Hive入门指南-数据仓库-火龙果软件工程

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Hive入门指南

来源：life 发布于： 2015-9-2

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1、安装与配置

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库软件，用于查询和管理存放在分布式存储上的大规模数据集。它提供：

（1）一系列的工具，可以方便地对数据进行提取/转化/加载（ETL）；

（2）一种可以对各种数据格式上进行结构化的机制；

（3）存取存放在Apache HDFS或其他存储系统如Apache HBase上的文件；

（4）通过MapReduce执行查询功能。

Hive 定义了简单的类SQL查询语言，称为QL，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的开发者开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作。QL也可以被扩展，以让用户自定义标量函数（UDF's）、聚合（UDAF's）和表函数（UDTF's）。

Hive并不要求使用"Hive格式"来读写数据－－没有这样的格式，Hive没有专门的数据格式。 Hive可以很好的工作在Apache Thrift、控制分隔符、或用户指定的数据格式上。

Hive并不是为OLTP工作负载设计的，也不提供实时查询和行级别的更新。它最常用于批量作业，比较适合工作在只追加的大数据集上（如Web日志）。Hive的核心设计思想是可伸缩性（通过动态添加到Hadoop集群的机器来进行横向扩展）、可扩展性（使用MapReduce框架和UDF/UDAF/UDTF）、容错性、与输入格式的松耦合性。

从http://hive.apache.org/releases.html处下载最新的稳定版hive-0.9.0.tar.gz。下一步你需要解压缩Tar包，这将会创建一个名为hive-x.y.z的子目录：

$ tar -xzvf hive-x.y.z.tar.gz

设置HIVE_HOME环境变量指向到Hive的安装目录：

$ cd hive-x.y.z
$ export HIVE_HOME=$(pwd)

最后，将$HIVE_HOME/bin添加到你的PATH环境变量中：

$ export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

2、运行Hive

Hive使用Hadoop，这意味着你必须在PATH里面设置了hadoop路径，或者导出export HADOOP_HOME=<hadoop-install-dir>也可以。另外，你必须在创建Hive库表前，在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse（也称为hive.metastore.warehouse.dir），并且将它们的权限设置为chmod g+w。完成这个操作的命令如下：

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /tmp
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

我同样发现设置HIVE_HOME是很重要的，但并非必须。

$ export HIVE_HOME=<hive-install-dir>

在Shell中使用Hive命令行(cli)模式：

$ $HIVE_HOME/bin/hive

3、配置文件管理概述

（1）Hive默认的配置文件保存在 <install-dir>/conf/hive-default.xml，你可以修改其中的配置，并重命名这个文件为 <install-dir>/conf/hive-site.xml（注：我建议你还是保留原始配置文件）。

（2）Hive配置文件的位置可以通过设置HIVE_CONF_DIR环境变量来改变。

（3）Log4j的配置保存在<install-dir>/conf/hive-log4j.properties。

（4）Hive的配置存在于Hadoop之上，这意味着Hadoop的配置默认会被继承到Hive中。

（5）Hive配置可以被如下方式控制：

编辑hive-site.xml并定义任何需要的变量 (包括hadoop的变量)

从cli模式使用使用set命令。使用如下方式：

$ bin/hive -hiveconf x1=y1 -hiveconf x2=y2

这个例子分别设置了变量x1为y1，x2为y2。设置使用 HIVE_OPTS环境变量 "-hiveconf x1=y1 -hiveconf x2=y2" 与上面的功能相同。

Hive查询是执行map-reduce查询，并且这些查询是可以被hadoop的配置所控制的。命令行命令 'SET' 可以被用来设置任何hadoop（或者hive）的配置变量，例如：

hive> SET mapred.job.tracker=myhost.mycompany.com:50030;
hive> SET -v;

后者SET -v用来查看当前全部的设置。而不使用 -v 选项，则是用来查看当前与Hadoop不同的配置。

4、Hive，Map-Reduce与本地模式

Hive编译器会为绝大多数查询生成map-reduce的jobs。这些Jobs使用下面这个变量来表明被提交到Map-Reduce集群中：

mapred.job.tracker

由于这通常是在一个多节点的map-reduce集群中被指出，Hadoop同样有个就近的方式来在用户的工作机上运行map-reduce jobs。这就在小数据集的查询上显得非常有用 - 在这种情况下，本地模式运行通常会比将任务提交到整个大集群中查询更快。数据从HDFS上获取是透明的。同样的，由于本地模式仅运行一个reducer，这样，在大数据查询上是非常慢的。

从0.7版本开始，Hive全面支持本地运行模式，要使用这个模式，请按照下列进行设置：

hive> SET mapred.job.tracker=local;

另外，mapred.local.dir应该指定一个合法的本机路径（注：安装hive的那台服务器）（例如：/tmp/<username>/mapred/local）。否则用户将获取一个定位本地空间的异常抛出）。

从0.7版本开始，Hive同样支持自动/非自动地使用本地模式来完成map-reduce jobs，相关的选项是：

hive> SET hive.exec.mode.local.auto=false;

请注意这个功能默认是关闭的，如果打开，Hive将分析每一个查询的map-reduce job，并且如果以下阀值被确认为OK，就尝试运行在本地：

（1）全部job的输入低于：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max （128MB 默认）

（2）全部的map任务数低于：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max （4 个默认）

（3）全部reduce任务数等于1或者0。

对于小数据集上的查询，或者带有多个map-reduce jobs的查询，但是这些job的输入是很小的(注：小于上述条件)，jobs仍可能使用本地模式来运行。

注意，可能hadoop服务器节点和hive客户端的运行时环境不同（由于不同的jvm版本或者不同的软件库）。这可能会导致运行本地模式时出现一些意外的错误。同样需要注意的是，本地运行模式是运行在一个独立的子jvm中（hive 客户端的子进程）。如果用户愿意，子jvm所能使用的最大内存数可以通过选项hive.mapred.local.mem来进行控制。默认设置是0，这时Hive让Hadoop来决定子jvm的默认内存限制。

5、错误日志

Hive使用log4j来记录日志。默认来说，日志不会被返回到CLI模式的控制台上。默认的日志记录等级是WARN，并被保存到以下文件夹中：

/tmp/<user.name>/hive.log

如果用户愿意，日志可以通过修改下面的参数来返回到控制台上：

bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console

另外，用户可以改变记录等级：

bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,DRFA

注意，配置项hive.root.logger在hive初始化以后，不能通过使用'set'命令来改变了。

Hive也会在在/tmp/<user.name>/ 下为每个hive会话保存查询日志，但是可以通过修改hive-site.xml中的hive.querylog.location属性来变更。

Hive在一个hadoop集群上的运行日志是由Hadoop的配置所决定的。通常Hadoop会为每个map和reduce任务创建日志文件，并保存在运行任务的集群服务器上。日志文件可以通过Hadoop Jobtracker提供的Web UI上的Task Detail页面来跟踪观察。

运行本地模式时（mapred.job.tracker=local），Hadoop/Hive会将执行日志放在本机上，从0.6版本开始，Hive使用hive-exec-log4j.properties （如果不存在，则是使用hive-log4j.properties文件）来决定默认日志的保存方式。默认的配置文件将为每个通过本地模式执行的查询生成一个日志，并存放到/tmp/<user.name>下。这样做的目的是为了将配置单独管理，并可以将日志集中存放到一个用户需要的位置上（例如一个NFS文件服务器）。执行日志对调试运行时错误并无帮助。

错误日志对于定位问题非常有用，请将存在的任何bug发送到hive-dev@hadoop.apache.org

6、DDL操作

创建Hive表和查看使用

hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);

创建一个包含两个字段，名称为pokes的表，第一个字段是int（注：整型），第二个字段是string（注：字符串）

hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);

创建一个名为invites的表，其中包含两个字段和一个叫做ds的分区(partition)字段。分区字段是一个虚拟的字段，本身并不包含在数据中，但是是从加载进来的数据中特别衍生出来的数据集。

默认情况下，表被假定是纯文本的格式，并且使用^A(ctrl-a)来作为数据分割的。

hive> SHOW TABLES;

列出所有的表

hive> SHOW TABLES '.*s';

列出所有结尾包含 's' 的表名。匹配方式使用Java正则表达式，查看下列连接获取关于Java正则的信息http://java.sun.com/javase/6/docs/api/java/util/regex/Pattern.html

hive> DESCRIBE invites;

查看invites表的全部字段

可以修改表名，增加删除新的字段等：

hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;

删除表：

hive> DROP TABLE pokes;

7、元数据存储

元数据默认使用Derby数据库保存在本地文件系统中，并保存在./metastore_db下。通过修改conf/hive-default.xml中的javax.jdo.option.ConnectionURL变量修改。

当前，在默认配置下，元数据每次只能同时被一个用户所使用。

元数据可以存储在任何一个使用JPOX支持的数据库中，这些关系型数据库的连接和类型可以通过两个变量进行控制。javax.jdo.option.ConnectionURL和javax.jdo.option.ConnectionDriverName。

你需要查看数据库的JDO(或JPOX)手册来获取更多信息。

数据库的Schema定义在JDO元数据注释文件package.jdo中，位置在src/contrib/hive/metastore/src/model。

计划在未来，元数据存储引擎可以成为一个独立的服务。

如果你想将元数据作为一个网络的服务来在多个节点中访问，请尝试HiveDerbyServerMode。

8、DML操作

将文件中的数据加载到Hive中:

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;

加载到pokes表的文件包含两个用ctrl-a符号分割的数据列，'LOCAL' 意味着文件是从本地文件系统加载，如果没有 'LOCAL' 则意味着从HDFS中加载。

关键词 'OVERWRITE' 意味着当前表中已经存在的数据将会被删除掉。

如果没有给出 'OVERWRITE'，则意味着数据文件将追加到当前的数据集中。

注意，通过load命令加载的数据不会被校验正确性。如果文件在HDFS上，他将会被移动到hive所管理的文件系统的命名空间中。Hive目录的根路径是在hive-default.xml文件中的变量hive.metastore.warehouse.dir决定的。

我们建议用户在使用Hive建表之前就创建好这个变量指定的目录。

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' 
OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv3.txt' 
OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-08');

上面这两个LOAD语句，将加载不同的数据到invites表的分区(partition)中。invites表必须事先使用ds创建好partition。

hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

上述命令是将HDFS上的文件加载到表中。

注意从HDFS中加载数据，将会把数据移动到目录下。这几乎是瞬间完成的。（注：因为只是在HDFS元数据中修改了文件路径的指向。）

9、SQL 查询

（1）查询示例

下面会演示一些查询范例，在build/dist/examples/queries中可以找到。更多的，可以在hive源码中的ql/src/test/queries/positive中可以找到。

（2）SELECTS和FILTERS

hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

从invite表的字段 'foo' 中选择所有分区ds=2008-08-15的结果。这些结果并不存储在任何地方，只在控制台中显示。

注意下面的示例中，INSERT (到hive表，本地目录或者HDFS目录) 是可选命令。

hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

从invites表中选择分区ds=2008-08-15 的所有行，并放入HDFS目录中。结果数据存放于/tmp/hdfs_out目录中的文件(多个文件，文件数量取决于mapper的数量）。

存在分区的表在使用 WHERE 条件过滤的时候必须至少指定一个分区来查询。

hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;

选择pokes表中所有的数据并放到一个本地（注：当前服务器）的文件路径中。

hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;

hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(*) FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;

字段计算和，最大值，最小值同样可以使用，注意对不包含HIVE-287的Hive版本，你需要使用COUNT(1) 来代替 COUNT(*)。

（3）GROUP BY

hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

注意对不包含HIVE-287的Hive版本，你需要使用COUNT(1) 来代替 COUNT(*)。

（4）JOIN

hive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;

（5）MULTITABLE INSERT(多重插入)

FROM src
INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100
INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200
INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') 
SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;

（6）STREAMING

hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events
SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';

在map中使用脚本/bin/cat对数据的流式访问（类似于hadoop streaming）。同样的，流式访问也可以使用在reduce阶段（请查看Hive Tutorial范例）。

10、简单的使用范例

（1）用户对电影的投票统计

首先，创建一个使用tab分割的文本文件的表

CREATE TABLE u_data (  
        userid INT,  
        movieid INT,  
        rating INT,  
        unixtime STRING)  
ROW FORMAT DELIMITED  
FIELDS TERMINATED BY '\t'  
STORED AS TEXTFILE;

然后，下载这个数据文件并解压：

wget http://www.grouplens.org/system/files/ml-data.tar+0.gz

tar xvzf ml-data.tar+0.gz

将这个文件加载到刚刚创建的表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH 'ml-data/u.data' OVERWRITE INTO TABLE u_data;

计算表u_data中的总行数：

SELECT COUNT(*) FROM u_data;

注意对不包含HIVE-287的Hive版本，你需要使用COUNT(1) 来代替 COUNT(*)。

现在，我们可以在表u_data中做一些复杂的数据分析

创建weekday_mapper.py：

import sys  
import datetime  
  
for line in sys.stdin:  
  line = line.strip()  
  userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')  
  weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()  
  print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

使用mapper脚本：

CREATE TABLE u_data_new (  
        userid INT,  
        movieid INT,  
        rating INT,  
        weekday INT)  
ROW FORMAT DELIMITED  
FIELDS TERMINATED BY '\t';  
add FILE weekday_mapper.py;  
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new  
SELECT  
        TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)  
        USING 'python weekday_mapper.py'  
        AS (userid, movieid, rating, weekday)  
FROM u_data;  
SELECT weekday, COUNT(*)  
FROM u_data_new  
GROUP BY weekday;

注意对0.5.0及更早的的Hive版本，你需要使用COUNT(1) 来代替 COUNT(*)。

（2）Apache Web日志数据

Apache日志格式是可以自定义的，作为大多数网管来说都是使用默认设置。

我们可以给默认的Apache日志创建一个如下的表。

add jar ../build/contrib/hive_contrib.jar;  
CREATE TABLE apachelog (  
        host STRING,  
        identity STRING,  
        user STRING,  
        time STRING,  
        request STRING,  
        status STRING,  
        size STRING,  
        referer STRING,  
        agent STRING)  
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'  
WITH SERDEPROPERTIES (  
        "input.regex" = "([^]*) ([^]*) ([^]*) (-|\\[^\\]*\\]) ([^ \"]*|\"[^\"]*\")
 (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\".*\") ([^ \"]*|\".*\"))?",  
"output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s"  
)  
STORED AS TEXTFILE;

11、Hive的基本概念

下面整理自Hive Tutorial部分：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial

（1）Hive是什么？

Hive是基于hadoop构建的数据仓库基础架构，通过提供一系列的工具，使得用户能够方便的做数据ETL，数据结构化，并针对存放在hadoop上的海量数据进行查询和分析。

hive定义了一种简单的类SQL查询语言---QL，QL语言方便熟悉SQL语言的用户去查询数据。此外，hive也支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据做更加复杂的分析。hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。

（2）Hive不是什么？

Hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保证低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。

Hive的工作模式是提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。

总之，低延迟不是hive追求的首要目标。hive的设计目标是：可伸缩、可扩展、容错及输入格式松耦合。

（3）数据单元

按照数据的粒度大小，hive数据可以被组织成：

1）databases：避免不同表产生命名冲突的一种命名空间

2）tables：具有相同scema的同质数据的集合

3）partitions：一个表可以有一个或多个决定数据如何存储的partition key

4）buckets（或clusters）：在同一个partition中的数据可以根据某个列的hash值分为多个bucket。partition和bucket并非必要，但是它们能大大加快数据的查询速度。

12、数据类型

（1）简单类型：

TINYINT - 1 byte integer

SMALLINT - 2 byte integer

INT - 4 byte integer

BIGINT - 8 byte

BOOLEAN - TRUE/ FALSE

FLOAT - 单精度

DOUBLE - 双精度

STRING - 字符串集合

（2）复杂类型：

Structs： structs内部的数据可以通过DOT（.）来存取，例如，表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT}，我们可以通过c.a来访问域a。

Maps（Key-Value对）：访问指定域可以通过['element name']进行，例如，一个Map M包含了一个group->gid的k-v对，gid的值可以通过M['group']来获取。

Arrays：array中的数据为相同类型，例如，假如array A中元素['a','b','c']，则A[1]的值为'b'。

13、内建运算符和函数

包括关系运算符(A=B, A!=B, A<B等等）、算术运算符（A+B, A*B, A&B, A|B等等）、逻辑运算符（A&&B, A|B等等）、复杂类型上的运算符（A[n], M[key], S.x）、各种内建函数。

14、语言能力

hive查询语言提供基本的类sql操作，这些操作基于table和partition，包括：

1. 使用where语句过滤制定行

2. 使用select查找指定列

3. join两张table

4. group by

5. 一个表的查询结果存入另一张表

6. 将一个表的内容存入本地目录

7. 将查询结果存储到hdfs上

8. 管理table和partition(creat、drop、alert)

9. 在查询中嵌入map-reduce程序

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