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数据仓库 -Hive

Cloud Computing. 数据仓库 -Hive. 主要内容. 简介. Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库平台，其设计目标是使 Hadoop 上的数据操作与传统 SQL 结合，让熟悉 SQL 编程的开发人员能够向 Hadoop 平台迁移。 Hive 可以在 HDFS 上构建数据仓库来存储结构化的数据，这些数据来源于 HDFS 上的原始数据， Hive 提供了类似 SQL 的查询语言 HiveQL ，可以执行查询，变换数据等操作。通过解析， HiveQL 语言在底层被转化为相应的 MapReduce 操作。. Hive 的组成.

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数据仓库 -Hive

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Presentation Transcript

  1. Cloud Computing 数据仓库-Hive

  2. 主要内容

  3. 简介 • Hive 是一个构建在Hadoop 上的数据仓库平台，其设计目标是使Hadoop上的数据操作与传统SQL结合，让熟悉SQL编程的开发人员能够向Hadoop平台迁移。 • Hive可以在HDFS上构建数据仓库来存储结构化的数据，这些数据来源于HDFS上的原始数据， Hive提供了类似SQL的查询语言HiveQL，可以执行查询，变换数据等操作。通过解析，HiveQL语言在底层被转化为相应的MapReduce操作。

  4. Hive的组成 Hive • Hive的体系结构 CLI JDBC/ ODBC Web GUI Thrift Server Metastore Driver (Compiler, Optimizer, Executor) Hadoop H Name Node Job Tracker

  5. Hive的组成 • Hive相关组件： • 外部接口：Hive提供了例如命令行(CLI)、Web界面等用户接口， 还提供了应用程序接口(API)例如 JDBC，ODBC等。 • Thrift服务器：Hive Thrift服务器是一种跨语言服务的可伸缩软件框架。它结合律功能强大的软件堆栈的代码生成引擎，可以无缝的与C++、C#、Java、Python、PHP和Ruby结合。Thrift允许用户简单地定义文件中的数据类型和服务接口，编译器生成代码来实现RPC客户端和服务器之间的通信。 Hive内部集成了Thrift服务，支持在多种语言中运行Hive命令，使 客户端可以跨平台连接Hive。

  6. Hive的组成 • Hive相关组件： • 解析器(Driver)：包括解释器，编译器，优化器，执行器，通过这一系列对HiveQL查询语句的处理，最后生成查询计划。解析器管理着HiveQL语句在编译，优化和执行时的生命周期。当接收到一个HiveQL查询语句时，解析器会创建一个相对的句柄，这个句柄被用来追踪执行时间，输出行数等数据。 • Hadoop：数据仓库和查询计划存储在HDFS上，计算过程由MapReduce执行。

  7. Hive的组成 • Hive相关组件： • 元数据库(Metastore)：管理系统目录，通常存储在关系数据库如MySQL，Derby中。Hive所有其他的组件都会与它进行交互。Hive的元数据中保存了表的属性和服务信息，为查询操作提供依据，默认的元数据库是内部的Derby，这种情况下metastore和其他Hive服务运行在同一个Java虚拟机里，只能允许建立单个会话，要实现多用户多会话支持，需要配置一个独立的元数据库。

  8. Hive的数据模型 • 数据在Hive里组织成表，分区和桶的形式 • 表：Hive里的表类似于关系数据库中的表。每个表都有一个对应的 HDFS目录。表中的数据被序列化后存储在该目录的文件中。 Hive提供了内置的序列化格式。用户还可以通过自定义序列化 和反序列化的方法去支持新的数据格式。每张表的序列化格式 存储在原数据库中，并在查询编译和执行时被自动调用。Hive 同时还支持数据存储在NFS，本地目录的外部表。

  9. Hive的数据模型 • 数据在Hive里组织成表，分区和桶的形式 • 分区：分区是表的部分列的集合。一个表可以有一个或者多个分区， 这些分区确定了数据在表目录下的分布情况。假设表T的数 据是在/wh/T目录下。如果T在列ds和ctry上被分区，那么 ds值为20090101和ctry值为US的数据将会被存储到 /wh/T/ds=20090101/ctry=US的目录下。 • 桶：在每个分区中的数据可以根据列的哈希值进一步划分成桶，每 个桶在分区目录下都存在一个文件中。

  10. Hive的数据模型 • Hive支持的数据类型(基本类型)

  11. Hive的数据模型 • Hive支持的数据类型(复杂类型)

  12. Hive的查询语言 • Hive提供了类似于SQL的查询语言 HiveQL。 • HiveQL支持选择，投影，连接，聚合，合并以及From中嵌套的子查询语句。 • HiveQL允许在创建表的时候申明表的序列化格式，分区等HiveQL目前不支持行的删除和更新。 • HiveQL支持多表的插入操作。

  13. Hive的查询语言 • HiveQL的常用操作 • 创建表：创建一张名为userinfo的表，表中有两列id和name，Hive Shell中的创建命令为： create table userinfo (id int, name string) row format delimited fields terminated by ‘\t’; row format delimited fields terminated by ‘\t 是HiveQL特有的，用来指定数据的分隔方式 • 导入数据：建表后可以从本地文件系统或HDFS中导入数据文件，导入命令如下： load data local inpath ‘/home/hadoop/1’ overwrite into table userinfo

  14. Hive的查询语言 • HiveQL的常用操作 • 创建分区：创建一张名为userinfo的表，表中有两列id和name，并且对name进行分区，创建命令为： create table userinfo (id int) partitioned by (name string) row format delimited fields terminated by ‘\t’; • 创建桶：可以把表或者是分区组织成桶，桶是按行分开组织特定字段，每个桶对应一个reduce操作。在建立桶之前要设置hive.enforce.bucketing属性，命令为： set hive.enforce.bucketing; hive.enforce.bucketing=true create table userinfo (id int,name string) clusteredby (id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by ‘\t’;

  15. Hive的查询语言 • HiveQL的常用操作 • 多表插入：在同一条语句中，把读取的同一份元数据插入到不同表中。 from userinfo insert overwrite table t1 select id,name insert overwrite table t2 select count(distinct id),name group by name • 修改表：重命名表，增加数据列 alter table userinfo rename to userinfo1 alter talbe userinfo1 add colums (grade string);

  16. Hive的查询语言 • HiveQL的常用操作 • 连接，HiveQL的连接分为内连接，左向外连接，右向外连接，全外连接和半连接。例如内链节： select userinfo.*, choice.* from userinfo join choice on (userinf.id = choice.id); • 子查询：HiveQL只能在from引导的字句中出现子查询。 select teacher, MAX(class_num) from (select teacher, count(classname) as class_num from classinfo group by teacher)subq group by teacher;

  17. Hive的查询语言 • HiveQL的扩展性 • HiveQL只有几十个内嵌的函数，但是可以通过编写UDF(User-Defined Function) 来扩展功能。 • Hive的UDF包括三种。 • UDF(User-Defined Function) 支持一个输入产生一个输出。 • UDAF(User-Defined Aggregate Function) 支持多个输入一个输出。 • UDTF(Uers-Defined Table-Generating Function) 支持一个输入多个输出。

  18. Hive的查询语言 • UDF编程示例 • UDF类必须继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 类，并且实现evaluate方法。下面为对一个查询结果进行大小转化的UDF。 package com.cstore Import org.apache.hadoop.hive.ql.UDF; …. Public class lowerORupper extends UDF { public Text evalute(Text t, String up_or_lower) {…….} }

  19. Hive的查询语言 • UDAF编程示例 • UDAF类必须继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF 类，并且在内部类中实现 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator接口, UDAFEvaluator接口有五个方法： • 1. init 方法负责对中间结果实现初始化； • 2. iterate 接收传入的参数，并进行内部的转化，其返回值类型为 boolean； • 3. terminatePartial 没有参数，负责返回iterate函数轮转后的数据； • 4. merge 接收 terminatePartial的返回结果，合并接收的中间值，返回 类型为boolean； • 5. terminate返回最终结果。

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