大数据-数据仓库-Hive总结及性能优化_hive表中 存储大数据

一、关于Hive

1.1 什么是Hive

Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库软件。它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理，Hive将HiveQL语句转换成一系列MapReduce作业并执行。
目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎，常用于离线批处理。
http://hive.apache.org/

1.2 什么是数据仓库

数据仓库（Data Warehouse），是一个面向主题、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。

https://www.jianshu.com/p/0b6414f92442

1.3 Hive的特点

1. 可通过类SQL来分析大数据，避免了写MapReduce程序来分析数据；
2. 数据存储在HDFS上，Hive本身不提供数据的存储功能；
3. Hive将数据映射成数据库和一张张表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（如MySQL）；
4. 数据存储方面：可以存储很大的数据集，对数据完整性、格式要求并不严格；
5. 数据处理方面：不适用于实时计算的场景，适用于离线分析。

二、Hive的体系结构

Hive的元数据：包括表的名字、列、分区、属性（内/外部表）以及表数据所在目录等。将元数据存储在数据库中（metastore），支持mysql、derby、oracle等数据库。
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、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后由MapReduce调用生成。

hive编译安装并修改元数据存储库为MySQL

三、Hive重要概念

3.1 外部表和内部表

内部表（managed table）

• 默认创建的是内部表，即 create table xxx (xx xxx)，存储位置在 hive.metastore.warehouse.dir 设置，默认位置为 /user/hive/warehouse
• 导入数据的时候是将文件剪切到指定位置，即原有路径下文件将不再存在
• 删除表时，数据和元数据都将被删除

外部表（external table）

• 外部表可以在外部系统上，只要有访问权限即可
• 外部表导入文件时不移动文件，仅仅是添加一个metadata
• 删除外部表时元数据不会被删除
• 分辨外部表、内部表可以用 DESCRIBE FORMATTED table_name 命令查看
• 创建外部表命令添加一个external即可，即 create external table xxx (xxx)
• 外部表指向的数据发生变化时会自动更新，不用特殊处理

3.2 分区表和桶表

分区（Partitioned）

• 有时数据是有组织的，比如按时间/类型等分类，而查询数据的时候也经常只关心部分数据，比方说 我只想查询2017年8月8日，此时可以创建分区，查询具体某一天数据时，不需要扫描全部目录，所以会明显优化性能
• 一个Hive表在HDFS上是有一个对应的目录来存储数据，普通表的数据直接存储在这个目录下，而分区表数据存储时，是再划分子目录来存储的
• 创建分区：是在创建表时，使用 Partitioned by (列名1 格式1, 列名2 格式2…) 关键字定义的
• 增加分区：ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (day='2018-08-08')
• 删除分区：ALTER TABLE table_name DROP IF EXISTS PARTITION (day='2018-08-08') 外部分区表使用alter table…drop partition语句删除分区，只会删除元数据，相应的目录和文件并不会删除；内部表使用该语句删除分区，既会删除元数据，也会删除相应目录和数据文件。
• 动态分区和静态分区：主要区别在于是否指定分区目录，或由系统自己选择。

Hive分区表的分区操作

分桶（clustered）

• 分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容按照某列属性的hash值进行区分，按照取模结果对数据分桶，如取模结果相同的数据记录存放到一个文件
• 桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。创建桶表时，指定桶的个数、分桶的依据字段，hive就可以自动将数据分桶储存。查询时只需要遍历一个桶里的数据，或者遍历部分桶，这样就提高了查询效率

具体说明分桶：clustered by (user_id) sorted by (leads_id) into 10 buckets

• clustered by是根据user_id 的值进行哈希后模除分桶个数，根据得到的结果，确定这行数据分入哪个桶中，这样的分法，可以确保相同user_id 的数据放入同一个桶中
• sorted by 是指定以哪个字段进行排序，排序的好处是，在join操作时可获得较高的效率
• into 10 buckets 是指定一共分10个桶
• 在HDFS上存储时，一个桶存入一个文件中，这样根据user_id进行查询时，可以快速确定数据存在于哪个桶中，而只遍历一个桶可以提高查询效率

3.3 Hive文件格式

Hive文件存储格式包括以下几类：

• TEXTFILE
• SEQUENCEFILE
• RCFILE
• ORCFILE( 0.11以后出现)

其中，TEXTFILE为默认格式，导入数据时会直接将数据文件copy到hdfs上不进行处理；
其他三种格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到 TEXTFILE 格式的表中，然后再从表中用 insert 导入 SequenceFile,RCFile,ORCFile 表中。

3.4 列式存储和行式存储

Hive文件存储格式包括以下几类：

先来看一张表的存储格式：