Hadoop Hive实战
hadoop教程Hive执行过程
对AST的分析，不同的节点记号，进行不同的动作，如
expr returns[Integer value] : ^('+' e1=expr e2=expr) {$value = e1.value+ e2.value;} | ^('-' e1=expr e2=expr) {$value = e1.value - e2.value;} | ^('*' e1=expr e2=expr) {$value = e1.value * e2.value;} | ^('/' e1=expr e2=expr) {$value = e1.value / e2.value;} ;
常见的词法定义
INT：(‘0’..’9’)+ //定义一个正整数 FLOAT：INT(’.’INT) //定义一个浮点数 CHAR： (‘A’..‘Z’ | ‘a’..‘z’) //定义一个字符 String： ‘”’(CHAR+)’”’ //定义一个字符串 WS : (‘ ’ |‘\t’ |‘\n’ |‘\r’ )+ {skip();} //定义一个可以 忽略的字符 COMMENT : ‘/*’ . * ‘*/‘ //定义一个多行注释 LINE_COMMENT : ‘//’ ~ (‘\n’ | ‘\r’) * ‘\r’? ‘\n‘ //定义一个单行注释
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•Hive的执行过程 •Antlr 简介 •Hive Sql的解析过程
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SELECT A.MEMBER_ID,COUNT(*) FROM A JOIN B ON A.MEMBER_ID=B.MEMBER_ID GROUP BY A.MEMBER_ID HAVING COUNT(*)>1
使用Hive进行数据处理和分析的实战案例
使用Hive进行数据处理和分析的实战案例数据处理和分析在当今大数据时代中变得越来越重要。
为了满足这一需求，Hive在Hadoop生态系统中扮演了重要的角色。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言（HiveQL）来处理和分析大规模结构化数据。
本文将通过一个实际案例来展示如何使用Hive进行数据处理和分析。
任务是分析一个电子商务公司的销售数据，了解最受欢迎的产品类别和购买时段，以及不同客户群体的购买习惯。
首先，我们需要准备好销售数据。
假设我们已经有一个包含销售记录的CSV 文件，其中每一行包含产品ID、产品名称、产品类别、销售数量、销售日期等字段。
我们可以使用Hive将CSV文件导入Hive表中，并创建一个与CSV文件结构相匹配的表。
以下是创建表的HiveQL语句：```sqlCREATE TABLE sales (product_id INT,product_name STRING,category STRING,quantity INT,sales_date DATE)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ','STORED AS TEXTFILE;```导入数据到Hive表中的语句如下：```sqlLOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/sales.csv' INTO TABLE sales;```现在，我们已经将销售数据导入到Hive表中，可以开始进行数据处理和分析了。
首先，我们将分析最受欢迎的产品类别。
我们可以使用Hive的聚合函数和GROUP BY子句来完成这个任务。
以下是查询语句：```sqlSELECT category, SUM(quantity) AS total_quantityFROM salesGROUP BY categoryORDER BY total_quantity DESCLIMIT 5;```上述查询语句将按照产品类别对销售数据进行分组，并计算每个类别的销售总数量。
大数据实训方案
大数据实训教学大纲
一、实训目标
基于Hadoop为核心，通过实训，达成以下目的：
➢认识大数据，认识大数据技术在新时代对企业的重要性。
➢掌握 Linux的基础知识与应用
➢掌握hadoop集群环境的搭建。
➢熟悉HDFS分布式文件系统的原理，掌握HDFS的API 的开发。
➢通过实际案例的开发，了解MapReduce原理，掌握MapReduce的开发技术。
➢了解Hive，学习Hive集群的搭建。
掌握Hive的DML 与DDL相关技术。
➢认识ZooKeeper，学些ZooKeeper集群的搭建，了解ZooKeeper在Hadoop集群中的作用。
➢了解HBase原理与架构，掌握HBase API编程，掌握HBase数据的导入与导出。
➢通过综合案例实践，掌握Hadoop以及相关框架的开发与应用。
二、实训课程内容介绍
1、课程大纲。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
Hadoop实战应用与详解
Hadoop实战应用与详解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开放源代码框架。
它能够存储和处理大量的数据集，这将是未来几年内的重要趋势之一。
Hadoop能够自动处理数据，将它们分布在跨越多个服务器的群集上，然后在群集上执行计算任务。
Hadoop已经被广泛应用于各大行业，包括政府、金融、医疗、广告、媒体、教育等，已经成为大数据时代的重要基础设施。
一、概述Hadoop主要有两个组成部分：HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成小块，然后分散在多台机器上，可以很好地解决文件系统容量的问题。
MapReduce则是一种计算模型，它基于分布式处理，并且能够优化数据的处理，MapReduce对非常大的数据集的处理非常有效。
Hadoop本身是使用Java语言书写的，因此需要在Java环境下使用。
然而，通过一些第三方开源工具，可以使Hadoop更灵活，更容易使用。
例如，有些工具可以在Hadoop上运行SQL查询，有些工具可以将数据从关系数据库移动到Hadoop中，有些工具可以轻松地使用Hadoop分析海量的日志数据。
二、Hadoop工具的使用1. SqoopSqoop是一种用于将数据从一个关系数据库中移动到Hadoop中的工具。
Sqoop可以与MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库共同使用。
使用Sqoop，您可以轻松地将数据从关系数据库中提取，然后将其放入HDFS文件系统中，以便MapReduce处理。
Sqoop是Hadoop中一大工具，日常使用中必不可缺的。
2. Hive和PigHive和Pig是两种比较流行的Hadoop上的数据分析工具。
Hive基于SQL-like查询语言，使得它与关系数据库非常相似。
其查询语言HiveQL 可以与Hadoop上的HDFS、Hbase、Amazon S3和其他存储系统上的数据交互。
Pig则可与Hadoop集成，用于生成数据流处理代码，可在Hadoop环境中进行数据加工和分析。
hive实训总结
hive实训总结
在进行了一段时间的Hive实训后，我对Hive有了更深入的了解和掌握。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HQL，使得熟悉SQL的开发人员可以方便地对大规模数据进行查询和分析。
在实训中，我首先学习了Hive的基本概念和架构。
Hive采用了类似于分布式数据库的架构，包括元数据存储、查询优化器和执行引擎等组件。
了解这些概念对于理解Hive的工作原理非常重要。
接着，我学习了如何在Hive中创建表格，并通过HQL语句进行数据的加载和查询。
Hive支持多种数据源的导入，包括本地文件、HDFS 文件和其他数据库。
通过Hive提供的CREATE TABLE和LOAD DATA语句，我可以方便地将数据导入Hive表格，并进行查询和分析。
在实训过程中，我还学习了Hive的数据操作和转换。
Hive支持类似于SQL的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等操作，同时还提供了丰富的内置函数和转换工具，可以对数据进行清洗、过滤和转换。
这些功能对于数据分析和处理非常有用。
此外，我还学习了Hive的查询优化和性能调优技巧。
Hive使用了基于统计信息的查询优化器，可以根据表格的数据分布和索引信息选择
合适的查询计划。
通过了解和使用Hive的查询优化和性能调优技巧，我可以提高查询的效率和性能。
综上所述，通过这次Hive实训，我不仅学到了Hive的基本概念和使用方法，还了解了Hive的架构和工作原理。
我相信这些知识和技能对于我今后在大规模数据分析和处理方面的工作将会非常有帮助。
Hadoop应用开发与案例实战课后习题参考答案1-10章全书章节练习题答案题库
习题一、选择题1．下列有关Hadoop的说法正确的是（ABCD ）。
A．Hadoop最早起源于NutchB．Hadoop中HDFS的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统（GFS）的论文C．Hadoop中MapReduce的思想来源于谷歌分布式计算框架MapReduce的论文D．Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个开源的软件框架2．使用Hadoop的原因是（ABCD ）。
A．方便：Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop致力于在一般商用硬件上运行，其架构假设硬件会频繁失效，Hadoop 可以从容地处理大多数此类故障C．可扩展：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集D．简单：Hadoop允许用户快速编写高效的并行代码3．Hadoop的作者是（B ）。
A．Martin Fowler B．Doug Cutting C．Kent Beck D．Grace Hopper 4．以下关于大数据特点的描述中，不正确的是（ABC ）。
A．巨大的数据量B．多结构化数据C．增长速度快D．价值密度高二、简答题1．Hadoop是一个什么样的框架？答：Hadoop是一款由Apache基金会开发的可靠的、可伸缩的分布式计算的开源软件。
它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群中对大规模数据集进行分布式处理。
2．Hadoop的核心组件有哪些？简单介绍每一个组件的作用。
答：核心组件有HDFS、MapReduce、YARN。
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，可在低成本的通用硬件上运行。
MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，也是一种大规模数据集并行运算的编程模型，主要用于处理海量数据的运算。
hive安装配置实验实训报告
hive安装配置实验实训报告一、实验目的本实验旨在通过实际操作，掌握Hive的安装与配置过程，了解Hive的基本功能和使用方法，为后续的大数据处理和分析奠定基础。
二、实验环境1.硬件环境：高性能计算机，至少4核CPU、8GB内存、50GB 硬盘。
2.软件环境：Ubuntu 18.04操作系统，Java Development Kit (JDK) 1.8，Apache Hadoop 2.7.3。
三、实验步骤1.安装与配置Hadoop：首先，在实验环境中安装Hadoop，并配置Hadoop集群。
确保NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等节点正常运行。
2.安装Hive：使用apt-get命令安装Hive。
在安装过程中，选择与Hadoop版本兼容的Hive版本。
3.配置Hive：编辑Hive的配置文件hive-site.xml，配置Hive连接到Hadoop集群的相关参数。
4.初始化Hive元数据：运行Hive的元数据初始化脚本，创建Hive元数据库。
5.启动Hive服务：使用以下命令启动Hive的元数据库、Metastore和HiveServer2等服务。
1.元数据库：hive --service metastore &2.Metastore：hive --service metastore &3.HiveServer2：hive --service hiveserver2 &6.测试Hive：使用Hive的命令行工具进入Hive交互式查询环境，执行简单的SQL查询语句，测试Hive是否安装成功。
四、实验结果与分析经过上述步骤，我们成功在实验环境中安装和配置了Hive。
通过执行简单的SQL查询语句，验证了Hive的基本功能。
具体而言，我们执行了以下查询语句：1.创建数据库：CREATE DATABASE mydatabase;2.选择数据库：USE mydatabase;3.创建表：CREATE TABLE mytable (id INT, name STRING);4.插入数据：INSERT INTO TABLE mytable VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');5.查询数据：SELECT * FROM mytable;6.删除表：DROP TABLE mytable;7.删除数据库：DROP DATABASE mydatabase;通过这些查询语句的执行，我们验证了Hive的基本功能，包括数据库管理、表创建、数据插入、数据查询、表删除和数据库删除等。
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HadoopHive实战
1内部表
1.1 创建表并加载数据
第一步启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库
hive>create database hive;
hive>show databases;
hive>use hive;
第二步创建内部表
由于Hive使用了类似SQL的语法，所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符。
hive>CREATE TABLE SOGOUQ2(DT STRING,WEBSESSION STRING,WORD STRING,S_SEQ INT,C_SEQ INT,WEBSITE STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' ;
第三步加载数据
数据文件可以从HDFS或者本地操作系统加载到表中，如果加载HDFS文件使用LOAD DATA INPATH，而加载本地操作系统文件使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令。
HIVE表保存的默认路径在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件的hive.metastore.warehouse.dir属性指定，当创建表时会在hive.metastore.warehouse.dir指向的目录下以表名创建一个文件夹，在本演示中表默认指向的是/user/hive/warehouse。
数据文件在本地操作系统将复制到表对应的目录中，而数据文件在HDFS中，数据文件将移
动到表对应的目录中，原来的路径将不存在该文件。
在这里使用《Spark编程模型（上）--概念及Shell试验》中在本地操作系统中的搜狗日志数据文件：
hive>LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/upload/sogou/SogouQ2.txt' INTO TABLE SOGOUQ2;
在/user/hive/warehouse/hive.db/sogouq2目录下，可以看到SougouQ2.txt数据文件：
1.2 查询行数
可以用count关键字查询SogouQ2.txt数据行数，查询时会启动MapReduce进行计算，Map 的个数一般和数据分片个数对应，在本查询中有2个Map任务（数据文件有2个Block），1个Reduce任务。
hive>select count(*) from SOGOUQ2;
2 外部表
2.1 创建表关联数据
第一步在HDFS创建外部表存放数据目录
$hadoopfs -mkdir -p /class5/sogouq1
$hadoopfs -ls /class5
第二步在Hive创建外部表，指定表存放目录
hive>CREATE EXTERNAL TABLE SOGOUQ1(DT STRING,WEBSESSION STRING,WORD STRING,S_SEQ INT,C_SEQ INT,WEBSITE STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/class5/sogouq1';
hive>show tables;
观察一下创建表和外部表的区别，会发现创建外部表多了EXTERNAL关键字以及指定了表对应存放文件夹LOCATION ‘/class5/sogouq1’
【注】在删除表的时候，内部表将删除表的元数据和数据文件；而删除外部表的时候，仅仅删除外部表的元数据，不删除数据文件
第三步加载数据文件到外部表对应的目录中
创建Hive外部表关联数据文件有两种方式，一种是把外部表数据位置直接关联到数据文件所在目录上，这种方式适合数据文件已经在HDFS存在，另外一种方式是创建表时指定外部表数据目录，随后把数据加载到该目录下。
以下将以第二种方式进行演示：
$hadoopfs -copyFromLocal /home/hadoop/upload/sogou/SogouQ1.txt /class5/sogouq1/ $hadoopfs -ls /class5/sogouq1
$hadoopfs -tail /class5/sogouq1/SogouQ1.txt
2.2 查询行数
hive>select count(*) from SOGOUQ1;
2.3 显示前10行
hive>select * from SOGOUQ1 limit 10;
可以看出Hive会根据查询不同任务决定是否生成Job，获取前10条并没有生成Job，而是得到数据后直接进行显示。
2.4 查询结果排名第1，点击次序排第2的数据
hive>select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2;
2.5 查询次数排行榜
按照session号进行归组，并按照查询次数进行排序，最终显示查询次数最多的前10条。
hive>select WEBSESSION,count(WEBSESSION) as cw from SOGOUQ1 group by WEBSESSION order by cwdesc limit 10;。