性能。
其中，比较重要的参数有：- pression：Orc 列式存储的压缩算法，取值范围为"none"、"snappy"、"lz4"、"zstd"等。
- orc.storage.format：Orc 列式存储的存储格式，取值范围为"columnar"、"row_based"等。
- orc.columns.predicate.pushdown.enable：是否开启Orc 列式存储的列过滤推导，取值范围为"true"、"false"。
4.Map 端参数Map 端参数主要用于影响Hive 在Map 端执行任务时的性能。
其中，比较重要的参数有：- mapreduce.map.memory.mb：Map 端内存限制，单位为MB。
- mapreduce.map.java.opts：Map 端Java 选项。
- mapreduce.map.max.attempts：Map 端最大重试次数。
5.Reduce 端参数Reduce 端参数主要用于影响Hive 在Reduce 端执行任务时的性能。
hive数据面试题
hive数据面试题在大数据领域，Hive是一个高层次的数据仓库解决方案，它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
在Hive中，数据被组织成表的形式，并通过类似于SQL的HiveQL查询语言进行操作。
本文将根据题目要求，通过回答一些常见的Hive数据面试题来深入探讨Hive的应用。
1. 什么是Hive？它的优势是什么？Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，旨在提供简单易用的查询和分析大规模数据的能力。
它的优势包括：- 与关系型数据库相似的查询语言：HiveQL是基于SQL的查询语言，使得熟悉SQL的开发人员可以迅速上手。
- 扩展性：Hive支持通过将查询转化为MapReduce作业来处理大规模数据，并利用Hadoop集群的并行处理能力。
- 数据抽象：Hive提供了表的概念来组织数据，同时支持分区、桶、视图等高级数据抽象机制。
- 生态系统整合：Hive与其他Hadoop生态系统工具（如HBase、Spark等）可以无缝集成，形成一个强大的数据处理和分析平台。
2. Hive的架构是怎样的？Hive的架构主要分为三层：Hive客户端、Hive服务和Hadoop集群。
- Hive客户端：负责接收用户的HiveQL查询和命令，生成查询计划并将其提交给Hive服务。
- Hive服务：包括元数据存储、查询编译和优化、查询计划执行等功能。
它将查询计划转化为一系列的MapReduce作业，并将结果返回给客户端。
- Hadoop集群：底层的存储和计算基础设施，负责存储数据和执行MapReduce任务。
3. 如何在Hive中创建表？在Hive中，可以使用类似于SQL的语法来创建表。
例如，要创建一个名为"employees"的表，可以执行以下命令：```CREATE TABLE employees (id INT,name STRING,age INT)STORED AS ORC;```上述命令将创建一个包含id、name和age列的employees表，并将数据以ORC格式存储。
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提纲
• 概述 • Hive系统架构 • Hive工作原理 • Hive HA基本原理 • Impala • Hive编程实践
概述
• 数据仓库概念 • 传统数据仓库面临的挑战 • Hive简介 • Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系 • Hive与传统数据库的对比分析 • Hive在企业中的部署和应用
Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系
•Hive依赖于HDFS 存储数据 •Hive依赖于MapReduce 处理数据 •在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具 •HBase 提供数据的实时访问
Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系
Hadoop生态系统
ETL工具 Pig
BI报表 Hive
Hive简介
Hive具有的特点非常适用于数据仓 库 •采用批处理方式处理海量数据
•Hive需要把HiveQL语句转换成MapReduce任务进行 运行 •数据仓库存储的是静态数据，对静态数据的分析适合采 用批处理方式，不需要快速响应给出结果，而且数据本身 也不会频繁变化
•提供适合数据仓库操作的工具 •Hive本身提供了一系列对数据进行提取、转换、加载（ ETL）的工具，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中 的大规模数据 •这些工具能够很好地满足数据仓库各种应用场景
1 <1,Lily>
1 <1,Lily>
Lily 101
2 Tom
2 <1,Tom>
1 <2,101>
Lily 102
1
Map 1和2是uid的
Order
值
Shuffle
uid orderid
key value
key
<2,102>
Reduce
value
name orderid
1 101
1 <2,101>
Hive简介
•Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具 •支持大规模数据存储、分析，具有良好的可扩展性 •某种程度上可以看作是用户编程接口，本身不存储和 处理数据 •依赖分布式文件系统HDFS存储数据 •依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据 •定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL •用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任 务 •可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应 用程序移植到Hadoop平台上 •是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的
数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented ）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史 变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
外部数据
数据仓库监视、运行和维护工具
元数据 数据仓库
2 <1,Tom>
Tom 103
1 102
1 <2,102>
2 <2,103>
2 103
2 <2,103>
2是表Order的标记 位
SQL语句转换成MapReduce的基本原理
2. group by的实现原 理
存在一个分组（Group By）操作，其功能是把表Score的不同片段按照 rank和level的组合值进行合并，计算不同rank和level的组合值分别有 几条记录： select rank, level ,count(*) as value from score group by rank, level
2.Hive在Facebook公司中的应 用 •基于Oracle的数据仓库系统已经无法满足激增的业务需求
•Facebook公司开发了数据仓库工具Hive，并在企业内部进行了大量部署
Web Servers
Scribe Servers
Filers
Oracle RAC
Hive on Hadoop cluster
抽取、转换、 OLTP系统 加载 (ETL)
数据挖掘 服务
前端应用
数据挖掘系统 报表 分析工具
文档
查询工具 其它应用
数据源
数据集市 数据存储和管理
OLAP 服务器 分析和挖掘引擎
……
应用
数据仓库的体系结构
传统数据仓库面临的挑战
• （1）无法满足快速增长的海量数据存储需求 • （2）无法有效处理不同类型的数据 • （3）计算和处理能力不足
Federated MySQL
图 Facebook的数据仓库架
构
Hive系统架构
•用户接口模块包括CLI、 HWI、JDBC、ODBC、 Thrift Server
•驱动模块（Driver）包 括编译器、优化器、执行 器等，负责把HiveSQL语 句转换成一系列 MapReduce作业
•元数据存储模块（ Metastore）是一个独立 的关系型数据库（自带 derby数据库，或 MySQL数据库）
Karmasphere
Hue
QubWI
JDBC
ODBC
Thrift Server
Driver (compiles,optimizes,executes)
Metastore
Hadoop
Master
JobTracker
NameNode
HDFS
图 Hive系统架 构
Hive工作原理
HBase
MapReduce
HDFS
Hive与传统数据库的对比分析
• Hive在很多方面和传统的关系数据库类似，但是它的底层 依赖的是HDFS和MapReduce，所以在很多方面又有别 于传统数据库
对比项目
Hive
传统数据库
数据插入
支持批量导入
支持单条和批量导入
数据更新 索引 分区
执行延迟 扩展性
不支持 支持 支持
高 好
支持 支持 支持
低 有限
Hive在企业中的部署和应用
1. Hive在企业大数据分析平台中的应用
应用层 报表中心
在线业务
BI
Hive
Hadoop 数据仓库
Pig HBase
Hadoop MapReduce
HDFS
Mahout
企业中一种常见的大数据分析平台部署框架
Hive在企业中的部署和应用
• SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理 • Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程
SQL语句转换成MapReduce的基本原理
1.join的实现原 理
1是表User的标记 User 位
uid name
key value
key value
name orderid
1 Lily