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      大數據入門:循序漸進,了解Hive是什么!

      來源:奇酷教育 發表于:

      Hive基于類似SQL的語言完成對hdfs數據的查詢分析。那么它到底做了什么呢?1 它支持各種命令,比如dfs的命令、腳本的執行2 如果你輸入的是

      Hive基于類似SQL的語言完成對hdfs數據的查詢分析。

      那么它到底做了什么呢?

      • 1 它支持各種命令,比如dfs的命令、腳本的執行

      • 2 如果你輸入的是sql,它會交給一個叫做Driver的東東,去編譯解析。

      • 3 把編譯出來的東西交給hadoop去跑...然后返回查詢結果。

      說了這么多,其實你就可以把hive理解成搭建在hadoop(hdfs和mapreduce)之上的語言殼子...


      如何搭建?如何使用?

      學習如何使用Hive還是個很重要的部分的!這里就不詳細的說了,都舉個小例子,具體的還是去擼官網吧!

      創建

      在Hive里面創建表和在普通的數據庫中創建表示類似的,都是先創建(或者使用默認的)數據庫,然后創建表。

      create database xxx; -- 創建數據庫
      use xxx; --使用數據庫
      create table student(id string,name string,age int); --創建表

      導入導出數據

      數據的導入最常用的就是從hdfs的文件導入或者本地文件導入,也可以從某個查詢結果直接創建或者導入。

      Hive還支持把查詢結果導出到文件...

      數據的導入

      查詢

      最普通的查詢,就是select from句式了,Hive還是做得比較通用的

      --普通查詢
      select * from xxx;
      --帶條件的查詢
      select * from xxx where age>30;
      --限制返回列
      select name,age from xxx;
      --內連接
      select a.*,b.* from tablea a join tableb b on a.id=b.sid;
      --左連接
      select * from a left outer join b on a.id=b.sid;
      --右連接
      select * from a right outer join b on a.id=b.sid;

      函數

      Hive支持一大堆的函數,比如普通的函數UDF:

      floor、ceil、rand、cast等等

      還支持聚合類型的函數UDAF:

      count、avg、min、max、sum

      還支持生成多行的函數。

      更厲害的是,支持自定義擴展~~ 比如你們公司有個mapreduce的專家,可以封裝很多的函數,然后別的會sql的分析人員,就可以使用這些函數做數據倉庫的分析了。

      存儲

      首先需要說明的是,Hive在存儲的時候是不做任何處理的。不像是數據庫,存進去的數據要先進行特定的解析,比如解析成一個一個的字段,然后挨個存儲。每個數據庫的存儲引擎不同,解析的方式就不太一樣。

      在Hive中的數據都是存儲在hdfs中的,如果沒有特殊的聲明,會以文本的形式存儲,即不會再存儲前做任何操作。簡直就相當于是原封不動的拷貝。當你執行查詢的時候,會按照預先指定的解析規則解析,然后返回。

      舉個例子更好理解點:

      你的文件:
      1,a
      2,b
      3,c
      那么創建表的時候會這樣:
      
      create table xxx(a string,b string) row format delimited fields terminated by ',';
      
      這個fields terminated by ','就聲明了字段按照逗號進行分割。
      那么當hive執行查詢的時候,就會遍歷文件,遇到逗號就分隔成一個字段~最后把結果返回。

      畢竟hdfs還是按照塊來存儲數據的....這也是為什么Hive不支持局部的修改和刪除,只能整體的覆蓋、刪除。

      除了前面說的文本格式(TextFile),Hive還支持SequenceFile、RCFile,各有各的優勢。sequenceFile相當于把數據切分了,然后可以局部的記錄或者塊進行壓縮。RCFile則是列式存儲,這樣可以提高壓縮比;還可以在查詢的時候跳過不必要的列。

      分區

      在Hive中數據庫和表其實都是hdfs中的一個目錄,比如你的a數據庫下的表b,存儲的路徑是這樣的:

      /user/hive/warehouse/a.db/b
      后面兩個部分a.db/b是很關鍵的,即“數據庫名.db/表名”

      在Hive還支持分區的概念。即按照某個特定的字段,對表進行劃分。通常這個字段都是虛擬的,比如時間....

      create table aa(a string,b string) partitioned by(c string);

      這樣就創建了分區表,如果c字段有"aaa"和"bbb"兩個值,最終的目錄就是醬嬸的!

      /user/hive/warehouse/a.db/b/c=aaa
      /user/hive/warehouse/a.db/b/c=bbb

      注意都是目錄哦!真正的文件在這些目錄下面。

      由于都是目錄,就很好理解,為什么分區查詢會快了!因為在hive中所有的查詢,基本都相當于是全表的掃描,因此要是能通過分區字段進行過濾,那么可以跳過很多不必要的文件了。

      在Hive中支持靜態分區(即你導數據的時候指定分區字段的值)、動態分區(按照字段的值來定分區的名稱)。需要注意的是,動態分區會有很多潛在的風險,比如太多了!所以一定要合理規劃你的表存儲的設計。

      索引

      在hive0.7.0+的版本中,也是支持索引的。比如:

      CREATE INDEX table02_index ON TABLE table02 (column3) AS 'COMPACT' WITH DEFERRED REBUILD;
      
      CREATE INDEX table03_index ON TABLE table03 (column4) AS 'BITMAP' WITH DEFERRED REBUILD;

      你也可以自定義索引的實現類,只要替換AS ''里面的東西,變成自己的包名類名就行。

      不過一樣的,添加索引雖然會加快索引??墒且惨馕吨黾恿舜鎯Φ呢摀?..所以自己衡量吧!

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