文章目录

• Hive 1.2.1
• • 大数据体系概述
  • Hive架构
  • 数据仓库
  • Hive 是什么
  • Hive的安装
  • • 版本介绍
    • 学习Hive
    • 安装主要流程
  • Hive与传统数据库比较
  • Hive的存储格式
  • • TextFile
    • RCFile
    • ORCFile
    • Parquet
    • SEQUENCEFILE
    • AVRO
    • Hive的四大常用存储格式存储效率及执行速度对比
  • Hive操作客户端
  • Hive的metastore
  • Hive元数据表结构
  • • 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)
    • 2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)
    • 3、Hive表和视图相关的元数据表
    • 4、Hive文件存储信息相关的元数据表
    • 5、Hive表字段相关的元数据表
    • 6、Hive表分分区相关的元数据表
  • 6、其他不常用的元数据表

Hive 1.2.1

大数据体系概述

Hive架构

数据仓库

  很久很久以前，我们的世界分为：人族、矮人族、精灵、兽族…本来世界很和平。

  突然有一天，有一个人，有一个想法，这个想法很可怕，打破了这样的平静，他想统治整个世界，怎么做呢?

  他想了一个主意，他会魔法，他用他的魔法，打造出魔戒，然后他把这个魔戒分别送个各个种族的首领,方便各个首领更好的统治;

  然后他又偷偷的制造了一个至尊魔戒，这个至尊魔戒可以统治普通的魔戒，以此实现他的统一世界的梦想。。。。。。

  如果把世界上每一个生物当作一条记录，那么魔戒就好比数据库，而我们的至尊魔戒就是数据仓库。

  数据仓库(Data WareHouse) 实际上是为了公司能够统一各种业务数据，将各个不同数据源中的数据融合，这些数据通常可以做数据分析、数据挖掘、报表，帮助公司做决策。

Hive 是什么

  Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。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 HQL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

  数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

  Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。

  Hive的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。

   Hive相当于hadoop的客户端工具，部署时不一定放在集群管理节点中，可以放在某个节点上。

Hive的安装

  Hive的详细安装过程请点击下方靓仔原创博客链接：

  Hive数据仓库——环境搭建及简单使用

Hive与传统数据库比较

• 查询语言，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。
• 数据存储位置，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。
• 数据格式，Hive 中没有定义专门的数据格式。而在数据库中，所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
• 数据更新，Hive 对数据的改写和添加比较弱化，0.14版本之后支持，需要启动配置项。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的。
• 索引，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理。因此访问延迟较高。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。
• 执行计算，Hive 中执行是通过 MapReduce 来实现的而数据库通常有自己的执行引擎。
• 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。

Hive的存储格式

• Hive的数据存储基于Hadoop HDFS。
• Hive没有专门的数据文件格式,常见的有以下几种：
  • TEXTFILE
  • SEQUENCEFILE
  • AVRO
  • RCFILE
  • ORCFILE
  • PARQUET

TextFile

  TEXTFILE 即正常的文本格式，是Hive默认文件存储格式，因为大多数情况下源数据文件都是以text文件格式保存（便于查看验数和防止乱码）。此种格式的表文件在HDFS上是明文，可用hadoop fs -cat命令查看，从HDFS上get下来后也可以直接读取。

  TEXTFILE 存储文件默认每一行就是一条记录，可以指定任意的分隔符进行字段间的分割。但这个格式无压缩，需要的存储空间很大。虽然可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用，使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

  一般只有与其他系统由数据交互的接口表采用TEXTFILE 格式，其他事实表和维度表都不建议使用。

RCFile

   Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能。通常写操作比较慢，比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。 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。

ORCFile

  Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式，ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式，最重要的是有着很高的压缩比，并且对于MapReduce来说是可切分 （Split） 的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源，而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升，因为ORC较其他文件格式压缩比高，查询任务的输入数据量减少，使用的Task也就减少了。ORC能很大程度的节省存储和计算资源，但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩，当然这部分的CPU消耗是非常少的。

Parquet

  通常我们使用关系数据库存储结构化数据，而关系数据库中使用数据模型都是扁平式的，遇到诸如List、Map和自定义Struct的时候就需要用户在应用层解析。但是在大数据环境下，通常数据的来源是服务端的埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，这样在查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。

  Parquet的灵感来自于2010年Google发表的Dremel论文，文中介绍了一种支持嵌套结构的存储格式，并且使用了列式存储的方式提升查询性能。Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定。这也是parquet相较于orc的仅有优势：支持嵌套结构。Parquet 没有太多其他可圈可点的地方,比如他不支持update操作(数据写成后不可修改),不支持ACID等。

SEQUENCEFILE

  SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以 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 阶段的排序过程。

  SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。 SequenceFile最重要的优点就是Hadoop原生支持较好，有API，但除此之外平平无奇，实际生产中不会使用。

AVRO

  Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop 和 Hcatalog。

Hive的四大常用存储格式存储效率及执行速度对比

结论：ORCFile存储文件读操作效率最高
耗时比较：ORC<Parquet<RC<Text

结论：ORCFile存储文件占用空间少，压缩效率高
占用空间：ORC<Parquet<RC<Text

Hive操作客户端

常用的2个：CLI，JDBC/ODBC

• CLI，即Shell命令行
• JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似。
• Hive 将元数据存储在数据库中 (metastore) ，目前只支持 mysql、derby。
• Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等；由解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划 （plan） 的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。
• Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）

Hive的metastore

• metastore是hive元数据的集中存放地。
• metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎。
• Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话。
• 使用MySQL作为外置存储引擎，多用户同时访问
• 元数据表结构

Hive元数据表结构

1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)

  该表比较简单，但很重要。

  如果该表出现问题，根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli时候，就会报错”Table ‘hive.version’ doesn’t exist”。

2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)

   DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息，字段如下:

  DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数，在CREATE DATABASE时候用WITH

  DBPROPERTIES(property_name=property_value, …)指定的参数。

  DBS和DATABASE_PARAMS这两张表通过DB_ID字段关联。

3、Hive表和视图相关的元数据表

  主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。

   TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息。

  TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息

   TBL_PRIVS：该表存储表/视图的授权信息

4、Hive文件存储信息相关的元数据表

  主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS，由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。

  SDS:该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。

  SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息，在创建表时候使用STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)指定。

  SERDES:该表存储序列化使用的类信息

  SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息，比如:行、列分隔符

5、Hive表字段相关的元数据表

  要涉及COLUMNS_V2

  COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息

6、Hive表分分区相关的元数据表

  主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
PARTITIONS:该表存储表分区的基本信息

  PARTITION_KEYS:该表存储分区的字段信息

  PARTITION_KEY_VALS:该表存储分区字段值

  PARTITION_PARAMS:该表存储分区的属性信息

6、其他不常用的元数据表

• DB_PRIVS，数据库权限信息表。通过GRANT语句对数据库授权后，将会在这里存储。
• IDXS，索引表，存储Hive索引相关的元数据。
• INDEX_PARAMS，索引相关的属性信息。
• TBL_COL_STATS，表字段的统计信息。使用ANALYZE语句对表字段分析后记录在这里。
• TBL_COL_PRIVS，表字段的授权信息。
• PART_PRIVS，分区的授权信息。
• PART_COL_PRIVS， 分区字段的权限信息。
• PART_COL_STATS，分区字段的统计信息。
• FUNCS，用户注册的函数信息。
• FUNC_RU，用户注册函数的资源信息。

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