【大数据入门】Hadoop技术原理与应用之基于Hadoop的数据仓库Hive_(1)把本地目录:/usr/local/data下的数据文件 hello.txt中的数据装载进tes

基于Hadoop的数据仓库Hive

文章目录

• • 基于Hadoop的数据仓库Hive
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  • • 6.1 概述
    • • 6.1.1 数据仓库概念
      • 6.1.2 传统数据仓库面临的挑战
      • 6.1.3 Hive简介
      • 6.1.4 Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系
      • 6.1.5 Hive与传统数据库的对比分析
      • 6.1.6 Hive在企业中的部署和应用
    • 6.2 Hive系统架构
    • 6.3 Hive工作原理
    • • 6.3.1 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理
      • 6.3.2 Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程
    • 6.4 Hive HA基本原理
    • 6.5 Impala
    • • 6.5.1 Impala简介
      • 6.5.2 Impala系统架构
      • 6.5.3 Impala查询执行过程
      • 6.5.4 Impala与Hive的比较
    • 6.6 Hive编程实践
    • • 6.6.1 Hive的安装与配置
      • 6.6.2 Hive的数据类型
      • 6.6.3 Hive基本操作
      • 6.6.4 Hive应用实例：WordCount
      • 6.6.5 Hive编程的优势
    • 本章小结

6.1 概述

6.1.1 数据仓库概念

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。

图1 数据仓库的体系结构

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6.1.2 传统数据仓库面临的挑战

1. 无法满足快速增长的海量数据存储需求
2. 无法有效处理不同类型的数据
3. 计算和处理能力不足

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6.1.3 Hive简介

• Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具
• 支持大规模数据存储、分析，具有良好的可扩展性
• 某种程度上可以看作是用户编程接口，本身不存储和处理数据
• 依赖分布式文件系统HDFS存储数据
• 依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据
• 定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL
• 用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任务
• 可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上
• 是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具

Hive具有的特点非常适用于数据仓库:

1.采用批处理方式处理海量数据

• Hive需要把HiveQL语句转换成MapReduce任务进行运行
• 数据仓库存储的是静态数据，对静态数据的分析适合采用批处理方式，不需要快速响应给出结果，而且数据本身也不会频繁变化

2.提供适合数据仓库操作的工具

• Hive本身提供了一系列对数据进行提取、转换、加载（ETL）的工具，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据
• 这些工具能够很好地满足数据仓库各种应用场景

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6.1.4 Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系

• Hive依赖于HDFS存储数据
• Hive依赖于MapReduce处理数据
• 在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具
• HBase提供数据的实时访问

图2 Hadoop生态系统

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6.1.5 Hive与传统数据库的对比分析

• Hive在很多方面和传统的关系数据库类似，但是它的底层依赖的是HDFS和MapReduce，所以在很多方面又有别于传统数据库，不同点请看下表：

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6.1.6 Hive在企业中的部署和应用

1. Hive在企业大数据分析平台中的应用

图3 企业中一种常见的大数据分析平台部署框架

2.Hive在Facebook公司中的应用

• 基于Oracle的数据仓库系统已经无法满足激增的业务需求
• Facebook公司开发了数据仓库工具Hive，并在企业内部进行了大量部署

图4 Facebook的数据仓库架构

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6.2 Hive系统架构

• 用户接口模块包括CLI、HWI、JDBC、ODBC、Thrift Server
• 驱动模块（Driver）包括编译器、优化器、执行器等，负责把HiveSQL语句转换成一系列MapReduce作业
• 元数据存储模块（Metastore）是一个独立的关系型数据库（自带derby数据库，或MySQL数据库）

图5 Hive系统架构

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6.3 Hive工作原理

6.3.1 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理

1.join的实现原理

图6 join过程

2. group by的实现原理

存在一个分组（Group By）操作，其功能是把表Score的不同片段按照rank和level的组合值进行合并，计算不同rank和level的组合值分别有几条记录：

select rank, level ,count(*) as value

from score

group by rank, level

图7 group by过程

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6.3.2 Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程

当用户向Hive输入一段命令或查询时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作：

• 驱动模块接收该命令或查询编译器
• 对该命令或查询进行解析编译
• 由优化器对该命令或查询进行优化计算
• 该命令或查询通过执行器进行执行

图8 SQL查询转换成MapReduce过程

第1步：由Hive驱动模块中的编译器对用户输入的SQL语言进行词法和语法解析，将SQL语句转化为抽象语法树的形式

第2步：抽象语法树的结构仍很复杂，不方便直接翻译为MapReduce算法程序，因此，把抽象语法书转化为查询块

第3步：把查询块转换成逻辑查询计划，里面包含了许多逻辑操作符

第4步：重写逻辑查询计划，进行优化，合并多余操作，减少MapReduce任务数量

第5步：将逻辑操作符转换成需要执行的具体MapReduce任务

第6步：对生成的MapReduce任务进行优化，生成最终的MapReduce任务执行计划

第7步：由Hive驱动模块中的执行器，对最终的MapReduce任务进行执行输出

几点说明：

1. 当启动MapReduce程序时，Hive本身是不会生成MapReduce算法程序的
2. 需要通过一个表示“Job执行计划”的XML文件驱动执行内置的、原生的Mapper和Reducer模块
3. Hive通过和JobTracker通信来初始化MapReduce任务，不必直接部署在JobTracker所在的管理节点上执行
4. 通常在大型集群上，会有专门的网关机来部署Hive工具。网关机的作用主要是远程操作和管理节点上的JobTracker通信来执行任务
5. 数据文件通常存储在HDFS上，HDFS由名称节点管理

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6.4 Hive HA基本原理

问题：在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题

解决方案：Hive HA（High Availability）

1. 由多个Hive实例进行管理的，这些Hive实例被纳入到一个资源池中，并由HAProxy提供一个统一的对外接口
2. 对于程序开发人员来说，可以把它认为是一台超强“Hive"

图9 Hive HA基本原理

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6.5 Impala

6.5.1 Impala简介

• Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase上的PB级大数据，在性能上比Hive高出3~30倍
• Impala的运行需要依赖于Hive的元数据
• Impala是参照 Dremel系统进行设计的
• Impala采用了与商用并行关系数据库类似的分布式查询引擎，可以直接与HDFS和HBase进行交互查询
• Impala和Hive采用相同的SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口

图10 Impala与其他组件关系

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6.5.2 Impala系统架构

• Impala和Hive、HDFS、HBase等工具是统一部署在一个Hadoop平台上的
• Impala主要由Impalad，State Store和CLI三部分组成

图11 Impala系统架构

Impala主要由Impalad，State Store和CLI三部分组成

1. Impalad

• 负责协调客户端提交的查询的执行
• 包含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块
• 与HDFS的数据节点（HDFS DN）运行在同一节点上
• 给其他Impalad分配任务以及收集其他Impalad的执行结果进行汇总
• Impalad也会执行其他Impalad给其分配的任务，主要就是对本地HDFS和HBase里的部分数据进行操作

2. State Store

• 会创建一个statestored进程
• 负责收集分布在集群中各个Impalad进程的资源信息，用于查询调度

3. CLI

• 给用户提供查询使用的命令行工具
• 还提供了Hue、JDBC及ODBC的使用接口

说明：Impala中的元数据直接存储在Hive中。Impala采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口，从而使得在一个Hadoop平台上，可以统一部署Hive和Impala等分析工具，同时支持批处理和实时查询

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6.5.3 Impala查询执行过程

图12 Impala查询过程图

Impala执行查询的具体过程：

第0步，当用户提交查询前，Impala先创建一个负责协调客户端提交的查询的Impalad进程，该进程会向Impala State Store提交注册订阅信息，State Store会创建一个statestored进程，statestored进程通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅信息。

第1步，用户通过CLI客户端提交一个查询到impalad进程，Impalad的

Query Planner对SQL语句进行解析，生成解析树；然后，Planner把这个查询的解析树变成若干PlanFragment，发送到Query Coordinator

第2步，Coordinator通过从MySQL元数据库中获取元数据，从HDFS的名称节点中获取数据地址，以得到存储这个查询相关数据的所有数据节点。

第3步，Coordinator初始化相应impalad上的任务执行，即把查询任务分配给所有存储这个查询相关数据的数据节点。

第4步，Query Executor通过流式交换中间输出，并由Query Coordinator汇聚来自各个impalad的结果。

第5步，Coordinator把汇总后的结果返回给CLI客户端。

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6.5.4 Impala与Hive的比较

图13 Impala与Hive的对比

Hive与Impala的不同点总结如下：

1. Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询

2. Hive依赖于MapReduce计算框架，Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，直接分发执行计划到各个Impalad执行查询

3. Hive在执行过程中，如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证查询能顺序执行完成，而Impala在遇到内存放不下数据时，不会利用外存，所以Impala目前处理查询时会受到一定的限制

总结

• Impala的目的不在于替换现有的MapReduce工具
• 把Hive与Impala配合使用效果最佳
• 可以先使用Hive进行数据转换处理，之后再使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析

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6.6 Hive编程实践

6.6.1 Hive的安装与配置

1. Hive安装

安装Hive之前需要安装jdk1.6以上版本以及启动Hadoop

• 下载安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz

  下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/

• 解压安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz至路径 /usr/local

• 配置系统环境,将hive下的bin目录添加到系统的path中

2. Hive配置

Hive有三种运行模式，单机模式、伪分布式模式、分布式模式。均是通过修改hive-site.xml文件实现，如果 hive-site.xml文件不存在，我们可以参考$HIVE_HOME/conf目录下的hive-default.xml.template文件新建。

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6.6.2 Hive的数据类型

表14 Hive的集合数据类型

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6.6.3 Hive基本操作

1. create: 创建数据库、表、视图

• 创建数据库

①.创建数据库hive

hive> create database hive;

②创建数据库hive。因为hive已经存在，所以会抛出异常，加上if not exists关键字，则不会抛出异常

hive> create database if not exists hive;

• 创建表

①.在hive数据库中，创建表usr，含三个属性id，name，age

hive> use hive;

hive>create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);

②.在hive数据库中，创建表usr，含三个属性id，name，age，存储路径为“/usr/local/hive/warehouse/hive/usr”

hive>create table if not exists hive.usr(id bigint,name string,age int)

>location ‘/usr/local/hive/warehouse/hive/usr’;

• 创建视图

①.创建视图little_usr，只包含usr表中id，age属性

hive>create view little_usr as select id,age from usr;

2. show：查看数据库、表、视图

• 查看数据库

① 查看Hive中包含的所有数据库

hive> show databases;

② 查看Hive中以h开头的所有数据库

hive>show databases like ‘h.*’;

• 查看表和视图

① 查看数据库hive中所有表和视图

hive> use hive;

hive> show tables;

② 查看数据库hive中以u开头的所有表和视图

hive> show tables in hive like ‘u.*’;

3. load：向表中装载数据

① 把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据装载进usr表并覆盖原有数据

hive> load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr;

② 把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据装载进usr表不覆盖原有数据

hive> load data local inpath ‘/usr/local/data’ into table usr;

③ 把分布式文件系统目录’hdfs://master_server/usr/local/data’下的数据文件数

据装载进usr表并覆盖原有数据

hive> load data inpath ‘hdfs://master_server/usr/local/data’

>overwrite into table usr;

4. insert：向表中插入数据或从表中导出数据

①向表usr1中插入来自usr表的数据并覆盖原有数据

hive> insert overwrite table usr1

> select * from usr where age=10;

②向表usr1中插入来自usr表的数据并追加在原有数据后

hive> insert into table usr1

> select * from usr

> where age=10;

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6.6.4 Hive应用实例：WordCount

词频统计任务要求：

首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件

然后，编写HiveQL语句实现WordCount算法

具体步骤如下：

（1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下：

$ cd /usr/local/hadoop

$ mkdir input

（2）在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，

命令如下：

$ cd /usr/local/hadoop/input

$ echo “hello world” > file1.txt

$ echo “hello hadoop” > file2.txt

（3）进入hive命令行界面，编写HiveQL语句实现

WordCount算法，命令如下：

$ hive

hive> create table docs(line string);

hive> load data inpath ‘input’ overwrite into table docs;

hive>create table word_count as

select word, count(1) as count from

(select explode(split(line,’ '))as word from docs) w

group by word

order by word;

执行完成后，用select语句查看运行结果如下：

图14 运行结果

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6.6.5 Hive编程的优势

WordCount算法在MapReduce中的编程实现和Hive中编程实现的

主要不同点：

1. 采用Hive实现WordCount算法需要编写较少的代码量

• 在MapReduce中，WordCount类由63行Java代码编写而成
• 在Hive中只需要编写7行代码

2. 在MapReduce的实现中，需要进行编译生成jar文件来执行算法，而在Hive中不需要

• HiveQL语句的最终实现需要转换为MapReduce任务来执行，这都是由Hive框架自动完成的，用户不需要了解具体实现细节

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本章小结

• 本章详细介绍了Hive的基本知识。Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具，主要用于对存储在 Hadoop 文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口，本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据。
• Hive支持使用自身提供的命令行CLI、简单网页HWI访问方式，及通过Karmasphere、Hue、Qubole等工具的外部访问。
• Hive在数据仓库中的具体应用中，主要用于报表中心的报表分析统计上。在Hadoop集群上构建的数据仓库由多个Hive进行管理，具体实现采用Hive HA原理的方式，实现一台超强“hive"。
• Impala作为新一代开源大数据分析引擎，支持实时计算，并在性能上比Hive高出3~30倍，甚至在将来的某一天可能会超过Hive的使用率而成为Hadoop上最流行的实时计算平台。
• 本章最后以单词统计为例，详细介绍了如何使用Hive进行简单编程。