Hive学习之路（一）—— Hive 简介及核心概念

一、简介

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类SQL查询功能，用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业，然后提交到Hadoop上运行。

特点：

简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql)，使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析；
灵活性高，可以自定义用户函数(UDF)和存储格式；
为超大的数据集设计的计算和存储能力，集群扩展容易;
统一的元数据管理，可与presto／impala／sparksql等共享数据；
执行延迟高，不适合做数据的实时处理，但适合做海量数据的离线处理。

二、Hive的体系架构

2.1 command-line shell & thrift/jdbc

可以用command-line shell和thrift／jdbc两种方式来操作数据：

command-line shell：通过hive命令行的的方式来操作数据；
thrift／jdbc：通过thrift协议按照标准的JDBC的方式操作数据。

2.2 Metastore

在Hive中，表名、表结构、字段名、字段类型、表的分隔符等统一被称为元数据。所有的元数据默认存储在Hive内置的derby数据库中，但由于derby只能有一个实例，也就是说不能有多个命令行客户端同时访问，所以在实际生产环境中，通常使用MySQL代替derby。

Hive进行的是统一的元数据管理，就是说你在Hive上创建了一张表，然后在presto／impala／sparksql 中都是可以直接使用的，它们会从Metastore中获取统一的元数据信息，同样的你在presto／impala／sparksql中创建一张表，在Hive中也可以直接使用。

2.3 HQL的执行流程

Hive在执行一条HQL的时候，会经过以下步骤：

语法解析：Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree；
语义解析：遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock；
生成逻辑执行计划：遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree；
优化逻辑执行计划：逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；
生成物理执行计划：遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务；
优化物理执行计划：物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。

三、数据类型

3.1 基本数据类型

Hive表中的列支持以下基本数据类型：

Integers（整型）	TINYINT—1字节的有符号整数 SMALLINT—2字节的有符号整数 INT—4字节的有符号整数 BIGINT—8字节的有符号整数
Boolean（布尔型）	BOOLEAN—TRUE/FALSE
Floating point numbers（浮点型）	FLOAT— 单精度浮点型 DOUBLE—双精度浮点型
Fixed point numbers（定点数）	DECIMAL—用户自定义精度定点数，比如DECIMAL(7,2)
String types（字符串）	STRING—指定字符集的字符序列 VARCHAR—具有最大长度限制的字符序列 CHAR—固定长度的字符序列
Date and time types（日期时间类型）	TIMESTAMP — 时间戳 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE — 时间戳，纳秒精度 DATE—日期类型
Binary types（二进制类型）	BINARY—字节序列

3.2 隐式转换

Hive中基本数据类型遵循以下的层次结构，按照这个层次结构，子类型到祖先类型允许隐式转换。例如INT类型的数据允许隐式转换为BIGINT类型。额外注意的是：按照类型层次结构允许将STRING类型隐式转换为DOUBLE类型。

3.3 复杂类型

STRUCT	类似于对象，是字段的集合，字段的类型可以不同，可以使用 `名称.字段名`方式进行访问	STRUCT (‘xiaoming’, 12 , ‘2018-12-12’)
MAP	键值对的集合，可以使用`名称[key]`的方式访问对应的值	map(‘a’, 1, ‘b’, 2)
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合，可以使用`名称[index]`访问对应的值	ARRAY(‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)

3.4 示例

如下给出一个基本数据类型和复杂数据类型的使用示例：

CREATE TABLE students(
  name      STRING,   -- 姓名
  age       INT,      -- 年龄
  subject   ARRAY<STRING>,   --学科
  score     MAP<STRING,FLOAT>,  --各个学科考试成绩
  address   STRUCT<houseNumber:int, street:STRING, city:STRING, province：STRING>  --家庭居住地址
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

四、内容格式

当数据存储在文本文件中，必须按照一定格式区别行和列，如使用逗号作为分隔符的CSV文件(Comma-Separated Values)或者使用制表符作为分隔值的TSV文件(Tab-Separated Values)。但此时也存在一个缺点，就是正常的文件内容中也可能出现逗号或者制表符。

所以Hive默认使用了几个平时很少出现的字符，这些字符一般不会作为内容出现在文件中。Hive默认的行和列分隔符如下表所示。

\n	对于文本文件来说，每行是一条记录，所以可以使用换行符来分割记录
^A (Ctrl+A)	分割字段(列)，在CREATE TABLE语句中也可以使用八进制编码 `\001` 来表示
^B	用于分割 ARRAY 或者 STRUCT 中的元素，或者用于 MAP 中键值对之间的分割，在CREATE TABLE语句中也可以使用八进制编码`\002` 表示
^C	用于 MAP 中键和值之间的分割，在CREATE TABLE语句中也可以使用八进制编码`\003` 表示

使用示例如下：

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT)
 ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY '\001'
   COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'
   MAP KEYS TERMINATED BY '\003'
 STORED AS SEQUENCEFILE;

五、存储格式

5.1 支持的存储格式

Hive会在HDFS为每个数据库上创建一个目录，数据库中的表是该目录的子目录，表中的数据会以文件的形式存储在对应的表目录下。Hive支持以下几种文件存储格式：

TextFile	存储为纯文本文件。这是Hive默认的文件存储格式。这种存储方式数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
SequenceFile	SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value存放实际的值，这样是为了避免MR在运行map阶段进行额外的排序操作。
RCFile	RCFile文件格式是FaceBook开源的一种Hive的文件存储格式，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据按列存储，每一列的数据都是分开存储。
ORC Files	ORC是在一定程度上扩展了RCFile，是对RCFile的优化。
Avro Files	Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。
Parquet	Parquet是基于Dremel的数据模型和算法实现的，面向分析型业务的列式存储格式。它通过按列进行高效压缩和特殊的编码技术，从而在降低存储空间的同时提高了IO效率。

5.2 指定存储格式

通常在创建表的时候使用STORED AS参数指定：

CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT)
 ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY '\001'
   COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'
   MAP KEYS TERMINATED BY '\003'
 STORED AS SEQUENCEFILE;

各个存储文件类型指定方式如下：

STORED AS TEXTFILE
STORED AS SEQUENCEFILE
STORED AS ORC
STORED AS PARQUET
STORED AS AVRO
STORED AS RCFILE

六、内部表和外部表

内部表又叫做管理表(Managed/Internal Table)，创建表时不做任何指定，默认创建的就是内部表。想要创建外部表(External Table)，则需要使用External进行修饰。内部表和外部表主要区别如下：

数据存储位置	内部表数据存储的位置由hive.metastore.warehouse.dir参数指定，默认情况下表的数据存储在HDFS的`/user/hive/warehouse/数据库名.db/表名/` 目录下	外部表数据的存储位置创建表时由`Location`参数指定；
导入数据	在导入数据到内部表，内部表将数据移动到自己的数据仓库目录下，数据的生命周期由Hive来进行管理	外部表不会将数据移动到自己的数据仓库目录下，只是在元数据中存储了数据的位置
删除表	删除元数据（metadata）和文件	只删除元数据（metadata）

Avro