数据仓库引擎Hive

标签：存储数据仓库用户 Hive 查询引擎 SQL 数据

Hive简介
- Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构。它提供了数据汇总和查询的功能，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能来处理这些数据。Hive的设计目的是让熟悉SQL的用户可以方便地对存储在Hadoop中的大规模数据进行查询和分析。
- 例如，一个电商公司有海量的用户订单数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。这些数据以文本文件或者其他格式存储，格式可能是每行一个订单记录，包含用户ID、商品ID、购买时间等字段。Hive可以将这些数据文件定义为一个表，就像传统数据库中的表一样，然后通过类似SQL的查询语句（Hive SQL）来获取信息，比如查询某个时间段内购买某类商品的用户数量。
Hive的架构
- 用户接口：
  - Hive提供了多种用户接口，包括命令行接口（CLI）、Hive Web界面和JDBC/ODBC接口。CLI允许用户直接在命令行中输入Hive SQL语句来操作数据。Hive Web界面提供了一个图形化的操作环境，方便用户通过浏览器进行操作。JDBC/ODBC接口则使得其他应用程序能够通过标准的数据库连接方式来访问Hive中的数据，这样就可以将Hive集成到其他数据分析工具或者企业级应用中。
- 元数据存储：
  - Hive使用元数据来存储关于表、列、分区等数据的定义信息。它通常使用关系型数据库（如MySQL、Derby等）来存储这些元数据。例如，当用户在Hive中创建一个表，定义了表名、列名、数据类型等信息后，这些信息就会被存储到元数据存储中。元数据存储对于Hive的正常运行非常重要，它就像是一个数据字典，帮助Hive解析查询语句并找到对应的物理数据。
- 查询编译器和执行引擎：
  - 当用户提交一个查询语句时，查询编译器首先会对语句进行语法分析、语义分析等操作，将其转换为一个执行计划。这个执行计划描述了如何从存储的数据中获取结果，包括要读取哪些文件、如何进行数据过滤、聚合等操作。然后执行引擎会根据这个执行计划来执行查询，它会协调Hadoop集群中的各个节点来完成数据的读取、处理和结果的汇总。例如，在执行一个复杂的分组查询时，执行引擎会将数据读取任务分配到不同的节点上，每个节点处理一部分数据，然后将中间结果汇总到一起得到最终的结果。
数据存储与管理
- Hive的数据存储主要依赖于Hadoop的HDFS。它可以处理多种格式的数据，如文本文件（CSV、TSV等格式）、序列文件、Parquet格式、ORC格式等。其中，Parquet和ORC格式是专为大数据环境设计的列式存储格式，具有高效的数据压缩和存储效率。
- 例如，对于一个存储在HDFS中的大型日志文件数据集，如果使用文本格式存储，可能会占用大量的磁盘空间并且查询效率较低。而将其转换为Parquet格式存储后，不仅可以节省存储空间，还可以提高查询性能，因为Parquet格式可以根据查询需求只读取需要的列数据，而不是像文本格式那样读取整行数据。
- Hive还支持表分区和桶划分。表分区是将一个表按照某个或某些列的值进行划分，比如按照日期分区，这样在查询特定日期范围内的数据时，可以只扫描对应的分区，大大提高查询效率。桶划分则是将数据进一步细分到桶中，主要用于数据采样等操作。
Hive SQL（Hive Query Language）
- Hive SQL与传统的SQL非常相似，这使得熟悉SQL的用户可以快速上手。它支持常见的SQL操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等（不过Hive中的UPDATE和DELETE操作相对有限，因为Hive主要用于数据查询和分析，数据修改操作不是其核心功能）。
- 例如，要查询一个名为“orders”表中的用户ID和商品ID，可以使用以下语句：
```
SELECT user_id, product_id FROM orders;
```
- Hive SQL还支持复杂的查询，如多表连接、子查询、窗口函数等。例如，要查询每个用户的订单总数以及平均订单金额，可以使用如下语句（假设表中有订单金额列“order_amount”）：
```
SELECT user_id, COUNT(*), AVG(order_amount) 
FROM orders 
GROUP BY user_id;
```
应用场景和优势
- 应用场景：
  - Hive主要用于大数据的分析和处理，如在互联网公司中分析用户行为数据、日志数据，在金融机构中分析交易数据等。例如，社交媒体公司可以使用Hive来分析用户的点赞、评论、分享等行为数据，以了解用户的兴趣爱好和社交关系，从而进行精准的广告投放和内容推荐。
- 优势：
  - 可扩展性：由于基于Hadoop，Hive可以轻松地扩展以处理海量数据。随着数据量的增加，可以通过增加Hadoop集群中的节点来提高处理能力。
  - 成本效益：利用Hadoop的分布式存储和计算能力，Hive可以在低成本的硬件上运行大规模的数据处理任务，相比传统的大型数据仓库系统，可以节省大量的硬件和软件许可成本。
  - 与现有工具集成：Hive可以与其他大数据工具和技术（如Pig、Spark等）集成，为企业提供一个完整的大数据处理生态系统。例如，Hive可以和Spark集成，利用Spark的快速计算能力来加速某些复杂查询的执行。

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From： https://www.cnblogs.com/java-note/p/18612523

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