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1 hive

1.1 什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计(海量的结构化数据的运算分析工具)。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(服务性的软件)，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类似于SQL查询。 HQL本质是：将Hive SQL转化成MapReduce程序 或者 spark程序

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1）Hive处理的数据存储在HDFS

2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce / spark(分布式运算框架)

3）执行程序运行在Yarn上

[运行HDFS和YARN ]

1.2 Hive的优缺点

4.2.1 优点

1) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。HQL

2) 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。(历史数据)

4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。

5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

4.2.2 缺点

1．Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达 递归算法

（2）数据挖掘方面不擅长(数据挖掘和算法,机器学习)

2．Hive的效率比较低

（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive调优比较困难，粒度较粗(快)

1.3 Hive架构原理

(mysql记录元数据: hive表的数据映射 , 表结构 )

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图6-1 Hive架构原理

1．用户接口：Client

CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

2．元数据：Metastore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；

默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore

3．Hadoop

使用HDFS进行存储，yarn资源调度 ,使用MapReduce进行计算。

4．驱动器：Driver

（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

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Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

1.4 Hive和数据库比较

hive不是数据库, 数据处理工具

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。

4.4.1 查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

4.4.2数据存储位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

4.4.3数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。

4.4.4索引

Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。

4.4.5执行

Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

4.4.6执行延迟

Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。

4.4.7 可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

4.4.8数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

hive是一个数仓工具(服务性质软件),并不是一个数据库处理分析大量的静态的结构化数据 , 报表

1.5 Hive 配套 Hadoop 专属运维

1. 小文件治理（最高频运维问题）

产生原因

  1. insert overwrite 全量写入，Reduce 任务多，生成大量小块 ORC；
  2. 每日分区增量、频繁调度小任务；
  3. 原始 ODS 批量导入 CSV 生成大量 text 小文件。

三种解决方案

  1. Hive 自动合并参数（写入时合并）
set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.size.per.task=128000000; -- 合并后文件128M
set hive.merge.mapredfiles.size=256000000;
  1. 定时脚本合并分区文件：hive -e "insert overwrite 表 partition(day) select * from 表"
  2. ORC 文件自带索引，小文件过多查询速度暴跌，NN 内存持续上涨。
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