Hive
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。
1.1为什么使用Hive
为什么要使用Hive
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。扩展功能很方便。
1.2 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。
1.3各组件的功能
- 用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
- 元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。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、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
1.4 Hive与Hadoop的关系
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据
1.5 hive与传统数据库对比
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
1.查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 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。
2.数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的，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。
3.数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、” ”、”x001″）、行分隔符（”
”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。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。
4.数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。
5.索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，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。
6.执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的，而数据库通常有自己的执行引擎。
7.执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8.可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9.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。
1.6 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。
² db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
² table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
² external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径
普通表: 删除表后, hdfs上的文件都删了
External外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了
² partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
² bucket：桶, 在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中
1.7hive的配置
1 解压Hive，到/usr/local目录，将解压后的目录名mv为hive
2 设定环境变量HADOOP_HOME，HIVE_HOME，将bin目录加入到PATH中
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
3 cd /usr/local/hive/conf
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
修改hive.metastore.schema.verification，设定为false
创建/usr/local/hive/tmp目录，替换${system:java.io.tmpdir}为该目录
替换${system:user.name}为root
4 再hive路径下
schematool -initSchema -dbType derby
（ metastore_db已创建，当在次有毛病时，删了重新这一步，会在当前目录下简历metastore_db的数据库。
注意！！！下次执行hive时应该还在同一目录，默认到当前目录下寻找metastore。
遇到问题，把metastore_db删掉，重新执行命令，实际工作环境中，经常使用mysql作为metastore的数据）
5 启动hive(前提是Hadoop和集群启动了！！！！start-dfs.sh !!start-yarn.sh)
直接 hive
hive> create table wordcount(line string);
hive>show tables;
hive>desc wordcount ;
表存在dfs -ls /usr/hive/;
实验wordcount！！！
load data inpath '/wcinput' overwrite into table doc;
select * from doc;
select split(line, ' ') from doc;
select explode(split(line, ' ')) from doc;
select word, count(1) as count from (select explode(split(line, ' ')) as word from doc) w group by word;
select word, count(1) as count from (select explode(split(line, ' ')) as word from doc) w group by word order by word;
create table word_counts as select word, count(1) as count from (select explode(split(line, ' ')) as word from doc) w group by word order by word;