一、Hive基本概念

Hive是什么？
Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。
Hive的本质
Hive的本质是将HQL转化成MR程序。存储在HDFS上，计算使用MR引擎，运行在yarn上。
Hive架构原理
1）用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）
2）元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、
表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的 derby 数据库中，推荐使用 MySQL 存储 Metastore
3）驱动器：Driver
1.进入程序，利用Antlr框架定义HQL的语法规则，对HQL完成词法语法解析，将HQL转换为为AST(抽象语法树);
⒉遍历AST，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock （查询块），可以理解为最小的查询执行单元;
3.遍历QueryBlock，将其转换为OperatorTree(操作树，也就是逻辑执行计划)，可以理解为不可拆分的一个逻辑执行单元;
4.使用逻辑优化器对OperatorTree(操作树）进行逻辑优化。例如合并不必要的ReduceSinkOperator，减少Shuffle数据量;
5.遍历OperatorTree，转换为TaskTree。也就是翻译为MR任务的流程，将逻辑执行计划转换为物理执行计划;
6.使用物理优化器对TaskTree进行物理优化:
7.生成最终的执行计划，提交任务到Hadoop集群运行。

二、Hive数据类型

• 基本数据类型
  

• 集合数据类型
  

• 类型转换
  Hive默认会进行隐式类型转换
  隐式类型转换规则如下
  （1）任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如 TINYINT 可以转换成INT，INT 可以转换成 BIGINT。
  （2）所有整数类型、FLOAT 和 STRING 类型都可以隐式地转换成 DOUBLE。
  （3）TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。
  （4）BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。

三、DDL,DML,DQL

1 DDL操作

• 创建数据库
  CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
• 创建表
• CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [AS select_statement]

2）字段解释说明
（1）CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；
用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网
（2）EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时可以指定一个指向实
际数据的路径（LOCATION），在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外
部表只删除元数据，不删除数据。
（3）COMMENT：为表和列添加注释。
（4）PARTITIONED BY 创建分区表
（5）CLUSTERED BY 创建分桶表
（6）SORTED BY 不常用，对桶中的一个或多个列另外排序
（7）ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char]
[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
row format delimited fields terminated by ‘,’ – 列分隔符
lines terminated by ‘\n’; – 行分隔符

[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, …)]
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW
FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称， hive 使用 Serde 进行行对象的序列与反序列化。
（8）STORED AS 指定存储文件类型
常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列
式存储格式文件）
如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED
AS SEQUENCEFILE。
（9）LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。
（10）AS：后跟查询语句，根据查询结果创建表。
（11）LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

2 DML操作

• 向表中装载数据
• hive> load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];
  （1）load data:表示加载数据
  （2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表
  （3）inpath:表示加载数据的路径
  （4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
  （5）into table:表示加载到哪张表
  （6）student:表示具体的表
  （7）partition:表示上传到指定分区
  具体数据导入导出操作命令参考：
  http://t.csdn.cn/CBsYE

3 DQL操作

hiveSql执行顺序

• from ..on .. join .. where .. group by .. having .. select .. distinct .. order by .. limit

hiveSQL书写规则

• SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number]
  注意：
  （1）SQL 语言大小写不敏感。
  （2）SQL 可以写在一行或者多行
  （3）关键字不能被缩写也不能分行
  （4）各子句一般要分行写。
  （5）使用缩进提高语句的可读性。

• 排序

• Order By：全局排序，只有一个 Reduce

• 每个 Reduce 内部排序（Sort By）
  Sort By：对于大规模的数据集 order by 的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排
  序，此时可以使用 sort by。
  Sort by 为每个 reducer 产生一个排序文件。每个 Reducer 内部进行排序，对全局结果集
  来说不是排序。

• Distribute By： 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个 reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by 类似 MR 中 partition（自定义分区），进行分区，结合 sort by 使用。
  对于 distribute by 进行测试，一定要分配多 reduce 进行处理，否则无法看到 distribute by 的效果。

• cluster by
  当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，可以使用 cluster by 方式。
  cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。但是排序只能是升序
  排序，不能指定排序规则为 ASC 或者 DESC。

四、分区操作和分桶操作

1、分区操作

分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

create table dept_partition(
deptno int, dname string, loc string
)
partitioned by (day string)
row format delimited fields terminated by '\t';

注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列，注意：分区表加载数据时，必须指定分区

---

2、分桶操作

分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。

创建分桶表

create table stu_buck(id int, name string)
clustered by(id) 
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

注意：
（1）reduce 的个数设置为-1,让 Job 自行决定需要用多少个 reduce 或者将 reduce 的个数设置为大于等于分桶表的桶数
（2）从 hdfs 中 load 数据到分桶表中，避免本地文件找不到问题
（3）不要使用本地模式

五、Hive函数

hive窗口函数整理参考如下链接
http://t.csdn.cn/xbPnv

六、文件格式和压缩格式

文件格式
文件格式按面向的存储形式不同，分为面向行和面向列两大类文件格式。
压缩格式按其可切分独立性，分成可切分和不可切分两种。