hive（I）--学习总结之常用技能

　　hive是Apache的一个顶级项目，由facebook团队开发，基于java开发面向分析师或BI等人员的数据工具（常用作数据仓库），它将hdfs文件组织成表，使用hive-sql调用mapreduce任务完成计算。即使你不知道它的内部机制也不懂java，却不影响你使用。

　　这里主要以CLI使用为主，材料来源《Hive权威指南》、个人工作和网上讨论。在阅读前，希望可以先了解一下hive的安装（上一篇博客有），这对理解hive的运行机制有一定帮助。如有疑问或问题，欢迎沟通讨论。

shell执行hive

　　hive命令在shell中执行有多种，可以通过hive --help --service cli进行查询具体参数，使用如下　

 #执行SQL语句
 hive -e "sql语句"  #可以添加-S参数，设置静默状态，不输出ok等消息
 
 #执行SQL文件
 hive -f sql_file (或者加载hive -S -f sql_file  注：S-Silence)
 
 #执行SQL文件并留在hive交互窗口
 hive -i sql_file

hive中用（hadoop） shell命令

　　>当我们进入hive的交互模式后，不需要像shell(hadoop fs -cmd -para dir/file)那样与hadoop文件交互，使用dfs就可以了。

　　　　例如：当我们想看看一张表的大小时，我们首先找到这张表的位置（假设我们用desc formatted table_name我找到对应表的location）

　　　　　hive > dfs -du -s -h hdfs://usr/hive/warehouse/mydb.db/tab2

　　>当我们需要执行一个hive文件时，可以使用source关键字.

　　　　例如：hive> source /home/shj/sql_file.sql;

　　>当我们希望执行一个shell之后而又不想退出hive时，可以在命令前后添加"！"和"；"就可以了。

　　　　例如：hive > ! ls /home/shj/ ;

hive中的表

　　hive通过metastore实现与文件的映射。hive中的数据库其实是一个目录（该目录我们可在hive-site.xml中设置hive.metastore.warehouser.dir，假设该值我们设置为/usr/hive/warehouse，那么后期创建的数据库都是该目录的子目录），以db格式的文件。比如说我create database mydb;那么这个数据库文件就是：/usr/hive/warehouse/mydb.db，后期建的表对应文件是这个目录的子文件。

　　I、hive表类型：管理表（内部表）、外部表、分区表（静态、动态）、分桶表。　　（不同维度的划分）

　　　　>内部表：我们正常建立的表属于内部表，hive管理着这个表（元数据和文件数据），我们操作该表就是操作该元数据以及文件数据。要是我们删了这个表，也就是删了这个表对应的文件

　　　　>外部表（external）：外部表类似于将hive与文件的链接（link），hive仅管理着元数据。当我们删除该表时，也只是删除数据结构，底层文件并没有被删除。

　　　　>分区表（partition）：当数据量比较大，进行查询时必然导致性能问题。而分区表，就是对大量的表文件以一个虚拟列（如地区、时间）的方式进行拆分成多个文件。指定分区进行查询时，仅扫描对应分区文件，有效提升查询性能。（查询时应指定，在不确定分区范围时将进行全分区扫描，性能差）

　　　　>分桶表（bucket）：工作中遇到的不多，会用来进行数据抽样（tablesample其实也可以用，此外两个分桶表join进行查询时效率会提升很多）。它与分区表的不同，它分桶的列是表中真实存在的列。文件组织分式与分区相似。

　　II、查看表信息

　　　　当一个表已经创建好了，我们怎么看这个表呢？（它的字段，备注，创建人，基本统计信息，文件地址等等）

　　　　>desc [extended/formatted] mydb.tab2; desc是describe的缩写，当我们查看表时补充上extended或formatted时输出的信息将更多。推荐使用formatted，这样输出的信息相对标准化，更容易找到我们要的信息。这些信息中，Table Type如果是"MANAGED_TABLE"是内部表，"EXTERNAL_TABLE"是外部表；分区和分桶信息可以参见：Partition Infomation和Number Buckets

　　　　>show tables  in mydb like '*tab1*';查询在mydb库中，关键字“tab1”的表名称。（这里非%）

　　　　>set hive.cli.print.current.db=true;set hive.cli.print.header=true;第一个：显示当前库名；第二个：输出列名；

　　III、hive表的创建

　　　　创建或修改或删除都可以在语句中添加if判断来避免系统报错（if [not] exists），文章中不再说明这点。在表的创建中，我们除了指定分隔符，还可以指定表备注（COMMENT）、表属性（TBLPROPERTIES）、指定文件地址（LOCATION）等。如果想复制他表结构：create table mydb.tab2 like mydb.tab_tmp;

　　　　>内部表：create table mydb.tab2(col1 string,col2 int,col3 bigint,...)row format delimited fields terminated by '\001' stored as textfile;(存储格式不指定时，默认以textfile；)

　　　　>外部表：create external table mydb.tab2(col1 string,col2 int,col3 bigint,...) row format delimited fields terminated by '\001' location ‘/other/data’;（创建时便指定加载）

　　　　>分区表：create table mydb.tab2(col1 string,...) partitioned by (year string,month string) row format delimited fields terminated by '\t';

　　　　>分桶表：create table mydb.tab2(col1 string,...) clustered by (type) into 10 buckets row format delimited fields terminated by ',';（这里其实还需要配置一些参数，暂略）

　　　　数据创建时，默认存储格式textfile；此外，常用的还有orcfile（通过对行记录块进行列存储并压缩，每个块提供一个存储），相比于textfile而言，对于大数据量，orcfile写入较慢，但查询和空间都比textfile更好（写入时需要启动解压缩）。下面的列表是对150万的数据进行的比照。很明显大数据量下orcfile对查询和磁盘占用更加友好。【补充：并不是所有的查询都会比textfile快】

　　　　

　　IV、hive表的修改

　　　　>修改表名：alter table mydb.tab3 rename to mydb.tab2;

　　　　>修改列：alter table mydb.tab2 change column col_old col_new bigint [comment'修改示例'] after other_col;

　　　　>增加列：alter table mydb.tab2 add columns(col1 string ,col2 int.col3 bigint);

　　　　>删除列：alter table mydb.tab2 replace columns (var1 int comment '***'  ,var2 bigint comment '***',.....)   仅保留这些字段，其他字段都将被删除

　　　　>增减分区：alter table mydb.tab2 add(/drop) if [not] exists partition(year='17',month='02') [....] ;

　　V、数据导入/导出hive

　　　　>数据导入

　　　　　　load data [local] inpath '/test/hive/data/' [overwrite] into table mydb.tab2 [partition (year='201709')];

　　　　　　说明：local参数指示为本地文件，无则为hdfs文件。overwrite是否为覆盖原有【分区】数据，partition为指定分区；

　　　　　　　　hive > load data local inpath '/home/shj/data/' into table mydb.tab_tmp;（说明，路径最好就是一个文件夹，hive将加载文件下的所有数据；对应的加载表应该已创建）

　　　　　　　　hive > load data inpath '/hive/warehouse/data/input/' into table mydb.tab_tmp_1 partition(year='2017');（hdfs中数据就move了，不同于本地的复制；注意inpath文件夹下不能含有文件夹）

　　　　　　除了load，还可以使用查询语句导入数据（hdfs）

　　　　　　　　hive > insert into mydb.tab2 select * from mydb.tab_tmp where conditions；

　　　　　　　　hive > create table mydb.tab2 as select * from mydb.tab_tmp where conditions;

　　　　>数据导出

　　　　　　insert overwrite [local] directory '/hive/data'  select * from mydb.tab2 where conditions;（指定local则为本地文件，directory后面后文件夹，如果没有对应路径，会自动创建）

　　　　　　　　hive >  insert overwrite directory 'home/shj/data/export/' select * from mydb.tab2 where conditions;（导出到本地，默认列分割符为'\t'。建表时的分隔符被取代）

　　　　　　　　hive > insert overwrite directory '/cluster/hive/warehouse/mydb.db/test/' select * from mydb.tab2 where conditions;（导出到hdfs，列分割符默认是'\001'即^A）

　　　　　　　　此外，常用的还是用hive -e/f > /directory/filename进行数据的导出。

hive中的查询

　　　　hql与t-sql还是有一定的差异的。这里我们谈谈join、排序和抽样。

　　　　join：hive中的join是只支持等值链接。也就是a join b on a.c1=b.c1;不支持非等值连接。此外，hive中除了支持常用的left join /right join /full outer join，还有一种join类型：left semi-join（左半开链接）。用来返回左边表记录，只要记录满足与右边表的on条件，是对in/exists的一种优化。（join优化将在后面单独说明。）

　　　　　　hive > select a.* from tab2 t1 left semi join tab_tmp t2 on t1.c1=t2.c1 and t1.c2=t2.c2;

　　　　排序：hive中可实现排序有distritute by 、sort by、order by。distribute by是在map输出时以什么样的方式到reduce中（多个reduce，根据什么key）；sort by 是reduce完成后，单个reduce怎么将结果进行排序；order by是全局的排序，在一个reduce中完成。当数据量大时，order by将耗时较长。可以先指定distribute by 后指定sort by。实现输出的结果根据某些字段排序。当distribute by与sort by的字段相同时，则等同于cluster by。

　　　　　　hive > select * from tab2 distribute by c1,c2 sort by c1;

　　　　　　hive > select * from tab2 cluster by c1;

　　　　抽样：当数据很大时，就避免不了抽样。在hive中关键字tablesample实现，一种分桶抽样，一种数据块抽样。

　　　　　　hive > select * from mydb.tab2 tablesample(bucket 12 out of 1000 on rand()) s;（分母是分桶数，分子是指定桶序号；关键字rand()保障随机性，即同样两次抽样结果不同）

　　　　　　hive > select * from mydb.tab2 tablesample(0.02 percent) s;（百分比抽样，这里相当于10000中取2个）

hive参数调整

　　　　hive中的参数常常用于调优，设定map/reduce数，map-join，block大小，是否本地化等等。这个我们会在后期进行探讨和沟通。现在我们看看，使用CLI端，有哪些设置让操作更加舒适

　　　　> set hive.cli.print.header=true；设置输出是否带有表头（当我们输出文件时，没有表头可能对导入数据库和阅读带来一定影响。这个参数完美解决这个问题。）

　　　　> set hive.cli.print.current.db=true;显示当前数据库位置（可以使用use database;进行数据库切换）

　　　　> set hive.exec.parallel=true;允许任务并行，可以提高我们查询效率

未完待续！

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