数据仓库工具 hive _生活百科

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hive(数据仓库工具)hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档案映射为一张资料库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce套用，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化载入（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 无法完成的複杂的分析工作。
Hive 没有专门的数据格式。Hive 可以很好的工作在 Thrift 之上，控制分隔设定，也允许用户指定数据格式。
基本介绍外文名：Hive
兼容性：hadoop生态圈
依赖：jdk，hadoop
定义：在 Hadoop 上的数据仓库基础构架
适用场景Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的套用，例如，在线上事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为在线上事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网路日誌分析。设计特徵Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的档案系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。Hive 在载入数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在载入的时候确定的。Hive 的设计特点如下。● 支持创建索引，最佳化数据查询。● 不同的存储类型，例如，纯文本档案、HBase 中的档案。● 将元数据保存在关係资料库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。● 可以直接使用存储在Hadoop 档案系统中的数据。● 内置大量用户函式UDF 来操作时间、字元串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函式来完成内置函式无法实现的操作。● 类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。体系结构主要分为以下几个部分：用户接口用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI 。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连线至 Hive Server 。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server 。WUI 是通过浏览器访问 Hive 。元数据存储Hive 将元数据存储在资料库中，如 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。解释器、编译器、最佳化器、执行器解释器、编译器、最佳化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、最佳化以及查询计画的生成。生成的查询计画存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。HadoopHive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（不包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapReduce 任务）。数据存储首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔设定和行分隔设定，Hive 就可以解析数据。其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket) 。Hive 中的 Table 和资料库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。Partition 对应于资料库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和资料库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/city=CABuckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个档案。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020 External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition 。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。Table 的创建过程和数据载入过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在载入数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。External Table 只有一个过程，载入数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除元数据，表中的数据不会真正被删除。