数分-理论-大数据6-Hive（数据仓库）

(数据分析系列)

1知识点

• 数据仓库
• Hive基础
• Hive核心
• Hive系统结构
• 实战应用

2具体内容

2.1数据仓库

2.1.1起源

基于分析型决策的优化，需高性能的完成用户查询，提出数据仓库

2.1.2数仓概念

1.概念

• 数据仓库是一个
  
  面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的
  
  ，用来
  
  支持管理人员决策
  
  的数据集合，数据仓库中包含了
  
  粒度化
  
  的企业数据。
• 企业数据仓库有效集成了来自不同部门、不同地理位置、具有不同格式的数据，为企业管理决策者提供了企业范围内的单一数据视图。

2.特征

主体性+集成性+非易失性+时变性

• 主题性
  • 针对不同业务进行归类分析，抽象为主题，对应某一分析领域涉及的分析对象
  • 抽象层次，每个领域各有逻辑内核，互不交叉
• 集成性
  • 统一口径，统一数据来源中的歧义、单位、字长等元素进行总和计算，聚合成新数据
• 非易失性
  • 保存历史业务数据，根据业务每隔一段时间导入新的数据，不会轻易丢失改变
• 时变性
  • 反应一个业务过程，业务变化会随着改变，适应分析决策

2.1.3体系结构

数据源、数据存储和管理、数据服务以及数据应用

1. 数据源：数仓的数据来源，外部数据+业务系统+文档资源
2. 数据存储和管理：存储和管理数据，数据仓库+数据集市+数据仓库监视+运行与维护工具+元数据管理
3. 数据服务：为前端工具和应用提供数据服务，从数仓获取数据提供给前端，或通过OLAP服务器为前端应用提供复杂数据服务
4. 数据应用：直接面向最终用户，数据工具+自由报表工具+数据分析工具+数据挖掘工具+应用系统

2.1.4存在挑战

• 无法满足快速增长的海量数据存储需求
• 无法有效处理不同类型的数据
• 计算和处理能力不足

2.2Hive基础

2.2.1概述

• 建立在hadoop上的一种数仓工具
• 将
  
  结构化、半结构化
  
  的数据文件映射为一张
  
  数据库表
  
• 基于数据库表，提供一种类sql的查询模型
  
  HQL
  
• 访问、分析存在Hadoop文件中的大型数据集

注意：

• 本身不具备存储功能
• 核心：将HQL转换为MapReduce程序，提交到Hadoop集群执行
  
  

特点：

• 类SQL的查询语言HQL
• 可自定义用户函数UDF和存储格式
• 为超大数据集设计计算和存储能力，集群扩展容易
• 统一元数据管理，可与preso\impala\sqarksql共享数据
• 执行延迟高，不适实时处理，时候海量数据离线处理

2.2.2背景

• 成本：MR需要学java，不易复杂查询
• 建立分析型数仓：支持类SQL的查询及支持自定义函数，可做数仓工具

2.2.3Hive与Hadoop生态系统

• HDFS：分布式文件系统，存储海量数据
• MapReduce：分布式并行编程模型，批处理，实现高性能计算
• Hive：数据仓库，不存储和处理数据，用HQL编写处理逻辑，转换为MR任务执行
• Pig：Hive的替代工具，数据流语言和运行环境，适用于在Hadoop平台查询半结构化数据集，用于数据抽取（ETL），将外部数据装载到Hadoop集群，转换为用户需要的数据格式
• HBase：分布式数据库，面向列式存储、分布式、可伸缩的数据库，它可以提供数据的实时访问功能
  • Hive只能处理静态数据，BI报表数据
  • Hive为了减少复杂MR应用程序的编写
  • HBase为了实现对数据的实时访问

2.2.4对比

底层依赖HDFS+MapReduce

2.2.5模拟实现

1,jingjing,26,hangzhou
2,wenrui,26,beijing
3,dapeng,26,beijing
4,tony,15,hebei

• 需求：HDFS文件系统的文件，编写SQL，统计来自北京的年龄大于20的人数

• 分析：对表操作，先找到文件与表的对应关系，实现表与文件的映射
  
  

  • 表位置
  • 字段位置
  • 内容读取的分隔操作

• Hive对SQL语句语法校验，根据记录的元数据对sql解析，制定执行计划，转为MR程序执行，结果封装后返回给用户

2.3Hive核心

2.3.1数据类型

1.基本数据类型

• TIMESTAMP ：提交的时间按照原始时间保存，查询时，也不做任何转换
• TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE：用户提交TIMESTAMP给数据库时，会被转换成数据库所在的时区来保存。查询时，则按照查询客户端的不同，转换为查询客户端所在时区的时间。

2.隐式转换：子类型到祖先类型允许隐式转换

• STRING类型可隐式转换为DOUBLE类型
  
  

3.复杂类型

CREATE TABLE students(
  name      STRING,   -- 姓名
  age       INT,      -- 年龄
  subject   ARRAY<STRING>,   -- 学科
  score     MAP<STRING,FLOAT>,  -- 各个学科考试成绩
  address   STRUCT<houseNumber:int, street:STRING, city:STRING, province:STRING>  -- 家庭居住地址
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

2.3.2数据模型

• 描述Hive组织、管理和操作数据的方式
• Hive数据存于HDFS，默认一个根目录，在hive-site.xml配置数据的存储路径
  
  1.库
• 默认数据库default
• 创建不同数仓库database
• 相当于关系数据库的命名空间，将用户和数据库的表隔离

2.表

• 表相关的元数据是存储在关系数据库

• 分内部表，外部表

  1）加载数据和创建表：

  • 内：过程分开，加载时数据被移动到数仓目录，对数据的访问在数仓目录实现
  • 外：是一个过程，访问即读取HDFS内数据
    
    2）删除表：
  • 内：表内数据和元数据同步被删除（数据移到数仓目录了）
  • 外：数据在HDFS，删除表不影响数据
    
    3）创建表：
  • 默认创建内部表
  • External创建外部表

3.分区：优化

• 减少全表扫描
• 存储：表的主目录文件夹下的子文件夹，子文件夹的名字表示所定义的分区列名字

4.分桶：拆分数据文件本身

• 根据表中字段（例如，编号ID）的值，经过hash计算规则，将数据文件划分成指定的若干个小文件
• 
  优化join查询
  
  和
  
  方便抽样查询
  
  。

2.4Hive系统结构

用户接口模块

+

驱动模型

+

元数据存储模块

2.4.1用户接口模块

• 实现外部应用对Hive的访问
• 包括：CLI、Hive网页接口（Hive Web Interface，HWI）、JDBC、ODBC、Thrift Server等
• 操作数据：
  • CLI（command-line shell）: Hive自带的一个
    
    命令行
    
    客户端工具
  • HWI(Thrift/JDBC)：Hive的一个简单网页，JDBC、ODBS和Thrift Server可以向用户提供编程访问的接口。用户可以按照标准的JDBC的方式，通过Thrift协议操作数据。

2.4.2驱动模块Driver

• 实现：MR，把 HiveQL语句转换成一系列MapReduce作业，所有命令和查询都会进入驱动模块，通过该模块对输入进行解析编译，对计算过程进行优化，然后按照指定的步骤执行。
• 包括：编译器、优化器、执行器等
• 执行引擎：可以是 MapReduce、Tez或Spark等

2.4.3元数据存储模块Metastore

1.元数据：描述数据的数据

• 描述HDFS文件和表的各种对应关系（位置关系、顺序关系、分隔符）
• 存储：在关系数据库中（Hive内置的是Derby、第三方的是MySQL），HDFS中存储的是数据
• 默认存储在Hive内置的Derby数据库中，但由于Derby只能有一个实例，也就是说不能有多个命令行客户端同时访问，所以在实际生产环境中，通常使用 MySQL代替Derby

2.Metastore

• Metastore是独立的关系数据库，可以是MySQL实例，也可是Hive自带的Derby实例，提供
  
  元数据服务
  
• Metastore保存表模式和其他系统元数据
  • 表的名称
  • 表的列及其属
  • 表的分区及其属性
  • 表的属性
  • 表中数据所在位置信息等
• Metastore对外提供一个服务地址，使客户端能够连接Hive，以此来对元数据进行访问
  • 元数据把数据保存在关系数据库中，Hive提供元数据服务，通过对外的服务地址，用户能够使用客户端连接Hive，访问并操作元数据
  • 支持多个客户端的连接，实现了数据访问层面的解耦操作
  • Hive创建的表在presto/impala/sparksql中可直接使用（Metastore中获取统一的元数据信息）

3.Metastore管理元数据方式

1. 内嵌：默认Metastore元数据服务和Hive服务融合在一起
   
   

   • Hive服务（即Hive驱动本身）+ 元数据服务Metastore + 元数据metadata（用于存储映射信息）在一个JVM
   • 启动HiveServer进程，Derby和Metastore都会启动
   • 一次只能支持一个用户访问，适用于测试场景

2. 本地：把元数据提取出来
   
   

   • Metastore服务与HiveServer主进程在同一个JVM进程中运行，存储元数据的数据库在单独的进程中
   • 元数据一般存储在MySQL关系型数据库

3. 远程：都单独进程
   
   

   • Metastore在单独进程运行，保证全局唯一，保证数据访问安全性（不随hive启动而动）
   • 安装在远程服务器集群，解耦Hive服务和Metastore服务，保证Hive的稳定运行

2.4.4HQL的执行流程

1. 语法解析：Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree；
2. 语义解析：遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock；
3. 生成逻辑执行计划：遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree；
4. 优化逻辑执行计划：逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；
5. 生成物理执行计划：遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务；
6. 优化物理执行计划：物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。

2.5实战应用

1. Hive的安装部署和管理
2. Hive常用的DDL操作

3参考

• https://shenhao-stu.github.io/Big-Data/#/
• 
  HiveQL编译过程
  
• 
  LanguageManual DDL