Hive总结，

Hive是什么？

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数据库表，并提供类SQL查询功能。

Hive的特点？

可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。

延展性 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。

容错 良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

Hive的架构图？

Hive与hadoop的关系？

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

Hive与传统数据库对比？

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

Hive的数据存储？

1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

• db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
• table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
• external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

普通表: 删除表后, hdfs上的文件都删了

External外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了

• partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
• bucket：桶, 在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中

 2、Hive基础操作

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO

TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

说明：

     相对路径，例如：project/data1

     绝对路径，例如：/user/hive/project/data1

    包含模式的完整 URI，列如：

    hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1

如果指定了 LOCAL， load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。

如果没有指定 LOCAL 关键字，则根据inpath中的uri[M1] 查找文件

如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。

如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。

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如果指定了 LOCAL，那么：

load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。

load 命令会将 filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。

如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。 否则：如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI。

如果路径不是绝对的，Hive 相对于/user/进行解释。

Hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中。

 

• 基本的Select操作

• 语法结构

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list [HAVING condition]]

[CLUSTER BY col_list

  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]

]

[LIMIT number]

 

注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。

2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。

3、distribute by根据distribute by指定的内容将数据分到同一个reducer。

4、Cluster by 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。因此，常常认为cluster by = distribute by + sort by

 

 Hive Join

• 语法结构

join_table:

  table_reference JOIN table_factor [join_condition]

  | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition

  | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition

Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。

另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。

写 join 查询时，需要注意几个关键点：

1. 只支持等值join

例如：

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

  SELECT a.* FROM a JOIN b

    ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

是正确的，然而:

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id>b.id)

是错误的。

 

2. 可以 join 多于 2 个表。

例如

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c

    ON (c.key = b.key1)

被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)

  JOIN c ON (c.key = b.key2)

而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。

  

3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：

    reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：

 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

 

4．LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况

例如：

  SELECT a.val, b.val FROM

a LEFT OUTER  JOIN b ON (a.key=b.key)

对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:

a.val, NULL

所以 a 表中的所有记录都被保留了；

“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。

 

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：

  SELECT a.val, b.val FROM a

  LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

  WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：

  SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

  ON (a.key=b.key AND

      b.ds='2009-07-07' AND

      a.ds='2009-07-07')

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

 

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。

  SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val

  FROM a

  JOIN b ON (a.key = b.key)

  LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)

先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val