hive初识

HIVE的认识：

定义：

hive 是基于 hadoop 的数据仓库工具，将结构化的数据映射成一张表，提供sql查询功能，可以对数据提取，转化，加载，

简而言之：查询和分析存储在 hadoop大规模的数据工具，离线的大数据分析

hive在hadoop的生态圈

hive 将 存储在HDFS中的结构化数据文件 映射成 类似关系型数据库表，并接受 sql语句，将其转化为Mapreduce (切成单元，分布到各节点去数据处理)程序去执行， hive必须依赖hadoop而存在

hive的架构设计

• hive 客户端 支持java python 连接 与RDBMS(关系型数据库)类似
• hive服务端 客户端与hive交互，服务端主要包括 CLI(控制台命令行)、 HiveServer 、Hive web interface(port:9999)、Driver（执行去调用底层的MAPreduce计算框架）、metastore（元数据服务）等组件
• hive存储与计算 hive元数据 使用RDBMS(关系型数据库)存储，hive数据存储在HDFS(分布式文件系统)中，大部分查询由mapreduce 完成

hive工作流程

​ 简而言之：Hive接到命令之后，首先会去元数据库获取元数据，然后把元数据信息和作业计划发送Hadoop集群执行任务，再将最终的结果返回。

hive适用场景

• 延迟高，对实时性要求低的场合
• 结构化数据 ，离线分析统计 的大数据场景

hive 存储格式

• textfile 默认格式 压缩后Gzip 不再支持mapreduce分割机制
• sequencefile 可分割的文件格式，追加存储 ，支持压缩
• rcfile 面向列的数据存储格式
• orcfile 对rcfile 的优化，文件可切割，支持多种索引

hive数据单元

无主键，不支持行级操作，不支持update操作，

• 数据库 Database

• 表 table（内表和外表）

• 分区 partition

• 分桶 Buckets or Clusters

  ——分区/分桶 提高查询性能。分区是将数据按照某个列的值进行分组，而桶是将数据按照哈希值进行分组

hive内部表和外部表区别：

1.未被external修饰的是内部表【managed table】，被external修饰的为外部表【external table】。

2.内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理。

3.内部表数据存储在hive.metastore.warehouse.dir【默认:/user/hive/warehouse】，外部表数据存储位置由用户自己决定。

4.删除内部表会直接删除元数据【metadata】及存储数据，~ 删除外部表仅仅删除元数据，HDFS上的文件不会被删除。

5.对内部表的修改会直接同步到元数据，而对外部表的表结构和分区进行修改，则需要修改【MSCK REPAIR TABLE table_name】

基本数据类型

• 整数 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT
• 小数 FLOAT和DOUBLE
• 文本 BINARY用于存储变长的二进制数据
• 布尔 BOOLEAN
• 二进制
• 时间 TIMESTAMP则存储纳秒级别的时间戳，同时Hive提供了一些内置函数用于在TIMESTAMP与Unix时间戳（秒）和字符串之间做转换。

复杂数据类型

• array 数组 和map 映射

  • array 具有相同类型的变量的集合 数据格式[‘1’，‘2’，‘3’]
  • map 一组键值对组合 {'A':1,'B':'2'} key基本类型，值任意类型

• struct 结构体 {‘A’:'2'} key和value 都是任意类型

• uniontype 联合体

元数据 -hive客户端 连接metastore 服务 -完成访问数据库的元数据的存取

• 元数据存储在RDBMS
  • single user mode
  • muti user mode
  • remote server mode

hive 语法

https://blog.csdn.net/weixin_51981189/article/details/127469400

• HQL 支持CTE，可将查询作为临时表共享使用
• 支持嵌套子查询 无限制
• 支持匹配正则 表达式 和虚拟列
• union all 用于合并多个具有相同结构的结果集
• • 窗口函数：对数据进行实时分析处理，进一步细分分组结果
  • 解决排名问题，
  • 解决TOPN问题
  • 语法：
  • 注意：窗口函数是对where后者group by子句处理后的结果进行操作，因此按照SQL语句的运行顺序，窗口函数一般放在select子句中。
    • select 窗口函数 over (partition by 用于分组的列名， order by 用于排序的列名)
      • select
        uid,
        second_category,
        pay_money,
        sum(pay_money) over(partition by second_category order by pay_money desc ) from dwd_hq.dwd_order_detail
        where replace(substr(formal_date,1,10),'-','') >= '20230315' and replace(substr(formal_date,1,10),'-','') <= '20230325'
    • 排名函数：row_number()，rank()，dense_rank()
      • select
        uid,
        second_category,
        pay_money,
        rank() over(partition by second_category order by pay_money desc ) from dwd_hq.dwd_order_detail
        where replace(substr(formal_date,1,10),'-','') >= '20230315' and replace(substr(formal_date,1,10),'-','') <= '20230325'
    • 聚合函数：max()，min()，count()，sum()，avg()，median()
      • select sum(pay_money) from dwd_hq.dwd_order_detail where replace(substr(formal_date,1,10),'-','') >= '20230315' and replace(substr(formal_date,1,10),'-','') <= '20230325'
    • 向前向后取值：lag()，lead()
      百分位：percent_rank()
      取值函数：first_value()，last_value()，nth_value()
      分箱函数：ntile()
    • ***实例 ：：： 神策用户-登录用户-7天内前三名(不同考试意向下)
    • select user_id from 神策 where time_id 7日内 group by exam order by create_time desc

数据倾斜(大数据常遇问题，尤其在分布式计算中最突出)

• 定义：

  • 由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点

• 表现：

  • 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大于平均时长

• 出现情况：

  • join 表小 集中在key
  • group by 维度小，某值得数量过多
  • count distinct 特殊值过多

• 产生原因

  • A：key 分布不均匀

    B：业务数据本身的特性

    C：建表考虑不周全

    D：某些 HQL 语句本身就存在数据倾斜

• 解决方案：XXX

数仓的分层架构

ETL

ODS层：贴源层，与业务库保持一致，不做任何处理
DWD层：明细层，对数据进行规范话化，转换清洗。
DWS层：对数据按维度进行汇总，降低业务需求
ADS层：应用层，面向业务需求开发。
分层的好处：
清晰数据结构
数据血缘追踪
减少重复开发
把复杂问题简单化