深入了解Hive核心

深入了解Hive核心

文章目录

Hive数据库 *** 作Hive表 *** 作Hive数据类型

基本数据类型复合数据类型 Hive表类型

内部表外部表分区表

内部分区表外部分区表 桶表视图 参考文献

Hive数据库 *** 作

查看数据库列表: show databases;

hive (default)> show databases;
OK
database_name
default

选择数据库: use 数据库名；

# 查询默认数据库default
hive (default)> use default;
OK

default数据库在HDFS上的目录为/user/hive/warehouse

创建数据库：create database 数据库名；

hive (default)> create database mydb;
OK

删除数据库：drop database 数据库名；

hive (default)> drop database mydb;
OK

【注意】default默认数据库无法删除；写命令的时候注意分号;

Hive表 *** 作

创建表：create table 表名(字段名1 字段类型1，字段名2 字段类型2...)；

hive (default)> create table t2;
OK

查看表信息：show tables；

hive (default)> show tables;
OK
tab_name
t1

查看表结构信息：desc 表名；

hive (default)> desc t1;
OK
col_name        data_type       comment
id                int                                         
name             string 

查看表的创建信息：show create table 表名;

hive (default)> show create table t1;
OK
createtab_stmt
CREATE TABLE `t1`(
  `id` int, 
  `name` string)
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT   
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://bigdata01:9000/user/hive/warehouse/t1'
TBLPROPERTIES (
  'bucketing_version'='2', 
  'transient_lastDdlTime'='1641880060')

修改表名：alter table 表名 rename to 新的表名;

hive (default)> alter table t1 rename to t_1;
OK

load data local inpath ‘/data/soft/hivedata/t2.data.txt’ into table t2;

加载数据：load data local inpath '数据文件路径' into table 表名;

hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/t2.data.txt' into table t2;
Loading data to table default.t2
OK
Time taken: 1.041 seconds
hive (default)> select * from t2;
OK
t2.id
1
2
3
4
5

增加表字段：alter table 表名 add columns(字段名 字段类型)

hive (default)> alter table t2 add columns(name string);
OK

表注释：修改COLUMNS_V2、TABLE_PARAMS、PARTITION_PARAMS、PARTITION_KEYS表中的编码格式

mysql> alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
mysql> alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;

#修改分区表的字符编码格式
mysql>alter table PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
mysql>alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;

#注释正常显示
hive (default)> desc t2;
OK
col_name        data_type       comment
age                     int                      年龄   

指定列和行分隔符的指定

create table t3_new(
	id int comment 'ID',
	stu_name string comment 'name',
	stu_birthday date comment 'birthday',
	online boolean comment 'is online'
)row format delimited 
fields terminated by 't' 
lines terminated by 'n';

【注意】lines terminated by 'n';行分隔符可以忽略不写，但是如果要写的话，只能写到最后面！只能写在最后
【注意】针对无法识别的数据显示为NULL

Hive数据类型 基本数据类型

数据类型		开始支持版本		数据类型		开始支持版本
TINYINT			~			TIMESTAMP	0.8.0
SMALLINT		~			DATE		0.12.0
INT/INTEGER		~			STRING		~
BIGINT			~			VARCHAR		0.12.0
FLOAT			~			CHAR		0.13.0
DOUBLE			~			BOOLEAN		~
DECIMAL		0.11.0		

复合数据类型

常见复合数据类型：

数据类型		开始支持版本		格式
ARRAY		0.14.0			ARRAY
MAP			0.14.0			MAP
STRUCT		~				STRUCT

ARRAY：表示一个数组结构

#测试数据如下：
1       zhangsan        swing,sing,coding
2       lisi    music,football

#建表格式
hive (default)> create table stu(
              >   id int,
              >   name string,
              >   favors array
              > )row format delimited
              > fields terminated by 't'
              > collection items terminated by ','
              > lines terminated by 'n';
OK

# 向表中加载数据
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/stu.data' into table stu;
Loading data to table default.stu
OK
Time taken: 1.478 seconds

#查数组中的某一个元素，使用arrayName[index]
hive (default)> select id,name,favors[1] from stu;
OK
id      name    _c2
1       zhangsan        sing
2       lisi    football
Time taken: 0.631 seconds, Fetched: 2 row(s)

MAP：里面存储的是键值对，每一个键值对属于Map集合的一个item

建表语句如下：
1. 指定scores字段类型为map格式
2. 通过collection items terminated by ','指定了map中元素之间的分隔符
3. 通过map keys terminated by ':'指定了key和value之间的分隔符
===================================================================
create table stu2(
id int,
name string,
scores  map
)row format delimited
fields terminated by 't'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by 'n';

#查询格式
hive (default)> select * from stu2;
OK
stu2.id stu2.name       stu2.scores
1       zhangsan        {"  chinese":80,"math":90,"english":100}
2       lisi    {"  chinese":89,"english":70,"math":88}
hive (default)> select id,name,scores['math'],scores['english'] from stu2;
OK
id      name    _c2     _c3
1       zhangsan        90      100
2       lisi    88      70

【注意】取数据是根据元素中的key获取的，和map结构中元素的位置没有关系

Struct：复合类型，类似java中的对象

测试数据如下：
1       zhangsan        bj,sh
2       lisi    gz,sz
# 建表语句
create table stu3(
	id int,
	name string,
	address  struct
)row format delimited
fields terminated by 't'
collection items terminated by ','
lines terminated by 'n';

#查询格式
hive (default)> select * from stu3;
OK
stu3.id stu3.name       stu3.address
1       zhangsan        {"home_addr":"bj","office_addr":"sh"}
2       lisi    {"home_addr":"gz","office_addr":"sz"}
Time taken: 0.189 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive (default)> select id,name,address.home_addr from stu3;
OK
id      name    home_addr
1       zhangsan        bj
2       lisi    gz
Time taken: 0.201 seconds, Fetched: 2 row(s)

Struct与Map的区别

个数区别：

map中可以随意增加k-v对的个数struct中的k-v个数是固定的

类型区别：

map在建表语句中需要指定k-v的类型struct在建表语句中需要指定所有的属性名称和类型

取值区别：

map中通过[]取值struct中通过.取值，类似java中的对象属性引用

源数据区别：

map的源数据中需要带有k-vstruct的源数据中只需要有v即可

总体而言还是Map比较灵活，但是会额外占用磁盘空间，因为它比Struct多存储了数据的Key
Struct只需要存储Value，比较节省空间，但是灵活性有限，后期无法动态增加K-V

复合数据类型

测试数据如下：
1       zhangsan        english,sing,swing      chinese:80,math:90,english:100        bj,sh
2       lisi    games,coding    chinese:89,english:70,math:88   gz,sz

# 建表语句：
create table student (
	id int comment 'id',
	name string comment 'name',
	favors array ,
	scores map,
	address struct
) row format delimited
fields terminated by 't'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by 'n';

#加载数据
load data local inpath '/data/soft/hivedata/student.data.txt' into table student;

# 查询数据
hive (default)> select * from student;
OK
student.id      student.name    student.favors  student.scores  student.address
1       zhangsan        ["english","sing","swing"]      {"chinese":80,"math":90,"english":100}  {"home_addr":"bj","office_addr":"sh"}
2       lisi    ["games","coding"]      {"chinese":89,"english":70,"math":88}   {"home_addr":"gz","office_addr":"sz"}

Hive表类型 内部表

内部表也可以称为受控表，是Hive中的默认表类型，表数据默认存储在 warehouse目录中。

内部表的特性：
创建一张表，其对应就在metaStore中存储表的元数据信息，当我们一旦从Hive中删除一张表之后，表中的数据会被删除，在metaStore中存储的元数据信息也会被删除。

外部表

建表语句中包含 External的表叫外部表，外部表在加载数据的时候，实际数据并不会移动到warehouse目录中，只是与外部数据建立一个链接(映射关系)。表的定义和数据的生命周期互相不约束，数据只是表对hdfs上的某一个目录的引用而已，当删除表定义的时候，数据依然是存在的。仅删除表和数据之间引用关系，所以这种表是比较安全的。

#创建一个external_table 外部表
create external table external_table (
key string
) location '/data/external';

【注意】location 是HDFS上的路径

#删除external_table 外部表
hive (default)> drop table external_table;
OK
Time taken: 0.462 seconds
# 查看表列表
hive (default)> show tables;
OK
tab_name
stu
stu2
stu3
student
t2
t3_new

但在HDFS上文件依然存在，这个其实就是外部表的特性，外部表被删除时，只会删除表的元数据，表中的数据不会被删除。

【注意】实际上内外部表是可以互相转化的，需要我们做一下简单的设置即可，里面的EXTERNAL参数必须是大写才能生效。

内部表转外部表 
alter table tblName set tblproperties ('EXTERNAL'='true');
外部表转内部表 
alter table tblName set tblproperties ('EXTERNAL'='false');

在实际工作中，我们在hive中创建的表95%以上的都是外部表。
大致工作流程如下图所示：

图 1 外部表工作流程图

我们先通过Flume采集数据，把数据上传到HDFS中，然后在Hive中创建外部表和HDFS上的数据绑定关系，就可以使用SQL查询数据了，所以连load数据那一步都可以省略了，因为是先有数据，才创建的表。

分区表

分区可以理解为分类，通过分区把不同类型的数据放到不同目录中。
分区表的意义在于优化查询，查询时尽量利用分区字段，如果不使用分区字段，就会全表扫描，最典型的一个场景就是把天作为分区字段，查询的时候指定天。
使用partitioned by指定区分字段

内部分区表

将分区表存放在默认目录下的表属于内部分区表。

# 测试数据
1       zhangsan
2       lisi
3       wangwu
========================
create table partition (
	id int,
	name string
) partitioned by (year int, school string)
row format delimited
fields terminated by 't';

#加载数据
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/partition.data' into table partition_2 partition (year=2020,school='xk');
Loading data to table default.partition_2 partition (year=2020, school=xk)
OK
Time taken: 1.095 seconds
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/partition.data' into table partition_2 partition (year=2020,school='english'); 
Loading data to table default.partition_2 partition (year=2020, school=english)
OK
Time taken: 0.599 seconds
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/partition.data' into table partition_2 partition (year=2019,school='xk');
Loading data to table default.partition_2 partition (year=2019, school=xk)
OK
Time taken: 0.814 seconds
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/partition.data' into table partition_2 partition (year=2019,school='english'); 
Loading data to table default.partition_2 partition (year=2019, school=english)
OK
Time taken: 0.687 seconds

【注意】数据文件中只需要有id和name这两个字段的值就可以了，具体year和school这两个分区字段是在加载分区的时候指定的。

查询数据

select * from partition; 【全表扫描，没有用到分区的特性】
select * from partition where year = 2019;【用到了一个分区字段进行过滤】
select * from partition where year = 2019 and school = 'xk';【用到了两个分区字段进行过滤】

外部分区表

与内部分区表相对的是外部分区表，其基本 *** 作如下：

#创建一个外部分区表
create external table ex_par(
id int,
name string
)partitioned by(dt string) 
 row format delimited  
 fields terminated by 't'
 location '/data/ex_par';

#加载数据
hive (default)> load data local inpath '/data/soft/hivedata/ex_par.data' into table ex_par partition (dt='2020-01-01');
Loading data to table default.ex_par partition (dt=2020-01-01)
OK
Time taken: 0.791 seconds
#展示分区
hive (default)> show partitions ex_par;
OK
partition
dt=2020-01-01
Time taken: 0.415 seconds, Fetched: 1 row(s)

#删除分区
hive (default)> alter table ex_par drop partition(dt='2020-01-01');
Dropped the partition dt=2020-01-01
OK
Time taken: 0.608 seconds
hive (default)> show partitions ex_par;
OK
partition
Time taken: 0.229 seconds

针对分区表，通过hdfs的put命令把数据上传上去了，但是却查不到数据，就是因为没有在表中添加分区信息，这时需要绑定关系

hive (default)> alter table ex_par add partition(dt='2020-01-01') location '/data/ex_par/dt=2020-01-01';
OK
Time taken: 0.326 seconds

桶表

桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。物理上，每个桶就是表(或分区）里的一个文件。
桶表的应用场景：
举个例子，针对中国的人口，主要集中河南、江苏、山东、广东、四川，其他省份就少的多了，你像西藏就三四百万，海南也挺少的，如果使用分区表，我们把省份作为分区字段，数据会集中在某几个分区，其他分区数据就不会很多，那这样对数据存储以及查询不太友好，在计算的时候会出现数据倾斜的问题，计算效率也不高，我们应该相对均匀的存放数据，从源头上解决，这个时候我们就可以采用分桶的概念，也就是使用桶表

桶表示例：
create table bucket_tb(
id int
) clustered by (id) into 4 buckets;

给桶表加载数据的写法：insert into table … select … from …;

【注意】在插入数据之前需要先设置开启桶 *** 作，不然数据无法分到不同的桶里面

分桶就是设置Reduce任务的数量，因为你分了多少个桶，最终结果就会产生多少个文件，最终结果中文件的数量就和Reduce任务的数量是挂钩的
设置set hive.enforce.bucketing = true可以自动控制Reduce的数量从而适配桶的个数

hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;

# 向桶中加载数据
hive (default)> insert into table bucket_tb select id from b_source where id is not null;

到HDFS上查看桶表中的文件内容，可以看出是通过对Buckets 取模确定的

[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]#  hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/bucket_tb/000000_1000
12
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4

桶表的作用：

数据抽样

select * from bucket_tb tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
语法解析：
TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON column)
y尽可能是桶表的bucket数的倍数或者因子，而且y必须要大于等于x
y表示是把桶表中的数据随机分为多少桶
x表示取出第几桶的数据

例如：
bucket 1 out of 4 on id：根据id对桶表中的数据重新分桶，分成4桶，取出第1桶的数据
bucket 2 out of 4 on id：根据id对桶表中的数据重新分桶，分成4桶，取出第2桶的数据
bucket 3 out of 4 on id：根据id对桶表中的数据重新分桶，分成4桶，取出第3桶的数据
bucket 4 out of 4 on id：根据id对桶表中的数据重新分桶，分成4桶，取出第4桶的数据

【注意】tablesample抽样可以针对所有表，但是针对桶表抽样效率会更高。

提高某些查询效率
桶表在使用分桶字段在join的时候，因为桶表join时计算的数据量比普通表小，所以可以进一步提升效率 视图

创建视图：create view 视图名 as select 表名.字段名1，表名.字段名2 from 表名

hive (default)> create view v1 as select  t3_new.id,t3_new.stu_name from t3_new;
OK
id      stu_name
Time taken: 0.3 seconds

查看视图：select 字段名 from 视图名

hive (default)> select * from v1;
OK
v1.id   v1.stu_name
1       张三
2       李四
3       王五

参考文献

慕课网 https://www.imooc.com/wiki/BigData