Hive架构图
Hive产生原因
1 关系型数据库以产生多年sql成熟
2 简化开发降低成本
3 java成员可编写udf函数
Hive是什么
Hive是基于hadoop的一个数据库工具，使用Hql作为接口，maprduce作为执行层
Hdfs作为储存层。设计的目的是让sql开发人员java技能较弱的人编写并查询海量数据
缺点执行效率低
Hive的访问
Hive ----odbc/jdbc----hiveserver2
Hive---hive
Compiler 编译器
Optimizer 优化器
Executor 执行调度
Mapreduce和tez的区别
Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。总结起来，Tez有以下特点：
（1）Apache二级开源项目（源代码今天发布的）
（2）运行在YARN之上
（3） 适用于DAG（有向图）应用（同Impala、Dremel和Drill一样，可用于替换Hive/Pig等）
Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。Tez已被Hortonworks用于Hive引擎的优化，经测试，性能提升约100倍
Hive cli说明
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命令 |
描述 |
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Quit Exit |
退出交互式 |
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Reset |
重置配置为默认值 |
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Set |
修改特定变量的值 |
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Set -v |
输出所有hadoop和hive的配置变量 |
DDL
创建数据库
Hive>create database student;
判断数据库是否存在
Hive>create database if not EXISTS studnet;
显示现有数据库
Hive>show databases;
条件查询数据库
Hive>show databases like ‘h.*’
创建指定存放位置
Hive>create database student
Location ‘路径’；
创建数据库时添加注释信息
Hive>create database student
>comment ‘注释’；
使用数据库
Hive>use student;
删除数据库
Hive>dorp database if exists student;
当数据库存在表时，先删除表再删除数据库
Hive>drop database if exists student cassade;4
创建表
Hive>use databases;
>create table if not Exists student(
Name string comment ‘姓名’，
Age int comment ‘年龄’
)
Comment ‘创建学生表’
Tblproperties(‘creator’=’lhs’,‘created_at’=’data’)
Location ‘表文件地址’；
创建表，复制表结构
Create table if not exists student2
Like Student.student；
显示数据库中的表
Hive>use student;
Hive>show tables;
显示表扩展信息
Hive>describe extended Student.student;
指定显示某个字段信息
Hive>descrbe student.student.name;
外部表
删除表不删除数据
Hive>create external teble if not exists student(
Name string,
Age int
)
Row format delimited fields terminated by ‘,’//以什么规则拆分
Location ‘路径’；
修改表名
Alter table student rename to student1;
修改列
Alter table student change column name name1
String
Comment ‘将name修改为name1’
After severity；
增加列
ALTER TABLE log_messages ADD COLUMNS (
app_name STRING COMMENT 'Application name',
session_id LONG COMMENT 'The current session id');
删除替换列
ALTER TABLE log_messages REPLACE COLUMNS (
hours_mins_secs INT COMMENT 'hour, minute, seconds from timestamp',
severity STRING COMMENT 'The message severity'
message STRING COMMENT 'The rest of the message');
DML
从本地文件加载到表
1 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;
OVERWRITE表示覆盖表中数据，如果没有使用OVERWRITE将把数据追加到表中原有数据后面
载入文件中的内容必须按照正确地分隔符分割列，load data并不会进行数据验证
1 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');2 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv3.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-08');
上面给两条语句将数据载入到不同的分区
1 hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
上面的命令从HDFS中加载文件。从HDFS中加载文件将移动文件
SQL（结构化查询语言）用于查询数据
查询
1 hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
从invites表的2008-08-15分区中查询出foo字段
1 hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
查询invites表的2008-08-15分区的所有字段内容并将查询结果导入到hdfs的/tmp/hdfs_out文件中
1 hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;
将查询结果保存到本地文件
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a; hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(*) FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;
一些查询示例
GROUP BY使用
1 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;2 hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
（上面的两条语句是等价的）
JOIN
1 hive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;
join使用时要注意方式的选择（{LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN）及优化，下面是一些参考
http://yugouai.iteye.com/blog/1849395
http://www.open-open.com/lib/view/open1341214750402.html
多表插入（MULTITABLE INSERT）
1 FROM src2
INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100
INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200
INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;
上面的语句含义是从src表中查询出各表需要的数据插入到不同的表中