怒肝2W长文 !带你进入数据仓库Hive的世界理论+实践

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了怒肝2W长文 !带你进入数据仓库Hive的世界理论+实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 数据仓库概念

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。

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  • 数据仓库与传统数据库本质区别

数据仓库中的数据相对稳定,大部分情况下不会发变更,存储大量历史数据;
传统数据库一般只存储某一时刻状态信息,不保存历史数据。

2. Hive简介

2.1 简介

  • Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具
  • 依赖分布式文件系统HDFS存储数据,依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据,本身不存储和处理数据(区别:传统数据仓库支持数据存储和处理分析)
  • 支持大规模数据存储、分析,具有良好的可扩展性
  • 定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL/HQL
  • 用户可以通过编写的HQL语句运行MapReduce任务
  • 可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上
  • 是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具

2.2 特性

  • 采用批处理方式处理海量数据
  1. Hive需要把HiveQL语句转换成MapReduce任务进行运行
  2. 数据仓库存储的是静态数据,对静态数据的分析适合采用批处理方式,不需要快速响应给出结果,而且数据本身也不会频繁变化
  • 提供适合数据仓库操作的工具
  1. Hive本身提供了一系列对数据进行提取、转换、加载(ETL)的工具,可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据
  2. 这些工具能够很好地满足数据仓库各种应用场景

2.3 生态系统

  • Hive依赖于HDFS 存储数据、
  • Hive依赖于MapReduce 处理数据
  • 在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具
  • HBase 提供数据的实时访问
  • Pig主要用于数据仓库的ETL环节
  • Hive主要用于数据仓库海量数据的批处理分析

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3. Hive系统架构

  • 用户接口模块。包括CLI、HWI、JDBC、ODBC、Thrift Server
  • 驱动模块(Driver)。包括编译器、优化器、执行器等,负责把HiveQL语句转换成一系列MapReduce作业
  • 元数据存储模块(Metastore)。是一个独立的关系型数据库(自带derby数据库,或mysql数据库)

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4. HQL转成MapReduce作业的原理

4.1 join的实现原理

select name, orderid from user join order on user.uid=order.uid;

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4.2 group by的实现原理

存在一个分组(Group By)操作,其功能是把表Score的不同片段按照rank和level的组合值进行合并,计算不同rank和level的组合值分别有几条记录:

select rank, level ,count(*) as value from score group by rank, level

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5. 实验练习

5.1 环境配置

5.1.1 HIVE

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将Hive解压到/usr/local中
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更改名字
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更改hive目录所有者和所在用户组
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环境配置
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使环境生效
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5.1.2 MYSQL

更新软件源
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安装mysql-server
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安装成功
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确定mysql服务是否打开

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启动和关闭mysql服务

  • 关闭
service mysql stop
  • 启动
 service mysql start

5.1.3 配置MySql为hive元数据存储数据库

进入mysql shell

sudo mysql 或 sudo mysql –u root –p 命令,回车后会提示输入密码,前者输入当前系统用户密码,后者是输入 mysql root 用户密码一般为空,回车进入 mysql 命令行。这里 root是 mysql 安装时默认创建的用户,不是 Ubuntu 系统的 root 用户。

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新建一个数据库用来保存hive元数据(hive_metadata_zqc)
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  1. 配置mysql允许hive接入
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    将所有数据库的所有表的所有权限赋给新建的hive_zqc用户,hive_zqc、'hive’是后续操作中要对 hive-site.xml 文件配置的连接到 MySQL 数据库的用户名、密码,由你自己定义;

    刷新mysql系统权限关系表
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    exit 退出
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  2. 配置hive

    下载mysql jdbc包https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ ;

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    解压jdbc包后,将其中的jar包拷贝至hive安装目录下lib文件夹中
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    进入/usr/local/hive/conf 目录。将hive-default.xml.template 重命名为hive-default.xml 保存着各个配置参数的默认值。
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    新建一个hive-site.xml 配置文件,并添加如下内容,该文件内容会覆盖原默认值
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    箭头标记处说明:hive_metadata_zqc 是前面步骤 MySQL 里新建的 database、hive_zqc和 hive 是连接数据库的用户名以及密码;
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  3. 初始化元数据库,启动 Hive,进入 Hive 运行时环境

    初始化元数据库,不然有可能会报错。
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    可能出现错误
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    原因:com.google.common.base.Preconditions.checkArgument 这是因为 hive 内依赖的 guava.jar 和hadoop内的版本不一致造成的。

    解决方法:查看hadoop安装目录下 share/hadoop/common/lib 内 guava.jar 版本,查看 hive安装目录下lib内guava.jar的版本,如果两者不一致,删除版本低的,并拷贝高版本的。
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    两个版本一样了
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    在进行一次初始化元数据库
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    成功了!

  4. 启动Hive

    启动hive 之前,请先启动hadoop集群(start-dfs.sh)和确保MySQL服务正常运行。“hive”命令启动 hive。
    启动hadoop集群

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    启动mysql
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    启动hive
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5.2 Shell进行实验内容

表1 student_zqc:

NameSexBirthDeptUid
LiuyiF2002/11/26CS180301
ChenerF2001/6/11CS180302
ZhangsanM2002/9/21CS180303
LisiF2001/1/26SE180201

表2 grade_zqc:

UidCourseGrade
180301Chinese90
180301Math58
180301English39
180302Chinese91
180302Math95
180302English75
180303Chinese60
180303Math58
180303English53
180201Chinese62
180201Math43
180201English74

5.2.1 新建一个数据库;

新建一个数据库db_xxx,添加扩展参数:日期、学号、姓名;使用该数据库做后续操作;设置命令行显示当前使用的数据库,请保证后续操作都能显示。

创建的时候添加了日期,学号,姓名,以及存放路径

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5.2.2 新建表

新建student_xxx分区表(分区字段Dept)和grade_xxx内部表,分别查看表结构和存储路径;(字段类型自定义)
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5.2.3 添加分区

在表student_zqc中添加两个分区Dept=’CS’和Dept=’SE’,从本地导入数据到student_xxx表的两个分区中,分别查看两个分区所有记录,查看表数据存储目录;

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从文件中加载数据,load data
语法 :

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename

首先在本地主目录下创建数据文件 input.txt,并上传到 HDFS 中。
注意分隔符要跟你表设置一致。

  1. 本地创建两个文件
    input1.txt
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    input.txt
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  2. 将两个文件上传到HDFS
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  3. 在hive中加载
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  4. 查看是否加载成功 在这里插入图片描述

5.2.4 导入grade_zqc

从HDFS导入数据到grade_xxx表中,查看grade_xxx表所有记录,查看表数据存储目录;

本地创建表 input3.txt
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上传到hdfs
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加载到hive中
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5.2.5 统计男、女生人数

select sex,count(1) from student_zqc group by sex;

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5.2.6 统计每个学生所有科目的总分以及平均分

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select uid,avg(grade) from grade_zqc group by uid;

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5.2.7 统计每个科目有多少人以及每个科目平均成绩

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5.2.8 查询chinese科目得分排前两名学生学号和分数;

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5.2.9 创建一个新表rank_zqc保存CS系每个学生信息和科目总分,按成绩降序排序,并查询结果;

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5.2.10 统计每个系所有科目平均成绩在所有系中的占比。

例如CS系Chinese科目平均成绩在所有系的比例是1.06。

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5.2.11 统计每个系每个科目考试不合格学生的占比。

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5.2.12 删除分区,删除表,删除库,退出Hive。(删除操作请谨慎!)

查看表分区
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删除分区
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删除表
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删除库
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退出
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5.3 JavaApi进行实验内容

编写一个UDF,函数名UDFXxx,查询学生(输入字段:student_xxx.Birth)出生天数。给出定义和使用UDF的完整流程和截图。

添加包

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import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.joda.time.DateTime;
import org.joda.time.format.DateTimeFormat;
import org.joda.time.format.DateTimeFormatter;

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class UDFzqc extends UDF{
    public final static DateTimeFormatter DEFAULT_DATE_FORMATTER = DateTimeFormat.forPattern("yyyy/MM/dd");
    private Text result = new Text();
    public Text evaluate(Text birthday) throws ParseException{
        DateTime dateTime = null;
        try {
            dateTime = DateTime.parse(birthday.toString(), DEFAULT_DATE_FORMATTER);
        }catch(Exception e) {
            return null;
        }
        return evaluate(dateTime.toDate());
    }

    public Text evaluate(Date birthday) throws ParseException{
        DateTime dateTime = new DateTime(birthday);
        return evaluate(new IntWritable(dateTime.getYear()), new IntWritable(dateTime.getMonthOfYear()),
                new IntWritable(dateTime.getDayOfMonth()));
    }

    public Text evaluate(IntWritable year, IntWritable month,IntWritable day) throws ParseException{
        result.set(getDays(year.get(), month.get(), day.get()));
        return result;
    }

    private String getDays(int year, int month, int day) throws ParseException{
        String s = year + "/" + month + "/" + day;
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd");
        Date d = sdf.parse(s);
        long birthTime = d.getTime();
        long nowTime = new Date().getTime();
        return (nowTime - birthTime)/1000/3600/24 + " days";
    }
    public static void main(String[] args) throws ParseException{
        UDFzqc test = new UDFzqc();
        System.out.println(test.evaluate(new Text("2021/06/01")));
    }
}

最后

小生凡一,期待你的关注

以上是关于怒肝2W长文 !带你进入数据仓库Hive的世界理论+实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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