Apache Hive详解

目录

一、引入

Hive简介

为什么要使用Hive

Hive的特点

Hive的发展历程

二、Hive架构体系

三、MySQL安装

安装准备

安装

​卸载（了解）

四、Hive集群搭建

准备工作

安装过程

五、Hive的MySQL元数据库与表

六、Hive库操作

七、Hive表操作

八、Hive查询结果四大排序

九、Hive函数

内置函数

关系运算符

算术运算符

逻辑运算符

复数运算符

Hive常用内置函数

一、引入

Hive简介

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

我们可以将hive想象成mysql，他就是对hdfs存储的数据进行增删改查的。

比如要计算user.txt中用户们出现了几次，我们来看看hive的实现过程：

为什么要使用Hive

为什么不直接使用Hadoop

• 人员学习成本高
• 项目要求周期短
• MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度大

为什么使用Hive

• 操作接口采用SQL语法，提供快速开发能力
• 免去了写MapReduce，减少开发人员学习成本
• 功能扩展很方便

Hive的特点

• hive延迟高，适合高吞吐量，批量，海量数据处理
• 语法和SQL相似，学习成本低，避免去写复杂的MapReduce，缩短开发周期
• Hive支持自由的扩展集群的规模，一般不需要重启服务
• Hive支持自定义函数，用户可以根据自己的需求去定义函数
• 良好的容错性，节点出现问题，SQL仍然可以成功执行

Hive的发展历程

在Hive的发展历程中，不得不提的就是Stinger

Stinger不是一个项目或产品，而是一种提议，旨在将Hive性能提升100倍，包括Hive的改进和Tez项目两个部分。

Stinger分了几个阶段来做：Phase 1、2、3 ，Stringer.next；这几个阶段对Hive性能的提升是非常至关重要的

07/08 facebook
13/05 hive-0.11 Stinger Phase 1 加入了ORC/HiveServer2
13/10 hive-0.12 Stinger Phase 2 ORC improvement(对ORC做了些改善)
14/04 hive-0.13 Stinger Phase 3 Tez/Vectorized query engine(加入了Tez和支持向量化的查询)
14/11 hive-0.14 Stinger.next Phase 1 Cost-based optimizer(Cost-based简称CBO) (Cost-based的优化 很牛逼 算法各方面的优化 Spark现在也在做)
…… …….
当时有一句话：The Stinger Initiative making Apache Hive 100 times faster

二、Hive架构体系

 Hive的体系结构主要分为以下几个部分：

• 用户接口
  • 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 Cli，Cli 启动的时候，会同时启动一个 hive 副本。Client 是 hive 的客户端，用户连接至 hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 hive Server 所在节点，并且在该节点启动 hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 hive。
• 元数据存储
  • hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。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。
• 解释器、编译器、优化器、执行器
  • 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 调用执行。
• Hadoop
  • hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（不包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapReduce 任务）。

三、MySQL安装

为什么学Hive还要安装MySQL：

• metastore是hive元数据的集中存放地
• metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎
  • 但是你在哪路径下，执行hive指令，就在哪路径下生成metastore_db。建一套数据库文件，这样是极其不合适的，公司里每个人若不一样，则会显得非常混杂。导致员工之间无法公用交流。
• Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话
• 使用Mysql作为外置存储引擎，多用户同时访问

hive只是个工具，包括它的数据分析，依赖于mapreduce，它的数据管理，依赖于外部系统；

Hive提供了增强配置，可将数据库替换成mysql等关系型数据库，将存储数据独立出来在多个服务示例之间共享。

这也是为什么，在安装hive时，也需要配置mysql了。

安装准备

• 1、检查是否已经安装过mysql，执行命令
  • rpm -qa | grep mysql
  • 如果已存在，则执行删除命令 后边为Mysql目录
    • rpm -e --nodeps mysql-xxxx
• 2、查询所有Mysql对应的文件夹
  • whereis mysqlm
  • find / -name mysql
  • 删除相关目录或文件
    • rm -rf /usr/bin/mysql /usr/include/mysql /data/mysql /data/mysql/mysql 
  • 验证是否删除完毕
    • whereis mysqlm
    • find / -name mysql

确保先执行以下命令：

systemctl stop firewalld    #关闭防火墙

安装perl与net-tools依赖

        1：yum install net-tools -y

        2：yum install perl* -y

安装

下载地址：MySQL :: Download MySQL Community Server

上传安装包后创建目录放置解压包：mkdir /opt/mysql

解压：tar -xvf mysql-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /opt/mysql

可以看到解压后的文件都是 rpm 文件，所以需要用到 rpm 包资源管理器相关的指令安装这些 rpm 的安装包

在安装执行 rpm 安装包之前先下载 openssl-devel 插件，因为 mysql 里面有些 rpm 的安装依赖于该插件。

yum install openssl-devel

 安装完该插件之后，依次执行以下命令安装这些 rpm 包

• rpm -ivh mysql-community-common-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -ivh mysql-community-client-plugins-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -e mariadb-libs --nodeps    #解决下一行代码可能会出现的依赖检测失败错误
• rpm -ivh mysql-community-libs-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -ivh mysql-community-libs-compat-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -ivh mysql-community-devel-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -ivh mysql-community-client-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm
• rpm -ivh mysql-community-server-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm

在 Linux 中 MySQL 安装好了之后系统会自动的注册一个服务，服务名称叫做 mysqld，所以可以通过以下命令操作 MySQL：

• 启动 MySQL 服务：systemctl start mysqld
• 重启 MySQL 服务：systemctl restart mysqld
• 关闭 MySQL 服务：systemctl stop mysqld

启动服务：systemctl start mysqld

现在我们就可以登录MySQL了，但是登录MySQL需要密码对不对，不要慌，rpm 安装 MySQL 会自动生成一个随机密码，可在 /var/log/mysqld.log 这个文件中查找该密码（切记：如果之前你的机器上mysql没有删除干净，现在这个文件就是空的）：

 [Note] [MY-010454] [Server] A temporary password is generated for root@localhost: HONhF9oMf.ik

我这里生成的随机密码是HONhF9oMf.ik

登录：
mysql -u root -p

我们先修改密码(在当前登录成功页执行代码)：

# 将密码复杂度校验调整简单类型
set global validate_password.policy=0;        #分号不可少
# 设置密码最少位数限制为 4 位
set global validate_password.length=4;        #分号不可少

# 设置新密码

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';       #分号不可少

修改 mysql 库下的 user 表中的 root 用户允许任意 ip 连接

update mysql.user set host='%' where user='root';

 flush privileges;    #重新加载权限表

卸载（了解）

卸载 MySQL 前需要先停止 MySQL

命令：systemctl stop mysqld

停止 MySQL 之后查询 MySQL 的安装文件：rpm -qa | grep -i mysql

 卸载上述查询出来的所有的 MySQL 安装包

rpm -e mysql-community-client-plugins-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps
 
rpm -e mysql-community-server-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps
 
rpm -e mysql-community-common-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps
 
rpm -e mysql-community-libs-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps
 
rpm -e mysql-community-client-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps
 
rpm -e mysql-community-libs-compat-8.0.26-1.el7.x86_64 --nodeps

删除MySQL的数据存放目录

rm -rf /var/lib/mysql/

删除MySQL的配置文件备份

rm -rf /etc/my.cnf.rpmsave

四、Hive集群搭建

准备工作

注：在Hive集群搭建之前需完成Hadoop-HDFS详解与HA，完全分布式集群搭建(细到令人发指的教程)

下载hive安装包：Index of /dist/hive

下载mysql连接java驱动：Download mysql-connector-java-5.1.23-bin.jar : mysql « m « Jar File Download

这里以apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 为例；

​

 将压缩包上传至node001节点上

​

安装过程

解压安装包

解压：tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/

重命名：mv /opt/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/hive-3.1.2

配置环境变量

终端输入：vim /etc/profile   

末行加入：

export HIVE_HOME=/opt/hive-3.1.2
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/sbin

source /etc/profile   

hive-env.sh 

终端输入：vim /opt/hive-3.1.2/conf/hive-env.sh 

末行加入：

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.2
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive-3.1.2/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/hive-3.1.2/lib

hive-site.xml

终端输入：vim /opt/hive-3.1.2/conf/hive-site.xml

 添加配置：

<configuration>
	<!--数据库连接配置-->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
		<value>jdbc:mysql://node001:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
	</property>
    <!--数据库连接驱动-->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
		<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
	</property>
    <!--数据库连接用户名-->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
		<value>root</value>
	</property>
    <!--数据库连接密码-->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
		<value>123456</value>
	</property>
	<property>
		<name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.metastore.schema.verification</name>
		<value>false</value>
	</property>
 
	<!--美化打印数据-->
	<property>
		<name>hive.cli.print.header</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.cli.print.current.db</name>
		<value>true</value>
	</property>
 
 
 
	<!--hive server-->
	<property>
		<name>hive.server2.webui.host</name>
		<value>node001</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.server2.webui.port</name>
		<value>10002</value>
	</property>
 
 
	<!--数据存储位置-->
	<property>
		<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
		<value>/hive/warehouse</value>
	</property>
</configuration>

配置日志组件

首先添加放置日志文件的目录：mkdir -p /opt/hive-3.1.2/logs

复制log4j模板文件：

cp /opt/hive-3.1.2/conf/hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties

终端输入：vim /opt/hive-3.1.2/conf/hive-log4j2.properties

将/opt/hive-3.1.2/logs添加到property.hive.log.dir

​

core-site.xml

终端输入：vim /opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/core-site.xml

添加配置：

        <!--这个参数表示可以通过httpfs接口hdfs的ip地址限制-->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
                <value>*</value>
        </property>
        <!--这个参数表示可以通过httpfs接口访问的用户获得的群组身份-->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
                <value>*</value>
        </property>

​

添加驱动包

MySQL驱动

mysql-connector-java-5.1.23-bin.jar.zip，下载地址见上文

将其上传到/opt/hive-3.1.2/lib目录

执行：unzip mysql-connector-java-5.1.23-bin.jar.zip    #进行解压

Guava包

​

删除hadoop中guava-*.jar包

rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/guava*

rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/guava*

将Hive的Guava拷贝给hadoop

cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/

cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/

分发

拷贝hive到其他节点

scp -r /opt/hive-3.1.2/ node002:/opt/

scp -r /opt/hive-3.1.2/ node003:/opt/

拷贝profile到其他节点

scp /etc/profile node002:/etc/

scp /etc/profile node003:/etc/

ssh root@node002 "source /etc/profile"

ssh root@node003 "source /etc/profile"

拷贝core-site.xml到其他节点

scp /opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/core-site.xml node002:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/

scp /opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/core-site.xml node003:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/

guava

进入node002节点

# 删除hadoop中guava-*.jar包

[root@node002 ~]# rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/guava*
[root@node002 ~]# rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/guava*

# 将Hive的Guava拷贝给hadoop

[root@node002 ~]# cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/
[root@node002 ~]# cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/

guava

进入node003节点

# 删除hadoop中guava-*.jar包

[root@node003 ~]# rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/guava*
[root@node003 ~]# rm -rf /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/guava*

# 将Hive的Guava拷贝给hadoop

[root@node003 ~]# cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/
[root@node003 ~]# cp /opt/hive-3.1.2/lib/guava-19.0.jar /opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/

客户端配置文件

修改node002与node003的hive-site.xml

如果不修改将会造成脑裂。

终端输入：vim /opt/hive-3.1.2/conf/hive-site.xml

修改为：

<configuration>
	<property>
		<name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
		<value>false</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.metastore.schema.verification</name>
		<value>false</value>
	</property>
 
	<!--美化打印数据-->
	<property>
		<name>hive.cli.print.header</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.cli.print.current.db</name>
		<value>true</value>
	</property>
 
 
 
	<!--hive server-->
	<property>
		<name>hive.server2.webui.host</name>
		<value>node001</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.server2.webui.port</name>
		<value>10002</value>
	</property>
 
 
	<!--数据存储位置-->
	<property>
		<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
		<value>/hive/warehouse</value>
	</property>
 
	<property>
		<name>hive.metastore.uris</name>
		<value>thrift://node001:9083</value>
	</property>
</configuration>

初始化元数据（很重要）：

schematool -initSchema -dbType mysql

使用测试

在启动hive之前确保先启动zookeeper与Hadoop集群

​

启动：Hive服务

在node001输入：hive --service metastore

在node002或者node003输入：hive

​

node002或node003执行：show databases;  进行测试

​

到此hive搭建成功！

五、Hive的MySQL元数据库与表

​

 hive这个数据库并不是自动创建的而是通过上文hive-site.xml配置文件所决定的。

	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
		<value>jdbc:mysql://node001:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
	</property>

 通过show tables; 可以看到hive自动创建的一些表

mysql> show tables;
+-------------------------------+
| Tables_in_hive                |
+-------------------------------+
| AUX_TABLE                     |
| BUCKETING_COLS                |
| CDS                           |
| COLUMNS_V2                    |
| COMPACTION_QUEUE              |
| COMPLETED_COMPACTIONS         |
| COMPLETED_TXN_COMPONENTS      |
| CTLGS                         |
| DATABASE_PARAMS               |
| DBS                           |
| DB_PRIVS                      |
| DELEGATION_TOKENS             |
| FUNCS                         |
| FUNC_RU                       |
| GLOBAL_PRIVS                  |
| HIVE_LOCKS                    |
| IDXS                          |
| INDEX_PARAMS                  |
| I_SCHEMA                      |
| KEY_CONSTRAINTS               |
| MASTER_KEYS                   |
| MATERIALIZATION_REBUILD_LOCKS |
| METASTORE_DB_PROPERTIES       |
| MIN_HISTORY_LEVEL             |
| MV_CREATION_METADATA          |
| MV_TABLES_USED                |
| NEXT_COMPACTION_QUEUE_ID      |
| NEXT_LOCK_ID                  |
| NEXT_TXN_ID                   |
| NEXT_WRITE_ID                 |
| NOTIFICATION_LOG              |
| NOTIFICATION_SEQUENCE         |
| NUCLEUS_TABLES                |
| PARTITIONS                    |
| PARTITION_EVENTS              |
| PARTITION_KEYS                |
| PARTITION_KEY_VALS            |
| PARTITION_PARAMS              |
| PART_COL_PRIVS                |
| PART_COL_STATS                |
| PART_PRIVS                    |
| REPL_TXN_MAP                  |
| ROLES                         |
| ROLE_MAP                      |
| RUNTIME_STATS                 |
| SCHEMA_VERSION                |
| SDS                           |
| SD_PARAMS                     |
| SEQUENCE_TABLE                |
| SERDES                        |
| SERDE_PARAMS                  |
| SKEWED_COL_NAMES              |
| SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP      |
| SKEWED_STRING_LIST            |
| SKEWED_STRING_LIST_VALUES     |
| SKEWED_VALUES                 |
| SORT_COLS                     |
| TABLE_PARAMS                  |
| TAB_COL_STATS                 |
| TBLS                          |
| TBL_COL_PRIVS                 |
| TBL_PRIVS                     |
| TXNS                          |
| TXN_COMPONENTS                |
| TXN_TO_WRITE_ID               |
| TYPES                         |
| TYPE_FIELDS                   |
| VERSION                       |
| WM_MAPPING                    |
| WM_POOL                       |
| WM_POOL_TO_TRIGGER            |
| WM_RESOURCEPLAN               |
| WM_TRIGGER                    |
| WRITE_SET                     |
+-------------------------------+
74 rows in set (0.00 sec)

​Hive元数据中一些重要的表结构与用途：方便impala，SparkSQL，Hive等组件访问元数据库的理解。

1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)

• 该表结构简单却是很重要的
• 如果该表出现问题，根本进入不了Hive-Cli，当该表不存在的情况，就会报错"Table 'hive.version' doesn't exist"
• 该表中数据只能有一条，如果存在多条，会造成hive启动不起来

表结构如下：

2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)

DBS：数据库表

• 该表存储Hive中所有数据库的基本信息

表结构如下：

DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数，在CREATE DATABASE时候用WITH DBPROPERTIES(property_name=property_value, …)指定的参数。

表结构如下：

DBS和DATABASE_PARAMS这两张表通过DB_ID字段关联。

3、Hive数据表相关的元数据表

主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。

TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息

表结构如下：

TABLE_PARAMS:数据表属性信息表

该表存储表/视图的属性信息

表结构入下：

TBL_PRIVS：授权表

该表存储表/视图的授权信息

4、Hive文件存储信息相关的元数据表

由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。

SDS：该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。

表结构如下：

SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息，在创建表时候使用STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)指定。

表结构如下：

SERDES：该表存储序列化使用的类信息

表结构如下：

SERDE_PARAMS：该表存储序列化的一些属性、格式信息,比如：行、列分隔符

表结构如下：

5、Hive表字段相关的元数据表

COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息

表结构如下：

6、Hive表分分区相关的元数据表

主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS

PARTITIONS:该表存储表分区的基本信息

表结构如下：

mysql> show create table PARTITIONS;
+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table      | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PARTITIONS | CREATE TABLE `PARTITIONS` (
  `PART_ID` bigint(20) NOT NULL,
  `CREATE_TIME` int(11) NOT NULL,
  `LAST_ACCESS_TIME` int(11) NOT NULL,
  `PART_NAME` varchar(767) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  `SD_ID` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `TBL_ID` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`PART_ID`),
  UNIQUE KEY `UNIQUEPARTITION` (`PART_NAME`,`TBL_ID`),
  KEY `PARTITIONS_N50` (`SD_ID`),
  KEY `PARTITIONS_N49` (`TBL_ID`),
  CONSTRAINT `PARTITIONS_FK1` FOREIGN KEY (`SD_ID`) REFERENCES `SDS` (`SD_ID`),
  CONSTRAINT `PARTITIONS_FK2` FOREIGN KEY (`TBL_ID`) REFERENCES `TBLS` (`TBL_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 

PARTITION_KEYS：该表存储分区的字段信息。

表结构如下：

mysql> show create table PARTITION_KEYS;
+----------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table          | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
+----------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PARTITION_KEYS | CREATE TABLE `PARTITION_KEYS` (
  `TBL_ID` bigint(20) NOT NULL,
  `PKEY_COMMENT` varchar(4000) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  `PKEY_NAME` varchar(128) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin NOT NULL,
  `PKEY_TYPE` varchar(767) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin NOT NULL,
  `INTEGER_IDX` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`TBL_ID`,`PKEY_NAME`),
  KEY `PARTITION_KEYS_N49` (`TBL_ID`),
  CONSTRAINT `PARTITION_KEYS_FK1` FOREIGN KEY (`TBL_ID`) REFERENCES `TBLS` (`TBL_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+----------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
 

PARTITION_KEY_VALS：该表存储分区字段值

表结构如下：

mysql> show create table PARTITION_KEY_VALS;
+--------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table              | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+--------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PARTITION_KEY_VALS | CREATE TABLE `PARTITION_KEY_VALS` (
  `PART_ID` bigint(20) NOT NULL,
  `PART_KEY_VAL` varchar(255) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  `INTEGER_IDX` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`PART_ID`,`INTEGER_IDX`),
  KEY `PARTITION_KEY_VALS_N49` (`PART_ID`),
  CONSTRAINT `PARTITION_KEY_VALS_FK1` FOREIGN KEY (`PART_ID`) REFERENCES `PARTITIONS` (`PART_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+--------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
 

 PARTITION_PARAMS：该表存储分区的属性信息

表结构如下：

mysql> show create table PARTITION_PARAMS;
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table            | Create Table                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PARTITION_PARAMS | CREATE TABLE `PARTITION_PARAMS` (
  `PART_ID` bigint(20) NOT NULL,
  `PARAM_KEY` varchar(256) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin NOT NULL,
  `PARAM_VALUE` varchar(4000) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`PART_ID`,`PARAM_KEY`),
  KEY `PARTITION_PARAMS_N49` (`PART_ID`),
  CONSTRAINT `PARTITION_PARAMS_FK1` FOREIGN KEY (`PART_ID`) REFERENCES `PARTITIONS` (`PART_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 

7、其他不常用的元数据表

• DB_PRIVS
  • 数据库权限信息表。通过GRANT语句对数据库授权后，将会在这里存储。
• IDXS
  • 索引表，存储Hive索引相关的元数据
• INDEX_PARAMS
  • 索引相关的属性信息
• TBL_COL_STATS
  • 表字段的统计信息。使用ANALYZE语句对表字段分析后记录在这里
• TBL_COL_PRIVS
  • 表字段的授权信息
• PART_PRIVS
  • 分区的授权信息
• PART_COL_PRIVS
  • 分区字段的权限信息
• PART_COL_STATS
  • 分区字段的统计信息
• FUNCS
  • 用户注册的函数信息
• FUNC_RU
  • 用户注册函数的资源信息

六、Hive库操作

创建数据库

create database test;     # 创建名字为test的数据库

create database if not exists test;   # 如果test数据库不存在就创建，存在就什么也不做

create database dbname location '路径';   #通过location指定数据库路径

create database dbname comment '描述信息';    #给数据库添加描述信息

查看数据库

show databases;   # 展示所有数据库

show databases like 'haha*';    # 模糊匹配like； 显示包含haha前缀的数据库名称

切换数据库

use test;       # 从当前数据库切换到test数据库

删除数据库

drop database test;    # 删除test数据库

drop database if exists test;    # 如果test数据库存在就删除否则什么也不做

drop database test cascade;      # 强制删除test数据库

查看数据库的详细描述

desc database test;   # 查看test数据库的详细信息

describe database test;  # 查看test数据库的详细信息

 七、Hive表操作

显示数据库中的表

show tables;   # 显示所有表

show tables like 'tab_*';   # 显示tab_开头的所有表

show tables 'tab_*';    # 显示tab_开头的所有表

desc tab_name;    # 显示表的详细信息
describe tab_name;  # 显示表的详细信息

创建表

建表语法：

create [external] table [if not exists] table_name (
col_name data_type [comment '字段描述信息']
col_name data_type [comment '字段描述信息'])
[comment '表的描述信息']
[location '指定表的路径']
[partitioned by (col_name data_type,...)]
[clustered by (col_name,col_name,...)]
[sorted by (col_name [asc|desc],...) into num_buckets buckets]
[row format row_format]
[location location_path]

其中中括号[  ]里面为可选参数；发现其最简单的建表语句是：

create table 表名(字段名  字段类型)

简单的表创建

create table tab_test(name string, age int);

指定字段分隔符

create table tab_test(name string,age int)
row format delimited fields terminated by ',';

创建外部表

create external table tab_test(name string,age int)
row format delimited fields terminated by ',';

外部表和普通表（内部表）的区别：

• 外部表有external修饰，表数据保存在hdfs上，该位置由用户指定。删除表时，只会删除表的元数据，所以外部表不是由Hive完全管理的
• 普通表没有external修饰，表数据保存在Hive默认的路径下，数据完全由Hive管理，删除表时元数据和表数据都会一起删除。

使用场合

• 希望做数据备份并且不经常改变的数据，存放在外部表可以减少失误操作
• 数据清洗转换后的中间结果，可以存放在内部表，因为Hive对内部表支持的功能比较全面，方便管理
• 处理完成的数据由于需要共享，可以存储在外部表，这样能够防止失误操作，增加数据的安全性

创建分区表

create table tab_part(name string,age int)
partitioned by (sex string)
row format delimited fields terminated by ',';

• 分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。
• partition就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

创建表，指定location

create table tab_location(name string,age int)
row format delimited fields terminated by ','
location 'hdfs://192.168.1.101:9000/user/hive/tables/';

创建带桶的表

create table student(id int,name string,age int)
partitioned by (sex string)
clustered by(id)
sorted by (age) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by ',';

• 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值取 hash 值进行区分，具有相同 hash 值的数据进入到同一个文件中。

 作用是

• 取样 sampling 更高效。没有分区的话需要扫描整个数据集。
• 提升某些查询操作效率，例如 map side join

修改表

添加分区

# 按照sex='male'，sex='female'进行分区
alter table student add partition(sex='male') partition(sex='female');

删除分区

alter table student drop partition(sex='male');

重命名表

alter table table_name rename to new_table_name;

增加列

alter table student add columns (rank string);
或者
alter table student replace columns (height string);

删除表

drop table tab_name;

drop table if exists tab_name;

八、Hive查询结果四大排序

• order by
  • order by是全局排序，会将所有的数据分发到一个reduce中去。
• sort by
  • sort by 是对每个reduce中的数据进行排序，确保单个reduce中的数据都是有序的，这样后续对数据使用一次归并排序就可确保数据全局有序。
• distribute by
  • distribute by 会将数据按照字段进行hash，确保相同内容的数据都分发到同一个reduce中，一般配合 sort by 字段使用。
• cluster by
  • cluster by 相当于 distribute by 和 sort by 合用，不过 cluster by 只能使用升序排列。

九、Hive函数

Hive 中的函数，分三种：

1. UDF (一进一出，普通函数)
2. UDTF (多进一出，聚合函数)
3. UDAF (一进多出，炸裂函数)

内置函数

关系运算符

算术运算符

逻辑运算符

复数运算符

Hive常用内置函数

查看系统自带的函数（内置函数）

show functions;

 默认内置了 289 个函数。通过命令desc function 函数名可以查看自带函数的描述；desc function extended 函数名可查看自带函数详细的用法。

# 1.查看函数描述
hive (test)> desc function upper;
OK
tab_name
upper(str) - Returns str with all characters changed to uppercase
Time taken: 0.014 seconds, Fetched: 1 row(s)
 
# 2.查看函数详细用法
hive (test)> desc function extended upper;
OK
tab_name
upper(str) - Returns str with all characters changed to uppercase
Synonyms: ucase
Example:
  > SELECT upper('Facebook') FROM src LIMIT 1;
  'FACEBOOK'
Function class:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUpper
Function type:BUILTIN
Time taken: 0.066 seconds, Fetched: 7 row(s)

• date_add、date_sub函数（加减天数）

select date_add('2022-9-21',1);   # 第一个参数是具体日期，第二个参数是执行加操作的天数

• date_format函数

select date_format('2022-9-21','yyyy-MM-dd HH:mm:ss');  # 日期格式化操作

•  concat函数

select concat("hahahaha","…………","hehehehe");  

参考资料

Hive百度百科

Linux-安装MySQL（详细教程）  

Hive之深入了解元数据

Hive元数据信息表详解

Hive的数据库和表操作

Hive 内置运算符