• 基于Hadoop 数据保存到HDFS

• 数据仓库工具

• 结构化的数据 映射为一张数据库表

  01,张三,89

  02,李四,91

  03,赵武,92

• HQL查询功能 (Hive SQL)

• 本质 把HQL翻译成MapReduce 降低使用hadoop计算的门槛

• 离线数据分析开发效率比直接用MapReduce 高

• 用户接口：shell命令行
• 元数据存储
  • 数据库 表 都保存到那些位置上
  • 表中的字段名字 类型
  • mysql derby(自带)
• Drive
  • 负责把HQL翻译成mapreduce
  • 或者翻译成 shell 命令

• 利用hdfs存数据 利用mr算
• Hive只需要跟 Master节点打交道 不需要集群

• hive 离线计算 海量查询
• hive最主要做查询 不涉及删除修改 默认不支持删除修改，默认不支持事务，并不完全支持标准sql
• sql CRUD全部支持， 支撑在线业务，索引完整 支持事务

• 创建表

• 字段不需要指定占多少字节

• 需要通过row format delimited fields terminated by ','指定列的分隔符

• 加载表数据的时候尽量使用 load data方式 把整个文件put上去

• 内部表和外部表

  • managed table

    • 创建表的时候

    • 删除表

      元数据和数据一起删除

    • 数据位置

      • 默认是/user/hive/warehouse

  • external table

    • 建表语句

    • 删除表

      • 只删除元数据 数据会保留

    • 数据可以在hdfs上的任意位置

• 分区表

  • 当数据量比较大的时候，使用分区表可以缩小查询的数据范围

  • 分区表实际上就是在表的目录下创建的子目录

  • 如果有分区表的话查询的时候，尽量要使用分区字段

  • 创建分区表的语句

  • 向分区表中插入数据

  • 添加分区

  • 动态分区

    • 插入数据的时候指定分区的字段，会自动帮助创建分区所对应的文件夹

    • 需要关掉默认设置

• hive提供的函数不能满足需求的时候就可以使用自定函数

  • 使用别人已经编译好的.jar

    • jar加到 hive环境中

    • jar 可以在hdfs上 也可是在centos 上

    • 创建一个临时函数

    • 创建一个永久函数

  • 自己写python脚本实现udf、udaf

    • add file python文件的位置

• collect_set/collect_list

  • group by之后 针对某一列聚合 结果放到[]
  • 区别 一个去重 一个不去重

• lateral view explode

  • explode函数 把复杂数据类型 array map 拆开 一行变多行

  • lateral view 和explode函数 配合使用 创建虚拟视图 可以把explode的结果和其它列一起查询

  • select article_id,kw from articles
    lateral view outer explode(key_words) t as kw
    

• CONCAT, CONCAT_WS

  • 不同列的字符串拼接到一起
  • concat_ws 可以把array中的元素拼接到同一个字符串中 指定分割符

• str_to_map 把具有key:value形式的字符串转换成map

• 作用 数据交换工具 可以实现 数据在mysql oracle<==> hdfs之间互相传递

• 原理 通过写sqoop 命令 把sqoop命令翻译成mapreduce 通过mapreduce连接各种数据源 实现数据的传递

• 通过sqoop 把数据从mysql导入到hdfs

  • sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql数据库地址:3306/数据库名字 --username root --password password --table 要导出数据的表名 -m mrjob的数量
  • 默认会把文件导入到 hdfs上 /user/linux用户名 文件夹下
  • 通过 --target-dir指定其它位置

• 分布式开源数据库

• 面向列

• Big Table开源实现

• 适合非结构化数据的存储

• PB级别数据

• 可以支撑在线业务

• 分布式系统特点 ：易于扩展，支持动态伸缩，并发数据处理

• 关系型数据库：行式存储 每一行数据都是连续的 所有的记录都放到一个连续的存储空间中

• 列数据库： 列式存储 每一列对应一个文件 不同列并不对应连续的存储空间

• 结构化数据 V.S. 非结构化数据

  • 结构化数据
    • 预定义的数据模型 模型一旦确定不会经常变化（表结构不会频繁调整）
  • 非结构化数据
    • 没有预定义数据模型
    • 模型不规则 不完整
    • 文本 图片 视频 音频

• Hive 和 Hbase区别

  • hive hbase 共同点
    • 都可以处理海量数据
    • 文件都是保存到hdfs上
  • hive 和 hbase不同
    • 计算不是通过mapreduce实现的 自己实现的CRUD功能
    • hive 通过mapreduce实现 数据查询的
    • hbase 可以有集群 集群的管理是通过zookeeper实现
    • hive 只能做离线计算
    • hbase 提供对数据的随机实时读/写访问功能

• HBase 对事务的支持 只支持行级别的事务

• CAP定理

  • 分区容错性 分布式系统都要有的特性，任何时候都要能提供服务 P保证
  • HBase CP系统 强一致性

• NameSpace 对应 关系型数据库 database
• 表(table)：用于存储管理数据，具有稀疏的、面向列的特点。
• 行 （row）： 每一行都对应一个row key 行键 Hbase有索引但是只是在行键 rowkey有索引
• 列 Column family 和 Column qualifier 组成
• 列族（ColumnFamily）保存的就是 键值对集合 key:value
• 时间戳(TimeStamp)：是列的一个属性

• 创建HBase表的时候只需要指定表名 和 列族

• 每一个行当中 只需要列族相同就可以了 至于每个列族中的 key:value对 key可以完全不同

• Client

• Zookeeper

  • 保证HMaster有一个活着
  • HRegionServer HMaster地址存储
  • 监控Region Server状态 将Region Server信息通知HMaster
  • 元数据存储

• HMaster

• HRegionServer

• HStore

  • 每一个column family 对应了一个HStore

• HRegion

• HLog

面向列数据库 列式存储

适合存非关系型数据

hbase 创建表的过程很简单 只需要指定表名和列族的名字就可以了

create ‘表名’,‘列族名字’

NameSpace -》数据库

table

row-key 行键 hbase的索引只在 row-key才有

column family 列族 key：value 这里面key 又叫 column quanlifier

不同行的 相同的column family 中 column quanlifier可以完全不同

组件

• HMaster

• HRegionServer

  • HRegion
    • Hstore (一个列族对应)
      • memstore
      • storefile

如果遇到 hdfs safe mode

通过 hdfs dfsadmin -safemode leave

hive 一定要先启动元数据服务

• hive --service metastore&