hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同

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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、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）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（类似 select from tbl

的查询不需要 MapReduce）。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。

步骤

Hive提供了jdbc驱动，使得我们可以连接Hive并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等 *** 作，首先我们需要将这些驱动拷贝到报表工程下面，然后再建立连接，最后通过连接进行数据查询。

拷贝jar包到FR工程

将hadoop里的hadoop-commonjar拷贝至报表工程appname/WEB-INF/lib下；

将hive里的hive-execjar、hive-jdbcjar、hive-metastorejar、hive-servicejar、libfb303jar、log4jjar、slf4j-apijar、slf4j-log4j12jar拷贝至报表工程appname/WEB-INF/lib下。

配置数据连接

启动设计器，打开服务器>定义数据连接，新建JDBC连接。

在Hive 0110版本之前，只有HiveServer服务可用，在程序 *** 作Hive之前，必须在Hive安装的服务器上打开HiveServer服务。而HiveServer本身存在很多问题（比如：安全性、并发性等）；针对这些问题，Hive0110版本提供了一个全新的服务：HiveServer2，这个很好的解决HiveServer存在的安全性、并发性等问题，所以下面我们分别介绍HiveServer和HiveServer2配置数据连接的方式。

HiveServer

数据库驱动:orgapachehadoophivejdbcHiveDriver；

URL:jdbc:hive://localhost:10000/default

注：hive服务默认端口为10000，根据实际情况修改端口；另外目前只支持默认数据库名default，所有的Hive都支持。

测试连接，提示连接成功即可。

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数据库驱动:orgapachehivejdbcHiveDriver；

URL:jdbc:hive2://localhost:10000/default

注：该连接方式只支持Hive0110及之后版本。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。但是其基于HDFS与MapReduce的事实使得它与传统的数据库在很多方面有很大的不同，在一些特性的支持下也受到底层架构的限制，但是这些限制随着版本迭代正在不断被消除，使得Hive看起来越来越像传统的数据库。

为什么使用Hive？

为什么使用Hive？那么，在哪里使用Hive呢？在载入了60亿行（经度、维度、时间、数据值、高度）数据集到MySQL后，系统崩溃了，并经历过数据丢失。这可能部分是因为我们最初的策略是将所有的数据都存储到单一的一张表中了。后来，我们调整了策略通过数据集和参数进行分表，这有所帮助但也因此引入了额外的消耗，而这并非是我们愿意接受的。

相反，我们决定尝试使用Apache Hive技术。我们安装了Hive 05 + 20，使用CDHv3和Apache Hadoop(0 20 2 + 320)。CDHv3还包含有许多其他相关工具，包括Sqoop和Hue这些在我们的架构中都标识出来了，如图23-3底部所示。

我们使用Apache Sqoop转储数据到Hive中，然后通过写一个Apache OODT包装器，来使Hive按照空间/时间约束查询数据，然后将结果提供给RCMET和其他用户(图23-2中间部分显示)。RCMES集群的完整的架构如图23- 3所示。我们有5台机器，包括图中所示的一个主/从配置，通过一个运行GigE的私人网进行连接。

Hive提供了什么

Photobucket公司使用Hive的主要目标是为业务功能、系统性能和用户行为提供答案。为了满足这些需求，我们每晚都要通过Flume从数百台服务器上的MySQL数据库中转储来自Web服务器和自定义格式日志TB级别的数据。这些数据有助于支持整个公司许多组织，比如行政管理、广告、客户支持、产品开发和 *** 作，等等。对于历史数据，我们保持所有MySQL在每月的第一天创建的所有的数据作为分区数据并保留30天以上的日志文件。Photobucket使用一个定制的ETL框架来将MySQL数据库中数据迁移到Hive中。使用Flume将日志文件数据写入到HDFS中并按照预定的Hive流程进行处理。

Hive支持的用户有哪些

行政管理依赖于使用Hadoop提供一般业务健康状况的报告。Hive允许我们解析结构化数据库数据和非结构化的点击流数据，以及业务所涉及的数据格式进行读取。

广告业务使用Hive筛选历史数据来对广告目标进行预测和定义配额。产品开发无疑是该组织中产生最大数量的特定的查询的用户了。对于任何用户群，时间间隔变化或随时间而变化。Hive是很重要的，因为它允许我们通过对在当前和历史数据中运行A / B测试来判断在一个快速变化的用户环境中新产品的相关特性。

在Photobucket公司中，为我们的用户提供一流的系统是最重要的目标。从 *** 作的角度来看，Hive被用来汇总生成跨多个维度的数据。在公司里知道最流行的媒体、用户、参考域是非常重要的。控制费用对于任何组织都是重要的。一个用户可以快速消耗大量的系统资源，并显著增加每月的支出。Hive可以用于识别和分析出这样的恶意用户，以确定哪些是符合我们的服务条款，而哪些是不符合的。也可以使用Hive对一些 *** 作运行A / B测试来定义新的硬件需求和生成ROI计算。Hive将用户从底层MapReduce代码解放出来的能力意味着可以在几个小时或几天内就可以获得答案，而不是之前的数周。

Hive中的数据库

Hive中数据库的概念本质上仅仅是表的一个目录或者命名空间。然而，对于具有很多组和用户的大集群来说，这是非常有用的，因为这样可以避免表命名冲突。通常会使用数据库来将生产表组织成逻辑组。

如果用户没有显式指定数据库，那么将会使用默认的数据库default。

下面这个例子就展示了如何创建一个数据库：

hive> CREATE DATABASE financials;

如果数据库financials已经存在的话，那么将会抛出一个错误信息。使用如下语句可以避免在这种情况下抛出错误信息：

hive> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS financials;

虽然通常情况下用户还是期望在同名数据库已经存在的情况下能够抛出警告信息的，但是IF NOT EXISTS这个子句对于那些在继续执行之前需要根据需要实时创建数据库的情况来说是非常有用的。

在所有的数据库相关的命令中，都可以使用SCHEMA这个关键字来替代关键字TABLE。

随时可以通过如下命令方式查看Hive中所包含的数据库：

hive> SHOW DATABASES;

default

financials

hive> CREATE DATABASE human_resources;

hive> SHOW DATABASES;

default

financials

human_resources

如果数据库非常多的话，那么可以使用正则表达式匹配来筛选出需要的数据库名，正则表达式这个概念，将会在第623节“Like和RLike”介绍。下面这个例子展示的是列举出所有以字母h开头，以其他字符结尾（即部分含义）的数据库名：

hive> SHOW DATABASES LIKE 'h';

human_resources

hive>

Hive会为每个数据库创建一个目录。数据库中的表将会以这个数据库目录的子目录形式存储。有一个例外就是default数据库中的表，因为这个数据库本身没有自己的目录。

数据库所在的目录位于属性hivemetastorewarehousedir所指定的顶层目录之后，这个配置项我们已经在前面的第251节“本地模式配置”和第252节“分布式模式和伪分布式模式配置”中进行了介绍。假设用户使用的是这个配置项默认的配置，也就是/user/hive/warehouse，那么当我们创建数据库financials时，Hive将会对应地创建一个目录/user/hive/warehouse/financialsdb。这里请注意，数据库的文件目录名是以db结尾的。

用户可以通过如下的命令来修改这个默认的位置：

hive> CREATE DATABASE financials

> LOCATION '/my/preferred/directory';

用户也可以为这个数据库增加一个描述信息，这样通过DESCRIBE DATABASE <database> 命令就可以查看到该信息。

hive> CREATE DATABASE financials

> COMMENT 'Holds all financial tables';

hive> DESCRIBE DATABASE financials;

financials Holds all financial tables

hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financialsdb

从上面的例子中，我们可以注意到，DESCRIEB DATABASE语句也会显示出这个数据库所在的文件目录位置路径。在这个例子中，URI格式是hdfs。如果安装的是MapR，那么这里就应该是maprfs。对于亚马逊d性MapReduce（EMR）集群，这里应该是hdfs，但是用户可以设置hivemetastorewarehousedir为亚马逊S3特定的格式（例如，属性值设置为s3n://bucketname）。用户可以使用s3作为模式，但是如果使用新版的规则s3n会更好。

前面DESCRIBE DATABASE语句的输出中，我们使用了master-server来代表URI权限，也就是说应该是由文件系统的“主节点”（例如，HDFS中运行NameNode服务的那台服务器）的服务器名加上一个可选的端口号构成的（例如，服务器名：端口号这样的格式）。如果用户执行的是伪分布式模式，那么主节点服务器名称就应该是localhost。对于本地模式，这个路径应该是一个本地路径，例如file:///user/hive/warehouse/financialsdb。

如果这部分信息省略了，那么Hive将会使用Hadoop配置文件中的配置项fsdefaultname作为master-server所对应的服务器名和端口号，这个配置文件可以在$HADOOP_HOME/conf这个目录下找到。

需要明确的是，hdfs:///user/hive/warehouse/financialsdb和hdfs://master-server/user/hive/

warehouse/financialsdb是等价的，其中master-server是主节点的DNS名和可选的端口号。

为了保持完整性，当用户指定一个相对路径（例如，some/relative/path）时，对于HDFS和Hive，都会将这个相对路径放到分布式文件系统的指定根目录下（例如，hdfs:///user/<user-name>）。然而，如果用户是在本地模式下执行的话，那么当前的本地工作目录将是some/relative/path的父目录。

为了脚本的可移植性，通常会省略掉那个服务器和端口号信息，而只有在涉及到另一个分布式文件系统实例（包括S3存储）的时候才会指明该信息。

此外，用户还可以为数据库增加一些和其相关的键-值对属性信息，尽管目前仅有的功能就是提供了一种可以通过DESCRIBE DATABASE EXTENDED <database>语句显示出这些信息的方式：

hive> CREATE DATABASE financials

> WITH DBPROPERTIES ('creator' = 'Mark Moneybags', 'date' = '2012-01-02');

hive> DESCRIBE DATABASE financials;

financials hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financialsdb

hive> DESCRIBE DATABASE EXTENDED financials;

financials hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financialsdb

{date=2012-01-02, creator=Mark Moneybags);

USE命令用于将某个数据库设置为用户当前的工作数据库，和在文件系统中切换工作目录是一个概念：

hive> USE financials;

现在，使用像SHOW TABLES这样的命令就会显示当前这个数据库下所有的表。

不幸的是，并没有一个命令可以让用户查看当前所在的是哪个数据库！幸运的是，在Hive中是可以重复使用USE…命令的，这是因为在Hive中并没有嵌套数据库的概念。

可以回想下，在第272节“变量和属性”中提到过，可以通过设置一个属性值来在提示符里面显示当前所在的数据库（Hive v080版本以及之后的版本才支持此功能）：

hive> set hivecliprintcurrentdb=true;

hive (financials)> USE default;

hive (default)> set hivecliprintcurrentdb=false;

hive>

最后，用户可以删除数据库：

hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials;

IF EXISTS子句是可选的，如果加了这个子句，就可以避免因数据库finanacials不存在而抛出警告信息。

默认情况下，Hive是不允许用户删除一个包含有表的数据库的。用户要么先删除数据库中的表，然后再删除数据库；要么在删除命令的最后面加上关键字CASCADE，这样可以使Hive自行先删除数据库中的表：

hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials CASCADE;

如果使用的是RESTRICT这个关键字而不是CASCADE这个关键字的话，那么就和默认情况一样，也就是，如果想删除数据库，那么必须先要删除掉该数据库中的所有表。

如果某个数据库被删除了，那么其对应的目录也同时会被删除。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

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