Hive 1.2.1
大数据体系概述Hive架构数据仓库Hive 是什么Hive的安装
版本介绍学习Hive安装主要流程 Hive与传统数据库比较Hive的存储格式
TextFileRCFileORCFileParquetSEQUENCEFILEAVROHive的四大常用存储格式存储效率及执行速度对比 Hive操作客户端Hive的metastoreHive元数据表结构
1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATAbase_PARAMS)3、Hive表和视图相关的元数据表4、Hive文件存储信息相关的元数据表5、Hive表字段相关的元数据表6、Hive表分分区相关的元数据表 6、其他不常用的元数据表 Hive 1.2.1
大数据体系概述
Hive架构
数据仓库
很久很久以前,我们的世界分为:人族、矮人族、精灵、兽族…本来世界很和平。
突然有一天,有一个人,有一个想法,这个想法很可怕,打破了这样的平静,他想统治整个世界,怎么做呢?
他想了一个主意,他会魔法,他用他的魔法,打造出魔戒,然后他把这个魔戒分别送个各个种族的首领,方便各个首领更好的统治;
然后他又偷偷的制造了一个至尊魔戒,这个至尊魔戒可以统治普通的魔戒,以此实现他的统一世界的梦想。。。。。。
如果把世界上每一个生物当作一条记录,那么魔戒就好比数据库,而我们的至尊魔戒就是数据仓库。
数据仓库(Data WareHouse) 实际上是为了公司能够统一各种业务数据,将各个不同数据源中的数据融合,这些数据通常可以做数据分析、数据挖掘、报表,帮助公司做决策。
Hive 是什么
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载( ETL ),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 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。
Hive的表其实就是HDFS的目录,按表名把文件夹分开。如果是分区表,则分区值是子文件夹,可以直接在M/R Job里使用这些数据。
Hive相当于hadoop的客户端工具,部署时不一定放在集群管理节点中,可以放在某个节点上。
Hive的安装
Hive的详细安装过程请点击下方靓仔原创博客链接:
Hive数据仓库——环境搭建及简单使用
版本介绍Hive数据仓库——环境搭建及简单使用1.2.1和1.2.2 稳定版本,为Hive2版本(主流版本)1.2.1的程序只能连接hive1.2.1 的hiveserver2 学习Hive
java 1.8.0_171hadoop 2.7.6hive 1.2.1mysql:5.7
安装主要流程 安装MySQL服务安装hive包,解压修改配置文件,连接mysql,连接hadoop启动自己使用的过程中一定严格按照这个版本去使用(版本兼容)
Hive的详细安装过程请点击下方靓仔原创博客链接:
Hive数据仓库——环境搭建及简单使用
Hive与传统数据库比较
查询语言,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。数据存储位置,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。数据格式,Hive 中没有定义专门的数据格式。而在数据库中,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。数据更新,Hive 对数据的改写和添加比较弱化,0.14版本之后支持,需要启动配置项。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的。索引,Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理。因此访问延迟较高。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。执行计算,Hive 中执行是通过 MapReduce 来实现的而数据库通常有自己的执行引擎。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。
Hive的存储格式
Hive的数据存储基于Hadoop HDFS。Hive没有专门的数据文件格式,常见的有以下几种:
TEXTFILESEQUENCEFILEAVRORCFILEORCFILEPARQUET
TextFile
TEXTFILE 即正常的文本格式,是Hive默认文件存储格式,因为大多数情况下源数据文件都是以text文件格式保存(便于查看验数和防止乱码)。此种格式的表文件在HDFS上是明文,可用hadoop fs -cat命令查看,从HDFS上get下来后也可以直接读取。
TEXTFILE 存储文件默认每一行就是一条记录,可以指定任意的分隔符进行字段间的分割。但这个格式无压缩,需要的存储空间很大。虽然可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用,使用这种方式,Hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
一般只有与其他系统由数据交互的接口表采用TEXTFILE 格式,其他事实表和维度表都不建议使用。
RCFile
Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能。通常写操作比较慢,比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。 RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。首先,其将数据按行分块,保证同一个record在一个块上,避免读一个记录需要读取多个block。其次,块数据列式存储,有利于数据压缩和快速的列存取。
ORCFile
Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分 (Split) 的。因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的Task也就减少了。ORC能很大程度的节省存储和计算资源,但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩,当然这部分的CPU消耗是非常少的。
Parquet
通常我们使用关系数据库存储结构化数据,而关系数据库中使用数据模型都是扁平式的,遇到诸如List、Map和自定义Struct的时候就需要用户在应用层解析。但是在大数据环境下,通常数据的来源是服务端的埋点数据,很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分,而每一个对象都可能是嵌套的,所以如果能够原生的支持这种数据,这样在查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。
Parquet的灵感来自于2010年Google发表的Dremel论文,文中介绍了一种支持嵌套结构的存储格式,并且使用了列式存储的方式提升查询性能。Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定。这也是parquet相较于orc的仅有优势:支持嵌套结构。Parquet 没有太多其他可圈可点的地方,比如他不支持update操作(数据写成后不可修改),不支持ACID等。
SEQUENCEFILE
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以
SequenceFile支持三种压缩选择:NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低,一般建议使用BLOCK压缩。 SequenceFile最重要的优点就是Hadoop原生支持较好,有API,但除此之外平平无奇,实际生产中不会使用。
AVRO
Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑,若要读取大量数据时,Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的,所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式,如Pig 、Hive、Flume、Sqoop 和 Hcatalog。
Hive的四大常用存储格式存储效率及执行速度对比
结论:ORCFile存储文件读操作效率最高
耗时比较:ORC
Hive操作客户端结论:ORCFile存储文件占用空间少,压缩效率高
占用空间:ORC
常用的2个:CLI,JDBC/ODBC
CLI,即Shell命令行JDBC/ODBC 是 Hive 的Java,与使用传统数据库JDBC的方式类似。Hive 将元数据存储在数据库中 (metastore) ,目前只支持 mysql、derby。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;由解释器、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 (plan) 的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后由 MapReduce 调用执行。Hive 的数据存储在 HDFS 中,大部分的查询由 MapReduce 完成(包含 * 的查询,比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务) Hive的metastore
metastore是hive元数据的集中存放地。metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎。Derby引擎的缺点:一次只能打开一个会话。使用MySQL作为外置存储引擎,多用户同时访问元数据表结构 Hive元数据表结构 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)
该表比较简单,但很重要。
如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.version’ doesn’t exist”。
2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATAbase_PARAMS)
DBS:该表存储Hive中所有数据库的基本信息,字段如下:
DATAbase_PARAMS:该表存储数据库的相关参数,在CREATE DATAbase时候用WITH
DBPROPERTIES(property_name=property_value, …)指定的参数。
DBS和DATAbase_PARAMS这两张表通过DB_ID字段关联。
3、Hive表和视图相关的元数据表
主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS,这三张表通过TBL_ID关联。
TBLS:该表中存储Hive表,视图,索引表的基本信息。
TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息
TBL_PRIVS:该表存储表/视图的授权信息
4、Hive文件存储信息相关的元数据表
主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS,由于HDFS支持的文件格式很多,而建Hive表时候也可以指定各种文件格式,Hive在将HQL解析成MapReduce时候,需要知道去哪里,使用哪种格式去读写HDFS文件,而这些信息就保存在这几张表中。
SDS:该表保存文件存储的基本信息,如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联,可以获取Hive表的存储信息。
SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息,在创建表时候使用STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)指定。
SERDES:该表存储序列化使用的类信息
SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息,比如:行、列分隔符
5、Hive表字段相关的元数据表
要涉及COLUMNS_V2
COLUMNS_V2:该表存储表对应的字段信息
6、Hive表分分区相关的元数据表
主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
PARTITIONS:该表存储表分区的基本信息
PARTITION_KEYS:该表存储分区的字段信息
PARTITION_KEY_VALS:该表存储分区字段值
PARTITION_PARAMS:该表存储分区的属性信息
6、其他不常用的元数据表
DB_PRIVS,数据库权限信息表。通过GRANT语句对数据库授权后,将会在这里存储。IDXS,索引表,存储Hive索引相关的元数据。INDEX_PARAMS,索引相关的属性信息。TBL_COL_STATS,表字段的统计信息。使用ANALYZE语句对表字段分析后记录在这里。TBL_COL_PRIVS,表字段的授权信息。PART_PRIVS,分区的授权信息。PART_COL_PRIVS, 分区字段的权限信息。PART_COL_STATS,分区字段的统计信息。FUNCS,用户注册的函数信息。FUNC_RU,用户注册函数的资源信息。
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