Hive数据仓库课件

第7讲Hive数据仓库

第7讲Hive数据仓库

数据分析者面临的问题

数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升

数据分析者面临的问题数据分析者期待的解决方案

完美解决性能瓶颈，在可见未来不容易出现新瓶颈过去所拥有的技能可以平稳过渡。比如SQL、R转移平台的成本有多高？平台软硬件成本，再开发成本，技能再培养成本，维护成本数据分析者期待的解决方案Hive简介

起源自facebook由JeffHammerbacher领导的团队构建在Hadoop上的数据仓库框架设计目的是让SQL技能良好，但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据2008年facebook把hive项目贡献给Apache

Hive简介Hive

数据仓库工具。可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其它特征都能支持可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口Hive不适合用于联机事务处理，也不提供实时查询功能。最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。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。第7讲Hive数据仓库课件Hive现状

Hadoop生态圈中的重要项目企业级数据仓库的主流架构之一解决“即席查询”的问题注意Cloudera的Impala项目，号称比Hive要快3-30倍兼容SQL是目前大数据产品的风向标Hive现状体系结构图体系结构图1、用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(Client)和WEB界面(WUI)。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive服务。Client是Hive的客户端，用户连接至HiveServer。在启动Client模式的时候，需要指出HiveServer所在节点，并且在该节点启动HiveServer。WUI是通过浏览器访问Hive。2、元数据存储。Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby嵌入式数据库。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。3、执行。解释器、编译器、优化器完成HiveQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中,并在随后有MapReduce调用执行。4、HDFS存储。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*fromtbl不会生成MapRedcue任务）。Hive元数据存储Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库：SingleUserMode：此模式连接到一个In-memory的数据库Derby，一般用于UnitTest。1、用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(ClienHive安装

内嵌模式：元数据保持在内嵌的Derby模式，只允许一个会话连接本地独立模式：在本地安装Mysql，把元数据放到Mysql内远程模式：元数据放置在远程的Mysql数据库Hive安装内嵌模式安装

下载并解压Hive内嵌模式安装下载并解压Hive设置环境变量（修改profile文件）设置环境变量（修改profile文件）配置文件

配置文件hive-env.sh

cphive-env.sh.templatehive-env.shhive-env.shcphive-env.sh.temhive-site.xml

cphive-default.xml.templatehive-site.xmlhive-site.xmlcphive-default.启动hive

Hive命令行启动方式：直接输入/hive/bin/hive命令，或者输入hive-servicecli命令。Hiveweb界面启动方式：输入hive-servicehwi命令。Hive采用远程服务启动方式：远程服务的端口号为10000，采用hive--servicehiveserver命令。Hive采用远程后台启动方式：关闭Hive终端，但是Hive服务不退出，采用nohuphive--servicehiveserver命令。启动hiveHive命令行启动方式：直接输入/hive/b简单建删表测试

简单建删表测试一个常见错误

一个常见错误解决方法

修改hadoop-env.sh解决方法修改hadoop-env.shHive安装：独立模式

可参考网络资源：/xqj198404/article/details/9109715/xqj198404/article/details/12166717

Hive安装：独立模式Hive的服务Hive不仅仅是一个shell，通过配置，还可以提供Thrift服务器、Web接口、元数据和JDBC/ODBC服务，具有强大的功能和良好的可扩展性。1、Hiveshell执行HiveQL（大约相当于SQL92标准）查看或临时设置Hive参数，只对当前会话有效创建函数导入jar包Hive的服务HiveQL查询语言HiveQL是一种类似SQL的语言查询语言HQLSQL数据存储位置HDFSRawDevice或者LocalFS数据格式用户定义系统决定数据更新不支持支持索引无有执行MapRedcueExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小HiveQL查询语言HiveQL是一种类似SQL的语言查询HiveQL查询语言1.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块设备或者本地文件系统中。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。

HiveQL查询语言1.查询语言。由于SQL被广泛的应HiveQL查询语言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INSERTINTO...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*fromtbl的查询不需要MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。

HiveQL查询语言4.数据更新。由于Hive是针对数HiveQL查询语言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。而数据库由于ACID语义的严格限制，扩展行非常有限。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。

HiveQL查询语言7.执行延迟。之前提到，Hive在查HiveQL查询语言Hive安装与部署成功之后，在命令行输入hive进入shell。1、退出shell：Hive>quit;2、查看已有表

Hive>showtables;3、查看表结构Hive>describetablename;HiveQL查询语言Hive安装与部署成功之后，在命令行输建表CreateTableCREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]table_name[(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][COMMENTtable_comment][PARTITIONEDBY(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][CLUSTEREDBY(col_name,col_name,...)[SORTEDBY(col_name[ASC|DESC],...)]INTOnum_bucketsBUCKETS][ROWFORMATrow_format][STOREDASfile_format][LOCATIONhdfs_path]建表CreateTableCREATETABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用IFNOTEXIST选项来忽略这个异常。EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROWFORMAT或者ROWFORMATDELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。如果文件数据是纯文本，可以使用STOREDASTEXTFILE。如果数据需要压缩，使用STOREDASSEQUENCE。有分区的表可以在创建的时候使用PARTITIONEDBY语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行CLUSTEREDBY操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORTBY对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。表名和列名不区分大小写，SerDe和属性名区分大小写。表和列的注释是字符串。CREATETABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字创建表

创建表创建表

创建表列类型Hive支持的数据类型如下:原生类型:TINYINTSMALLINTINTBIGINTBOOLEANFLOATDOUBLESTRINGBINARY

(Hive

0.8.0以上才可用)TIMESTAMP

(Hive

0.8.0以上才可用)复合类型:arrays:

ARRAY<data_type>maps:

MAP<primitive_type,data_type>structs:

STRUCT<col_name:data_type[COMMENTcol_comment],...>union:

UNIONTYPE<data_type,data_type,...>列类型Hive中表的类型Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据模型：Table，ExternalTable，Partition，Bucket。（1）普通表普通表的创建就是一个表对应一个表名和表名对应的文件。（2）外部表建表的同时指定一个指向实际数据的路径，创建内部表时会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。删除表时，内部表的元数据和数据一起被删，而外部表只删除元数据，不删除数据。（3）分区表在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如：pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds=20090801,ctry=US的HDFS子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于ds=20090801,ctry=CA的HDFS子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CAHive中表的类型Hive没有专门的数据存储格式，也没有为加载数据Hive不支持一条一条用insert语句进行插入操作，也不支持update操作。数据以load的方式加载到建立好的表中，一旦导入，不可修改。LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]Load操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到Hive表对应的位置。filepath可以是：相对路径，例如：project/data1绝对路径，例如：/user/hive/project/data1包含模式的完整URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1加载数据Hive不支持一条一条用insert语句进行插入操作加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一个分区的分区名。filepath可以引用一个文件（这种情况下，Hive会将文件移动到表所对应的目录中）或者是一个目录（在这种情况下，Hive会将目录中的所有文件移动至表所对应的目录中）。如果指定了LOCAL，那么：load命令会去查找本地文件系统中的filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。用户也可以为本地文件指定一个完整的URI，比如：file:///user/hive/project/data1.load命令会将filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。如果没有指定LOCAL关键字，如果filepath指向的是一个完整的URI，hive会直接使用这个URI。否则：如果没有指定schema或者authority，Hive会使用在hadoop配置文件中定义的schema和authority，

指定了Namenode的URI。如果路径不是绝对的，Hive相对于/user/进行解释。Hive会将filepath中指定的文件内容移动到table（或者partition）所指定的路径中。如果使用了OVERWRITE关键字，则目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将filepath指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和filepath中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一插入数据

插入数据SELECT查询SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,select_expr,...FROMtable_reference[WHEREwhere_condition][GROUPBYcol_list][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list]][LIMITnumber]一个SELECT语句可以是一个union查询或一个子查询的一部分table_reference是查询的输入，可以是一个普通表、一个视图、一个join或一个子查询简单查询。例如，下面这一语句从t1表中查询所有列的信息。SELECT*FROMt1WHEREClauseWHEREClause是一个布尔表达式，不支持where子句中的in，exit或子查询SELECT查询SELECT[ALL|DISTINCT使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录。DISTINCT表示去掉重复的记录。hive>SELECTcol1,col2FROMt113131425hive>SELECTDISTINCTcol1,col2FROMt1131425使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是基于Partition的查询一般SELECT查询会扫描整个表（除非是为了抽样查询）。但是如果一个表使用PARTITIONEDBY子句建表，查询就可以利用分区剪枝（inputpruning）的特性，只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive当前的实现是，只有分区断言出现在离FROM子句最近的那个WHERE子句中，才会启用分区剪枝。例如，如果page_views表使用date列分区，以下语句只会读取分区为‘2008-03-01’的数据。SELECTpage_views.*FROMpage_viewsWHEREpage_views.date>='2008-03-01'ANDpage_views.date<='2008-03-31';基于Partition的查询查询

查询连接HiveQL的连接分为内连接、左向外连接、右向外连接、全外连接和半连接5种。例如：Selectuserinfor.*,choice.*fromuserinforjoinchoiceon(userinfor.id=choice.userid);连接HiveQL的连接分为内连接、左向外连接、右向外连接、全表连接

表连接JDBC/ODBC接口

用户可以像连接传统关系数据库一样使用JDBC或ODBC连接Hive目前还不成熟JDBC/ODBC接口JDBC的具体连接过程

1.使用jdbc的方式连接Hive，首先做的事情就是需要启动hive的ThriftServer,否则连接hive的时候会报connectionrefused的错误。启动命令如下：hive--servicehiveserver2.新建java项目，然后将hive/lib下的所有jar包和hadoop的核心jar包hadoop-0.20.2-core.jar添加到项目的类路径上。

JDBC的具体连接过程样板代码

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//TODOAuto-generatedmethodstubClass.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");StringdropSql="droptablepokes";StringcreateSql="createtablepokes(fooint,barstring)";StringinsertSql="loaddatalocalinpath'/home/zhangxin/hive/kv1.txt'overwriteintotablepokes";StringquerySql="selectbarfrompokeslimit5";Connectionconnection=DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/default","","");Statementstatement=connection.createStatement();statement.execute(dropSql);statement.execute(createSql);statement.execute(insertSql);ResultSetrs=statement.executeQuery(querySql);while(rs.next()){System.out.println(rs.getString("bar"));}}样板代码Web接口

假设hive部署在机器上，conf/hive-default.xml文件都是默认值，那么我们直接在浏览器中输入：:9999/hwi/就可以访问了Web接口元数据

NUCLEUS_TABLESADBSSEQUENCE_TABLESERDESTBLSSDSPARTITION_KEYSCOLUMNSBUCKETING_COLSSD_PARAMSSORT_COLSSERDE_PARAMSTABLE_PARAMS元数据Hive的数据放在哪儿？

数据在HDFS的warehouse目录下，一个表对应一个子目录桶与reduce本地的/tmp目录存放日志和执行计划Hive的数据放在哪儿？数据在HDFS的warehouseHive的数据放在哪儿？

Hive的数据放在哪儿？谢谢！谢谢！第7讲Hive数据仓库

第7讲Hive数据仓库

数据分析者面临的问题

数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升

数据分析者面临的问题数据分析者期待的解决方案

完美解决性能瓶颈，在可见未来不容易出现新瓶颈过去所拥有的技能可以平稳过渡。比如SQL、R转移平台的成本有多高？平台软硬件成本，再开发成本，技能再培养成本，维护成本数据分析者期待的解决方案Hive简介

起源自facebook由JeffHammerbacher领导的团队构建在Hadoop上的数据仓库框架设计目的是让SQL技能良好，但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据2008年facebook把hive项目贡献给Apache

Hive简介Hive

数据仓库工具。可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其它特征都能支持可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口Hive不适合用于联机事务处理，也不提供实时查询功能。最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。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。第7讲Hive数据仓库课件Hive现状

Hadoop生态圈中的重要项目企业级数据仓库的主流架构之一解决“即席查询”的问题注意Cloudera的Impala项目，号称比Hive要快3-30倍兼容SQL是目前大数据产品的风向标Hive现状体系结构图体系结构图1、用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(Client)和WEB界面(WUI)。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive服务。Client是Hive的客户端，用户连接至HiveServer。在启动Client模式的时候，需要指出HiveServer所在节点，并且在该节点启动HiveServer。WUI是通过浏览器访问Hive。2、元数据存储。Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby嵌入式数据库。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。3、执行。解释器、编译器、优化器完成HiveQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中,并在随后有MapReduce调用执行。4、HDFS存储。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*fromtbl不会生成MapRedcue任务）。Hive元数据存储Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库：SingleUserMode：此模式连接到一个In-memory的数据库Derby，一般用于UnitTest。1、用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(ClienHive安装

内嵌模式：元数据保持在内嵌的Derby模式，只允许一个会话连接本地独立模式：在本地安装Mysql，把元数据放到Mysql内远程模式：元数据放置在远程的Mysql数据库Hive安装内嵌模式安装

下载并解压Hive内嵌模式安装下载并解压Hive设置环境变量（修改profile文件）设置环境变量（修改profile文件）配置文件

配置文件hive-env.sh

cphive-env.sh.templatehive-env.shhive-env.shcphive-env.sh.temhive-site.xml

cphive-default.xml.templatehive-site.xmlhive-site.xmlcphive-default.启动hive

Hive命令行启动方式：直接输入/hive/bin/hive命令，或者输入hive-servicecli命令。Hiveweb界面启动方式：输入hive-servicehwi命令。Hive采用远程服务启动方式：远程服务的端口号为10000，采用hive--servicehiveserver命令。Hive采用远程后台启动方式：关闭Hive终端，但是Hive服务不退出，采用nohuphive--servicehiveserver命令。启动hiveHive命令行启动方式：直接输入/hive/b简单建删表测试

简单建删表测试一个常见错误

一个常见错误解决方法

修改hadoop-env.sh解决方法修改hadoop-env.shHive安装：独立模式

可参考网络资源：/xqj198404/article/details/9109715/xqj198404/article/details/12166717

Hive安装：独立模式Hive的服务Hive不仅仅是一个shell，通过配置，还可以提供Thrift服务器、Web接口、元数据和JDBC/ODBC服务，具有强大的功能和良好的可扩展性。1、Hiveshell执行HiveQL（大约相当于SQL92标准）查看或临时设置Hive参数，只对当前会话有效创建函数导入jar包Hive的服务HiveQL查询语言HiveQL是一种类似SQL的语言查询语言HQLSQL数据存储位置HDFSRawDevice或者LocalFS数据格式用户定义系统决定数据更新不支持支持索引无有执行MapRedcueExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小HiveQL查询语言HiveQL是一种类似SQL的语言查询HiveQL查询语言1.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块设备或者本地文件系统中。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。

HiveQL查询语言1.查询语言。由于SQL被广泛的应HiveQL查询语言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INSERTINTO...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*fromtbl的查询不需要MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。

HiveQL查询语言4.数据更新。由于Hive是针对数HiveQL查询语言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。而数据库由于ACID语义的严格限制，扩展行非常有限。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。

HiveQL查询语言7.执行延迟。之前提到，Hive在查HiveQL查询语言Hive安装与部署成功之后，在命令行输入hive进入shell。1、退出shell：Hive>quit;2、查看已有表

Hive>showtables;3、查看表结构Hive>describetablename;HiveQL查询语言Hive安装与部署成功之后，在命令行输建表CreateTableCREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]table_name[(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][COMMENTtable_comment][PARTITIONEDBY(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][CLUSTEREDBY(col_name,col_name,...)[SORTEDBY(col_name[ASC|DESC],...)]INTOnum_bucketsBUCKETS][ROWFORMATrow_format][STOREDASfile_format][LOCATIONhdfs_path]建表CreateTableCREATETABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用IFNOTEXIST选项来忽略这个异常。EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROWFORMAT或者ROWFORMATDELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。如果文件数据是纯文本，可以使用STOREDASTEXTFILE。如果数据需要压缩，使用STOREDASSEQUENCE。有分区的表可以在创建的时候使用PARTITIONEDBY语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行CLUSTEREDBY操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORTBY对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。表名和列名不区分大小写，SerDe和属性名区分大小写。表和列的注释是字符串。CREATETABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字创建表

创建表创建表

创建表列类型Hive支持的数据类型如下:原生类型:TINYINTSMALLINTINTBIGINTBOOLEANFLOATDOUBLESTRINGBINARY

(Hive

0.8.0以上才可用)TIMESTAMP

(Hive

0.8.0以上才可用)复合类型:arrays:

ARRAY<data_type>maps:

MAP<primitive_type,data_type>structs:

STRUCT<col_name:data_type[COMMENTcol_comment],...>union:

UNIONTYPE<data_type,data_type,...>列类型Hive中表的类型Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据模型：Table，ExternalTable，Partition，Bucket。（1）普通表普通表的创建就是一个表对应一个表名和表名对应的文件。（2）外部表建表的同时指定一个指向实际数据的路径，创建内部表时会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。删除表时，内部表的元数据和数据一起被删，而外部表只删除元数据，不删除数据。（3）分区表在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如：pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds=20090801,ctry=US的HDFS子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于ds=20090801,ctry=CA的HDFS子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CAHive中表的类型Hive没有专门的数据存储格式，也没有为加载数据Hive不支持一条一条用insert语句进行插入操作，也不支持update操作。数据以load的方式加载到建立好的表中，一旦导入，不可修改。LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]Load操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到Hive表对应的位置。filepath可以是：相对路径，例如：project/data1绝对路径，例如：/user/hive/project/data1包含模式的完整URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1加载数据Hive不支持一条一条用insert语句进行插入操作加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一个分区的分区名。filepath可以引用一个文件（这种情况下，Hive会将文件移动到表所对应的目录中）或者是一个目录（在这种情况下，Hive会将目录中的所有文件移动至表所对应的目录中）。如果指定了LOCAL，那么：load命令会去查找本地文件系统中的filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。用户也可以为本地文件指定一个完整的URI，比如：file:///user/hive/project/data1.load命令会将filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。如果没有指定LOCAL关键字，如果filepath指向的是一个完整的URI，hive会直接使用这个URI。否则：如果没有指定schema或者authority，Hive会使用在hadoop配置文件中定义的schema和authority，

指定了Namenode的URI。如果路径不是绝对的，Hive相对于/user/进行解释。Hive会将filepath中指定的文件内容移动到table（或者partition）所指定的路径中。如果使用了OVERWRITE关键字，则目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将filepath指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和filepath中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一插入数据

插入数据SELECT查询SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,select_expr,...FROMtable_reference[WHEREwhere_condition][GROUPBYcol_list][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list]][LIMITnumber]一个SELECT语句可以是一个union查询或一个子查询的一部分table_reference是查询的输入，可以是一个普通表、一个视图、一个join或一个子查询简单查询。例如，下面这一语句从t1表中查询所有列的信息。SELECT*FROMt1WHEREClauseWHEREClause是一个布尔表达式，不支持where子句中的in，exit或子查询SELECT查询SELECT[ALL|DISTINCT使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录。DISTINCT表示去掉重复的记录。hive>SELECTcol