大数据学习之Hive数据仓库

矫情吗；* 2022-09-05 00:14 222阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  前言
     *  数据仓库
     *   *  数据库与数据仓库的区别
         *  数据仓库的分层架构
     *  数据模型
     *   *  分区表
         *  分桶表
     *  元数据
     *   *  Hive元数据
         *  MetaStore
     *  Hive操作
     *  总结

## 前言 ##

Hive是Facebook开源的，建立在Hadoop之上的的开源数据仓库系统,它关心与海量数据的离线分析，而不是去承担业务数据处理,注意这里Hive关心海量数据，在处理小数量数据，性能表现会非常糟糕。

Hive能将Hadoop文件转换为数据库表，并针对该表提供了类SQL的查询语言

Hive的核心是将HQL转换为MapReduce程序，再将MapReduce程序提交到Hadoop集群去执行，因此使用Hive，可以不用直接编写Hadoop的MapReduce程序，减少开发成本

## 数据仓库 ##

### 数据库与数据仓库的区别 ###

OLTP OLAP

OLTP联机事务处理，关注的是操作数据库的**实时性**，用于满足日常需求，在设计上，避免产生冗余数据，数据库是为了**捕获数据**

OLAP联机分析处理，描述的一般是数据库，一般保存的是**历史数据**，为决策者提供分析，有时候为了得到分析结果，数据冗余是有必要的，而数据仓库是为了**分析数据**。

### 数据仓库的分层架构 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg4OTg0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  源数据(ODS)：现有的一些数据，例如数据库数据
 *  数据仓库(DW)：由元数据通过ETL统一数据格式而来，E数据抽取，T数据转换，L数据加载
 *  数据应用(DA或APP)：对数据仓库中的数据，进行数据应用，前端能直接独去到的数据

## 数据模型 ##

Hive的数据模型包括表、分区、分桶。

需要注意的是Hive表的数据是保存在**HDFS**上的，可通过`hive-site.xml`文件进行指定，而表结构相关的元数据是保存在`RDBMS`中的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg4OTg0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
Hive也有默认数据库Default，其中有表A和表B，如果你自己也创建了数据库MYDB，那么其实在HDFS上的路径是这样的：

*  对于Default数据库，/\{配置的路径\}/A ， /\{配置的路径\}/B
 *  对于MYDB数据库的表，会是这样，/\{配置的路径\}/MYDB.db/表名

需要注意的是，Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大，鉴于以上原因，产生了分区表。

### 分区表 ###

分区表怎么实现的呢？ 事实上，**分区为 HDFS 上表目录的子目录**，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 `where` 字句的中包含分区条件，则直接从该分区去查找，而不是扫描整个表目录，合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能。

分区表可以实现指定文件扫描，而不是多个文件全要扫描一遍，考虑十个文件组成了一张hive表，如果说某个文件里正好已经分区好是我们想要的范围，那么创建分区表，并查询的时候指定查询分区，能够提高效率

> 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念，实际上这个概念非常常见。比如在我们常用的 Oracle 数据库中，当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会下降，这时也可以对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，就不必要每次都扫描整张表，从而提升查询性能。

### 分桶表 ###

分区提供了一个隔离数据和优化查询的可行方案，但是并非所有的数据集都可以形成合理的分区，分区的数量也不是越多越好，过多的分区条件可能会导致很多分区上没有数据。

同时 Hive 会限制动态分区可以创建的最大分区数，用来避免过多分区文件对文件系统产生负担。

鉴于以上原因，Hive 还提供了一种**更加细粒度**的数据拆分方案：分桶表 (bucket Table)。

分桶表会将指定列的值，例如根据编号ID进行哈希散列，并对 bucket（桶数量）取余，然后存储到对应的 bucket（桶）中。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzg4OTg0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
这样就实现了比根据字段细粒度更加小的分桶表。

## 元数据 ##

元数据，即描述数据的数据，软件工程(张海藩)经典教材印象里应该也是这么定义的。

### Hive元数据 ###

在Hive中，对Hive中表、数据库等信息的描述，即Hive的元数据，是存在RDBMS中的，hive内置使用derby来存储元数据。

### MetaStore ###

MetaStore是元数据服务，负责管理客户端对元数据的访问，由MetaStore与客户端交互，并由MetaStore去存取元数据。

## Hive操作 ##

Hive的语句写法与Mysql很像，区别在于Hive中的语句叫`HQL`。

✔Hive插入数据方式底层是通过`MapReduce`程序执行的Job，所以插入一条数据相对于Mysql插入一条数据慢得多。

✔Hive的核心是将**结构化数据映射为表**，可以把结构化的数据放入到表在HDFS存储目录，那么在查询表的时候就可以查到数据。但需要注意的是，在建表的时候需要类型指定尽可能与结构化数据类型一一对应，如果不对应，hive也会自动转换，但不一定保证成功。

除此之外，还需要指定结构化数据的分隔符，例如结构化数据中是以逗号来分割列的，那么建表的时候需要指定`row format delimited fields terminated by ','`。

## 总结 ##

Hive与数据库还是有本质不同的，Hive是数据仓库，追求分析，而数据库则追求实时行。且Hive是存储在HDFS上的。

从粒度来从大到小，分别是表>分区>分桶

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