[完]基于Hadoop的数据仓库Hive 基础知识_hadoop 数据仓库

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。

一、概述

1-1 数据仓库概念

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

数据仓库体系结构通常含四个层次：数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。

• 数据源：是数据仓库的数据来源，含外部数据、现有业务系统和文档资料等；
• 数据集成：完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务，数据源中的数据采用ETL（Extract-Transform-Load）工具以固定的周期加载到数据仓库中。
• 数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。
• 数据服务：为前端和应用提供数据服务，可直接从数据仓库中获取数据供前端应用使用，也可通过OLAP（OnLine Analytical Processing，联机分析处理）服务器为前端应用提供负责的数据服务。
• 数据应用：此层次直接面向用户，含数据查询工具、自由报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具和各类应用系统。

1-2 传统数据仓库的问题

• 无法满足快速增长的海量数据存储需求，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限。
• 无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能存储结构化数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富。
• 传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。

1-3 Hive

Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，由Facebook开发，在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。有类SQL语言HiveQL，不完全支持SQL标准，如，不支持更新操作、索引和事务，其子查询和连接操作也存在很多限制。

Hive把HQL语句转换成MR任务后，采用批处理的方式对海量数据进行处理。数据仓库存储的是静态数据，很适合采用MR进行批处理。Hive还提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具，可以存储、查询和分析存储在HDFS上的数据。

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，依赖MR处理数据；
• Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式；
• HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是BI报表数据，Hive的初衷是为减少复杂MR应用程序的编写工作，HBase则是为了实现对数据的实时访问。
  
  
  图　Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系
  

1-5 Hive与传统数据库的对比

表　Hive与传统数据库的对比

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