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10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

發(fā)布時間:2020-08-06 12:43:41 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:320 作者:victor19901114 欄目:大數(shù)據(jù)

1、 Hive核心概念和架構(gòu)原理

1.1、 Hive概念

Hive由FaceBook開發(fā),用于解決海量結(jié)構(gòu)化日志的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為一張表,提供類似SQL語句查詢功能

本質(zhì):將Hive SQL轉(zhuǎn)化成MapReduce程序。

1.2、Hive與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

對變項 Hive 數(shù)據(jù)庫軟件
查詢語言 HQL SQL
數(shù)據(jù)存儲 HDFS Raw Devce or Loal FS
執(zhí)行器 MapReduce Executor
數(shù)據(jù)插入 支持批量導(dǎo)入/單條插入 支持單條或者批量導(dǎo)入
數(shù)據(jù)操作 覆蓋追加 行級更新刪除
處理數(shù)據(jù)規(guī)模
執(zhí)行延遲
分區(qū) 支持 支持
索引 0.8版本之后加入了索引 支持復(fù)雜的索引
擴展性 有限
數(shù)據(jù)加載模式 讀時模式(快) 寫時模式(慢)
應(yīng)用場景 海量數(shù)據(jù)查詢 實時查詢

讀時模式:Hive在加載數(shù)據(jù)到表中的時候不會校驗.

寫時模式:Mysql數(shù)據(jù)庫插入數(shù)據(jù)到表的時候會進(jìn)行校驗.

總結(jié):Hive只適合用來做海量離線的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,也就是數(shù)據(jù)倉庫。

1.3、Hive的優(yōu)缺點

優(yōu)點:操作接口采用了類SQL語法,提供快速開發(fā)的能力,避免了去寫MapReduce;Hive還支持用戶自定義函數(shù),用戶可以根據(jù)自己的需求實現(xiàn)自己的函數(shù)。

缺點:Hive不支持紀(jì)錄級別的增刪改操作;Hive查詢延遲很嚴(yán)重;Hive不支持事務(wù)。

1.4、Hive架構(gòu)原理

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

? (1)用戶接口:CLI(hive shell);JDBC(java訪問Hive);WEBUI(瀏覽器訪問Hive)

? (2)元數(shù)據(jù):MetaStore

元數(shù)據(jù)包括:表名、表所屬的數(shù)據(jù)庫(默認(rèn)是default)、表的擁有者、列/分區(qū)字段,標(biāo)的類型(表是否為外部表)、表的數(shù)據(jù)所在目錄。這是數(shù)據(jù)默認(rèn)存儲在Hive自帶的derby數(shù)據(jù)庫中,推薦使用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲MetaStore。

(3)Hadoop集群:

使用HDFS進(jìn)行存儲數(shù)據(jù),使用MapReduce進(jìn)行計算。

(4)Driver:驅(qū)動器

解析器(SQL Parser):將SQL字符串換成抽象語法樹AST,對AST進(jìn)行語法分析,像是表是否存在、字段是否存在、SQL語義是否有誤。

編譯器(Physical Plan):將AST編譯成邏輯執(zhí)行計劃。

優(yōu)化器(Query Optimizer):將邏輯計劃進(jìn)行優(yōu)化。

執(zhí)行器(Execution):把執(zhí)行計劃轉(zhuǎn)換成可以運行的物理計劃。對于Hive來說默認(rèn)就是Mapreduce任務(wù)。

通過Hive**對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過程**:

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

2、 Hive交互方式

需要先啟動hadoop集群和MySQL服務(wù)

2.1、Hive交互shell

cd  /opt/bigdata2.7/hive (hive的安裝路徑,根據(jù)自己實際情況改變)
bin/hive

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

? 可以在命令端口寫上HQL語句:show databases;驗證是否可用。

2.2、JDBC交互

輸入hiveserver2相當(dāng)于開啟了一個服務(wù)端,查看hivesever2的轉(zhuǎn)態(tài)

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

輸入netstat  –nlp命令查看:

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

? 運行hiveserver2相當(dāng)于開啟了一個服務(wù)端,端口號10000,需要開啟一個客戶端進(jìn)行通信,所以打開另一個窗口,輸入命令beeline.

10、Hive核心概念和架構(gòu)原理

Beeline連接方式:!connect jdbc:hive2://node1:10000

主意不要省略!

當(dāng)然了hiveserver2服務(wù)端可以運行在后臺:

nohup hiveserver2 &

3、 Hive數(shù)據(jù)類型

3.1基本數(shù)據(jù)類型

類型名稱 描述 舉例
boolean True/false True
tinyint 1字節(jié)的有符號整數(shù) 1
Smallint 2字節(jié)的有符號整數(shù) 1
int 4字節(jié)的有符號整數(shù) 1
Bigint 8字節(jié)的有符號整數(shù) 1
Float 4字節(jié)精度浮點數(shù) 1.0
Double 8字節(jié)精度浮點數(shù) 1.0
String 字符串(不設(shè)長度) “adcadfaf”
Varchar 字符串(1-65355) “adfafdafaf”
Timestamp 時間戳 123454566
date 日期 20160202

3.2復(fù)合數(shù)據(jù)類型

類型名稱 描述 舉例
Array 一組有序的字段,字段類型必須相同的array(元素1,元素2) Array(1,2,4)
Map 一組無序的鍵值對map(k1,v1,k2,v2) Map(‘a(chǎn)’,1,’b’,2)
Struct 一組命名的字段,字段類型可以不同struct(元素1,元素2) Struct(‘a(chǎn)’,1,2,0)

? (1)Array字段的元素訪問方式:下標(biāo)獲取元素,下標(biāo)從0開始

比如:獲取第一元素:array[0]

(2)Map字段的訪問方式:通過鍵獲取值

比如:獲取a這個key對應(yīng)的value:map[‘a(chǎn)’]

(3)struct字段的元素獲取方式:

定義一個字段c的類型為struct(a int;b string)

獲取a和b的值:

create table complex(
     col1 array<int>,
     col2 map<string,int>,
     col3 struct<a:string,b:int,c:double>
     )

4、 Hive數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

4.1、隱式類型轉(zhuǎn)換

? 系統(tǒng)自動實現(xiàn)類型轉(zhuǎn)換,不需要客戶干預(yù)

如:tinyint可以轉(zhuǎn)換成int,int可以轉(zhuǎn)成bigint

所有整數(shù)類型、float、string類型都可以隱式轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換成double

tinyint、samllint、int都可以轉(zhuǎn)成float

boolean不可以轉(zhuǎn)成其他任何類型

4.2、手動類型轉(zhuǎn)換

? 可以使用cast函數(shù)顯示的進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

? 例如:cast(‘1’ as int)把字符串’1’轉(zhuǎn)成整數(shù)1

? 如果強制轉(zhuǎn)換類型失敗,如執(zhí)行cast(‘x’ as int)表達(dá)式返回NULL。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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