01_尚硅谷大数据之Hive基本概念
01_尚硅谷大数据之HBase简介
第1章HBase简介1.1 什么是HBaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
1.2 HBase中的角色1.2.1 HMaster功能：1) 监控RegionServer2) 处理RegionServer故障转移3) 处理元数据的变更4) 处理region的分配或移除5) 在空闲时间进行数据的负载均衡6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端1.2.2 RegionServer功能：1) 负责存储HBase的实际数据2) 处理分配给它的Region3) 刷新缓存到HDFS4) 维护HLog5) 执行压缩6) 负责处理Region分片1.2.3 其他组件：1) Write-Ahead logsHBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。
但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。
所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
hive中的名词解释
hive中的名词解释
1.Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统（HDFS）上，并提供一个SQL-like查询语言来处理数据。
2. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集，并提供高可靠性、高可扩展性和高效率的数据处理能力。
3. HDFS：HDFS是Hadoop分布式文件系统，它将数据分散存储在集群中的多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。
4. MapReduce：MapReduce是Hadoop的一个分布式计算模型，它将大规模数据集分解为若干个小的数据块，然后在分布式计算集群上进行处理和计算。
5. 数据仓库：数据仓库是一个用于存储和管理大规模结构化数据的系统，它可以提供高效的数据存储、查询和分析能力，以支持企业级的数据决策和分析。
6. SQL：SQL是结构化查询语言的缩写，它是一种用于管理和处理关系型数据库的标准化语言，可以用于数据查询、数据操作等多种用途。
7. 元数据：元数据是描述数据的数据，它包含了数据的结构、含义、关系等信息，可以帮助人们更好地理解、管理和利用数据。
8. 分区：分区是将数据按照某种规则划分成多个子集的过程，它可以提高数据的查询效率和管理能力。
9. 聚合：聚合是将多条数据合并成一条数据的过程，常见的聚合操作包括求和、计数、求平均值等。
10. 窗口函数：窗口函数是一种在SQL查询中进行分组、排序和聚合的高级函数，它可以对数据进行更复杂、更灵活的计算和分析。
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。
hive概念和应用场景
hive概念和应用场景Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和管理大规模的分布式数据集。
以下是Hive的概念和应用场景：1. 概念：- 表：Hive使用表来存储和管理数据，表类似于关系型数据库中的表格结构。
- 分区：表可以被分为不同的分区，每个分区只包含特定的数据范围，这样可以提高查询性能。
- 分桶：Hive还可以将数据进一步划分为多个分桶，每个分桶包含特定的数据记录，这样可以更加精确地进行数据查询。
- HiveQL：Hive提供了HiveQL查询语言，它类似于SQL语言，可以用来执行数据查询、插入和修改等操作。
- 元数据存储：Hive将表和分区的元数据存储在一个关系型数据库中，例如MySQL或Derby。
2. 应用场景：- 数据分析：Hive适用于对大规模数据集进行数据分析和查询。
通过使用HiveQL语言，用户可以方便地执行各种复杂的分析任务，如聚合、过滤、连接和排序等操作。
- ETL（抽取、转换和加载）：Hive可以作为数据仓库的一部分，用于执行ETL操作。
用户可以使用HiveQL语言从不同的数据源中提取数据，对其进行转换和清洗，并将结果加载到目标系统中。
- 日志处理：Hive可以通过批量处理大型日志数据集来实现日志分析和监控。
用户可以使用HiveQL语言查询和过滤日志数据，并执行聚合和分析操作来获取有用的信息。
- 用户行为分析：Hive可以用于对用户行为数据进行分析，以了解用户的偏好和行为模式。
通过将用户行为数据加载到Hive表中，并使用HiveQL查询语言进行分析，用户可以获取有关用户喜好和购买行为的洞察。
- 数据仓库查询：Hive可以作为数据仓库的查询工具，用于快速查询和分析大规模的数据集。
通过使用HiveQL查询语言，用户可以执行复杂的联接、聚合和过滤操作，来满足数据仓库查询的需求。
总之，Hive是一个强大的数据仓库工具，广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为分析和数据仓库查询等场景。
Hive基础知识讲解
Hive基础知识讲解今天好程序员大数据培训老师给大家技术介绍一下关于Hive的一些基础知识，首先Hive作为数据仓库，起源于Facebook，工作原理大致可以解释为：对用户输入的HQL语句进行解释，编译，优化并执行生成查询计划，并转化为MapReduce任务进而执行：解释器——编译器——优化器——执行器。
Hive的元数据一般存储在关系型数据库中，如MySql;底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。
它的优点：1.?简单易上手：提供了类SQL查询语言HQL；2.可扩展：为超大数据集设计了计算/扩展能力（MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统）；3.提供统一的元数据管理；4.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：继承hive的UDF类，重写evaluate方法；5.容错：良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行；缺点：1.Hive的HQL表达能力有限；2.效率比较低，自动生成的Mapreduce作业，通常情况下不够智能化，且调优比较困难；Hive用户接口1）HiveCLI（HiveCommandLine，Hive命令行），客户端可以直接在命令行模式下进行操作2）HWI（HiveWebInterface，HiveWeb接口），Hive提供了更直观的Web界面3）hiveserver，Hive提供了Thrift服务，Thrift客户端目前支持C++/Java/PHP/Python/RubyHive常用文件格式：Textfile：默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大；SEQUENCEFILE：SequenceFile是HadoopAPI提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点；rcfile：RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。
首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。
其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取;parquet:ApacheParquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架;Hive数据导入导出Hive表中的数据，同时支持从本地数据导入、从其他表导入数据、导出数据到本地文件系统、导出数据到HDFS中Hive基本语句Hive建表语句基本跟关系型数据库建表语句相同，区别在于语句尾端指定了列分隔符：ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY‘,’指定了列分隔符为“，”；对于分区表，会有分区字段的说明：PARTITIONEDBY(countrySTRING,stateSTRING)用“country“、”state”两个字段分区；以及指定存储文件的格式：STOREDASTEXTFILE。
hive
什么是Hive（一）
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。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 类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用 户查询数据。
Hive使用场合
在Hadoop生态圈中，Hive 离线数据分析 95%任务 Hive可以用于数据挖掘和用户精分，推荐 系统，用户按地域收入年龄性别收入层次 划分，广告系统
Hive的系统架构
•用户接口，包括 CLI， JDBC/ODBC，WebUI •元数据存储，通常是存储在关系 数据库如 mysql, derby 中 •解释器、编译器、优化器、执行 器 •Hadoop：用 HDFS 进行存储， 利用 MapReduce 进行计算
(4)在目录$HIVE_HOME/bin下面，修改文件hive-config.sh，增加以下内容：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export HIVE_HOME=/usr/local/hive export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
共同点： 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hdfs 作为底层存储 区别： 1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs 编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop 对实时操作的缺陷的项目 。 2.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和 MapReduce，Hive中的表是纯逻辑表。 3.Hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存 hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
hive概念和应用场景
hive概念和应用场景Hive是一个开源的数据仓库基础设施，它建立在Hadoop之上，旨在提供数据查询和分析的工具。
Hive使用类SQL的语言HiveQL来进行数据查询和分析，可以将用户提交的查询转换为一个或多个MapReduce任务来执行。
以下是Hive的一些概念和应用场景：1. Hive表：Hive中的数据是通过表的形式进行组织和管理的，表可以类比于关系数据库中的表格。
用户可以创建、删除、修改和查询表。
2. HiveQL：HiveQL类似于SQL，是Hive的查询语言。
用户可以使用HiveQL来查询和分析存储在Hive中的数据。
3. Hive分区和分桶：Hive支持对表进行分区和分桶，以提高查询性能。
分区将表按照某个列的值进行划分，而分桶将表按照hash函数的结果进行划分。
4. Hive内部表和外部表：Hive支持内部表和外部表两种类型。
内部表的数据存储在Hive管理的HDFS目录中，而外部表的数据则可以存储在其他位置（如HDFS、本地文件系统或其他远程存储系统）。
5. Hive UDF和UDAF：Hive支持自定义函数（UDF）和自定义聚合函数（UDAF）。
用户可以编写自己的函数来扩展Hive 的功能。
应用场景：1. 大数据分析：Hive可以处理大规模的数据集，并提供数据查询和分析功能。
它可用于数据仓库和数据分析等场景，帮助用户从大量的数据中提取有用的信息。
2. 数据预处理：Hive可以用于对原始数据进行清洗和转换操作，以便进一步进行数据分析和建模。
3. 数据科学：Hive可以与其他数据科学工具（如Python和R）结合使用，进行数据探索、建模和可视化等工作。
4. 实时数据处理：Hive可以与实时数据处理引擎（如Apache Storm）结合使用，将实时数据加载到Hive表中，并通过HiveQL查询实时数据。
总之，Hive是一个用于大数据查询和分析的工具，可以在各种大规模数据处理场景中发挥作用，如大数据分析、数据预处理、数据科学和实时数据处理等。
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。
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第1章Hive基本概念
1.1 什么是Hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
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。
本质是：将HQL转化成MapReduce程序
1）Hive处理的数据存储在HDFS
2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce
3）执行程序运行在Yarn上
1.2 Hive的优缺点
1.2.1 优点
1）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）
2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
3）Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合；
4）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
5）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。
1.2.2 缺点
1）Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长
2）Hive的效率比较低
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗
1.3 Hive架构原理
HDFS MapReduce
Meta store
SQL
Parser
解析器
Physical
Plan
编译器Execution
执行器
Query
Optimizer
优化器
Driver
CLI JDBC Client
Hive 架构
如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
1）用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2）元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、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；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
3）Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4）驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。
对于Hive来说，就是MR/Spark。
1.4 Hive和数据库比较
由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。
其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。
本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。
数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
1.4.1 查询语言
由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。
熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。
1.4.2 数据存储位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。
而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
1.4.3 数据更新
由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。
因此，Hive 中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。
而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … V ALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。
1.4.4 索引
Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。
Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。
由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。
数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。
由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
1.4.5 执行
Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。
而数据库通常有自己的执行引擎。
1.4.6 执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。
另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。
由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。
相对的，数据库的执行延迟较低。
当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
1.4.7 可扩展性
由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）。
而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。
目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。
1.4.8 数据规模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。