更新時間:2023-10-24 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
Apache Hive是一個用于處理和查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫工具,它建立在Hadoop之上,使用類似SQL的查詢語言HiveQL。Hive允許用戶將數(shù)據(jù)存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中,并使用HiveQL進行查詢和分析。
數(shù)據(jù)通常存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中。這可以是結構化數(shù)據(jù)(如表格數(shù)據(jù))或半結構化/非結構化數(shù)據(jù)(如文本文件)。
Hive維護一個元數(shù)據(jù)存儲,通常使用關系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL)來存儲表的元數(shù)據(jù)信息,包括表的結構、分區(qū)信息、列類型等。元數(shù)據(jù)存儲用于表的管理和優(yōu)化查詢。
a. 用戶通過Hive CLI或其他客戶端工具提交HiveQL查詢。
b. Hive解釋器解析查詢,并將其轉化為一系列的MapReduce任務或Tez任務。這些任務用于在Hadoop集群上處理數(shù)據(jù)。
c. Hive查詢編譯器根據(jù)表的元數(shù)據(jù)信息生成查詢計劃,并將其提交給Hadoop集群上的資源管理器(如YARN)來分配資源和執(zhí)行。
d. Hadoop集群執(zhí)行生成的任務,這些任務會從HDFS讀取數(shù)據(jù),進行轉換和計算,并將結果寫回HDFS。
e. 查詢結果可以存儲在HDFS中,也可以通過外部表直接訪問外部數(shù)據(jù)源(如HBase、S3等)。
接下來筆者用一個簡單的示例,來演示下如何使用Hive與HDFS交互。首先,假設我們已經(jīng)創(chuàng)建了一個名為employee的Hive表,它存儲在HDFS中,然后我們可以執(zhí)行以下操作:
-- 創(chuàng)建名為employee的表 CREATE TABLE employee ( emp_id INT, emp_name STRING, emp_salary DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/warehouse/employee'; -- 向表中插入數(shù)據(jù) INSERT INTO employee VALUES (1, 'John', 50000.00), (2, 'Alice', 60000.00), (3, 'Bob', 55000.00); -- 查詢表數(shù)據(jù) SELECT * FROM employee;
在上述示例中,我們首先創(chuàng)建了一個名為employee的Hive表,定義了表的結構和存儲位置。然后,我們插入了一些數(shù)據(jù)并執(zhí)行了一個查詢。
請注意,這只是一個簡單示例,實際上,Hive還可以進行更復雜的查詢和優(yōu)化。此外,Hive支持不僅HDFS,還支持其他存儲后端,如Amazon S3等。元數(shù)據(jù)存儲的具體配置取決于我們的Hive安裝,通常使用MySQL或Derby數(shù)據(jù)庫。