Hive 教程 | Hive 教程

#Hive 教程
Hive 是一个架构在 Hadoop 之上的数据仓库基础工具，它可以处理结构化和半结构化数据，它使得查询和分析存储在 Hadoop 上的数据变得非常方便。
 
在没有 Hive 之前，处理数据必须开发复杂的 MapReduce 作业，但现在有了 Hive，你只要开发简单的 SQL 查询就可以达到 MapReduce 作业同样的查询功能。Hive 主要针对的是熟悉 SQL 的用户。Hive 使用的查询语言称为 HiveQL（HQL），它跟 SQL 很像。HiveQL 自动把类 SQL 语句转换成 MapReduce 作业。Hive 对 Hadoop 的复杂性简单化了，而且使用 Hive 并不需要你学习 Java 语言。
 
Hive 一般在终端执行，并且把 SQL 语句转换成一系列能在 Hadoop 集群执行作业。Apache Hive 可以让存储在 HDFS 的数据以表的方式呈现。

##Apache Hive 历史简介
Hive 由 Facebook 的技术团队开发的，Apache Hive 是众多满足 Facebook 业务需求的技术之一。它非常受 Facebook 内部所有用户的欢迎。它可以开发各种数据相关的应用，并且运行在具有数百个用户的集群之上。Facebook 的 Apache Hadoop 集群存储超过 2PB 的原始数据，并且每天定期加载 15TB 的数据。现在 Hive 被很多大公司使用并完善，比如亚马逊，IBM，雅虎，Netflix 等等大公司。
 
##为什么使用 Apache Hive
在 Apache Hive 实现之前，Facebook 已经面临很多挑战，比如随着数据的爆炸式增长，要处理这些数据变得非常困难。而传统的关系型数据库面对这样海量的数据可以说无能为力。Facebook 为了克服这个难题，开始尝试使用 MapReduce。但使用它需要具备 java 编程能力以及必须掌握 SQL，这使得该方案变得有些不切实际。而 Apache Hive 可以很好的解决 Facebook 当前面临的问题。
 
Apache Hive 避免开发人员给临时需求开发复杂的 Hadoop MapReduce 作业。因为 hive 提供了数据的摘要、分析和查询。Hive 具有比较好的扩展性和稳定性。有、由于 Hive 跟 SQL 语法上比较类似， 这对于 SQL 开发人员在学习和开发 Hive 时成本非常低，比较容易上手。Apache Hive 最重要的特性就是不会 Java，依然可以用好 Hive。

##Hive 架构
![Hive架构图](/media/editor/file_1570081339000_20191003134221206440.png "Hive架构图")

由上图可知，Hadoop 和 MapReduce 是 Hive 架构的根基。
Hive 架构包括如下组件：
- CLI（command line interface）
- JDBC/ODBC
- Thrift Server
- WEB GUI
- Metastore
- Driver（Complier、Optimizer 和 Executor）

这些组件可以分为两大类：
###服务端组件
- **Driver 组件**：该组件包括 Complier、Optimizer 和 Executor，它的作用是将 HiveQL 语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的 MapReduce 计算框架。
 
- **Metastore 组件**：元数据服务组件，这个组件存储 Hive 的元数据，hive 的元数据存储在关系数据库里，hive 支持的关系数据库有 derby、mysql。元数据对于 hive 十分重要，因此 hive 支持把 metastore 服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦 hive 服务和 metastore 服务，保证 hive 运行的健壮性。
 
- **Thrift 服务**：thrift 是 facebook 开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive 集成了该服务，能让不同的编程语言调用 hive 的接口。

###客户端组件
- **CLI**：command line interface，命令行接口。
 
- **Thrift 客户端**：上面的架构图里没有写上 Thrift 客户端，但是 hive 架构的许多客户端接口是建立在 thrift客户端之上，包括 JDBC 和 ODBC 接口。
 
- **WEB GUI**：hive 客户端提供了一种通过网页的方式访问 hive 所提供的服务。这个接口对应 hive 的 hwi 组件（hive web interface），使用前要启动 hwi 服务。

![Hive架构组件](/media/editor/file_1570081501000_20191003134501543078.png "Hive架构组件")
##Hive Shell
shell 是我们和 Hive 交互的主要方式，我们可以在 Hive shell 执行 HiveQL 语句以及其他命令。Hive Shell 非常像 MySQL shell，它是 Hive 的命令行接口。HiveQL 跟 SQL 一样也是不区分大小写的。我们可以以两种方式执行 Hive Shell：非交互式模式和交互式模式：

- **非交互式模式 Hive**：Hive Shell 可以以非交互式模式执行。只要使用 -f 选项并指定包含 HQL 语句的文件的路径。如：hive -f my-script.sql
 
- **交互式模式 Hive**：所谓交互式模式，就是在 Hive Shell 直接执行命令，Hive 会在 shell 返回执行结果。只要在 Linux Shell 输入 hive 即可进去交互式模式 hive shell。

![Hive Shell](/media/editor/file_1570081610000_20191003134649899392.png "Hive Shell")

##Apache Hive 的特性
Hive 有很多特性，然我们来一个个看一下：
- Hive 以简单的方式提供数据摘要，数据查询和数据分析能力。
- Hive 支持外部表，这使得它可以处理未存储在 HDFS 的数据。
- Apache Hive 非常适合 Hadoop 的底层接口需求。
- 支持数据分区
- Hive 有一个基于规则的优化器，负责优化逻辑计划。
- 可扩展性以及可伸缩性
- 使用 HiveQL 不需要深入掌握编程语言，只有掌握基本的 SQL 知识就行，使用门槛较低。
- 处理结构化数据。
- 使用 Hive 执行即时查询做数据分析。

##Apache Hive 局限性
Hive 具有以下局限性：
- Hive 不支持实时查询和行级更新。
- 高延迟。
- 不适用于在线事务处理。

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