zhensolid/Python-100-Days @ 28bfaa3d0368d711d3ba4b5e6897b1838ba4d7e9

Hive简介

Hive是Facebook开源的一款基于Hadoop的数据仓库工具，是目前应用最广泛的大数据处理解决方案，它能将SQL查询转变为 MapReduce（Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集的并行运算）任务，对SQL提供了完美的支持，能够非常方便的实现大数据统计。

说明：可以通过https://www.edureka.co/blog/hadoop-ecosystem来了解Hadoop生态圈。

如果要简单的介绍Hive，那么以下两点是其核心：

把HDFS中结构化的数据映射成表。
通过把Hive-SQL进行解析和转换，最终生成一系列基于Hadoop的MapReduce任务/Spark任务，通过执行这些任务完成对数据的处理。也就是说，即便不学习Java、Scala这样的编程语言，一样可以实现对数据的处理。

Hive和传统关系型数据库的对比如下表所示。

	Hive	RDBMS
查询语言	HQL	SQL
存储数据	HDFS	本地文件系统
执行方式	MapReduce / Spark	Executor
执行延迟	高	低
数据规模	大	小

准备工作

搭建如下图所示的大数据平台。
通过Client节点访问大数据平台。

创建文件Hadoop的文件系统。

hadoop fs -mkdir /data
hadoop fs -chmod g+w /data

将准备好的数据文件拷贝到Hadoop文件系统中。
```
hadoop fs -put /home/ubuntu/data/* /data
```

创建/删除数据库

创建。

create database if not exists demo;

或

hive -e "create database demo;"

删除。

drop database if exists demo;

切换。

use demo;

数据类型

Hive的数据类型如下所示。

基本数据类型。

数据类型	占用空间	支持版本
tinyint	1-Byte
smallint	2-Byte
int	4-Byte
bigint	8-Byte
boolean
float	4-Byte
double	8-Byte
string
binary		0.8版本
timestamp		0.8版本
decimal		0.11版本
char		0.13版本
varchar		0.12版本
date		0.12版本

复杂数据类型。

数据类型	描述	例子
struct	和C语言中的结构体类似	`struct<first_name:string, last_name:string>`
map	由键值对构成的元素的集合	`map<string,int>`
array	具有相同类型的变量的容器	`array<string>`

创建和使用表

创建内部表。

create table if not exists user_info 
(
user_id string,
user_name string, 
sex string,
age int,
city string,
firstactivetime string,
level int,
extra1 string,
extra2 map<string,string>
)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n'
stored as textfile;

加载数据。

load data local inpath '/home/ubuntu/data/user_info/user_info.txt' overwrite into table user_info;

或

load data inpath '/data/user_info/user_info.txt' overwrite into table user_info;

创建分区表。

create table if not exists user_trade 
(
user_name string,
piece int,
price double,
pay_amount double,
goods_category string,
pay_time bigint
)  
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by '\t';

设置动态分区。

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;

拷贝数据（Shell命令）。

hdfs dfs -put /home/ubuntu/data/user_trade/* /user/hive/warehouse/demo.db/user_trade

修复分区表。
```
msck repair table user_trade;
```

查询

基本语法

select user_name from user_info where city='beijing' and sex='female' limit 10;
select user_name, piece, pay_amount from user_trade where dt='2019-03-24' and goods_category='food';

group by

-- 查询2019年1月到4月，每个品类有多少人购买，累计金额是多少
select goods_category, count(distinct user_name) as user_num, sum(pay_amount) as total from user_trade where dt between '2019-01-01' and '2019-04-30' group by goods_category;

-- 查询2019年4月支付金额超过5万元的用户
select user_name, sum(pay_amount) as total from user_trade where dt between '2019-04-01' and '2019-04-30' group by user_name having sum(pay_amount) > 50000;

order by

-- 查询2019年4月支付金额最多的用户前5名
select user_name, sum(pay_amount) as total from user_trade where dt between '2019-04-01' and '2019-04-30' group by user_name order by total desc limit 5;

常用函数

from_unixtime：将时间戳转换成日期
unix_timestamp：将日期转换成时间戳
datediff：计算两个日期的时间差
if：根据条件返回不同的值
substr：字符串取子串
get_json_object：从JSON字符串中取出指定的key对应的value，如：get_json_object(info, '$.first_name')。

40.大数据平台和HiveSQL.md 6.0 KB 文件历史 原始文件