目录：

一、Hive是什么

二、Hive与关系数据库的区别

三、Hive架构介绍

四、Hive的实战操作

       1) HIVE的启动

       2) Hive创建数据库

       3) Hive删除数据库

       4) 创建HIVE表添加数据

       5) HIVE的分区

       6) HIVE条件查询

       7) UDF函数

       8) 删除HIVE表

       9) 查询结果保存到本地

       10) Hive的常用命令

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一、Hive是什么

       Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
       Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

二、Hive与关系数据库的区别

       1) hive和关系数据库存储文件的系统不同，hive使用的是hadoop的HDFS（hadoop的分布式文件系统），关系数据库则是服务器本地的文件系统；
       2) hive使用的计算模型是mapreduce，而关系数据库则是自己设计的计算模型；
       3) 关系数据库都是为实时查询的业务进行设计的，而hive则是为海量数据做数据挖掘设计的，实时性很差；实时性的区别导致hive的应用场景和关系数据库有很大的不同；
       4) Hive很容易扩展自己的存储能力和计算能力，这个是继承hadoop的，而关系数据库在这个方面要比数据库差很多。

三、Hive架构介绍

       Hive的体系结构可以分为以下几部分：
       （1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。
       （2）Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
       （3）解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。
       （4）Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成（包含的查询，比如select from tbl不会生成MapRedcue任务）。
Hive将元数据存储在RDBMS中，

四、Hive的实战操作

       1) HIVE的启动

[root@hadoop11 bin]# ls
beeline  ext  hive  hive-config.sh  hiveserver2  metatool  schematool
[root@hadoop11 bin]# pwd
/usr/app/hive-0.12.0/bin
[root@hadoop11 bin]# sh /usr/app/hive-0.12.0/bin/hive

       2) Hive创建数据库

       Hive是一种数据库技术，可以定义数据库和表来分析结构化数据。主题结构化数据分析是以表方式存储数据，并通过查询来分析。本章介绍如何创建Hive 数据库。配置单元包含一个名为 default 默认的数据库。
       CREATE DATABASE语句
       创建数据库是用来创建数据库在Hive中语句。在Hive数据库是一个命名空间或表的集合。此语法声明如下：

CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS]<database name>

       在这里，IF NOT EXISTS是一个可选子句，通知用户已经存在相同名称的数据库。可以使用SCHEMA 在DATABASE的这个命令。下面的查询执行创建一个名为userdb数据库：

hive> CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] userdb;
hive> CREATE DATABASE userdb;

       下面的查询用于验证数据库列表：

hive>SHOW DATABASES;
default
userdb
hive> use default;
OK
Time taken: 0.114 seconds
hive> show tables;
OK
people
test
Time taken: 0.404 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive>

       3) Hive删除数据库

DROP DATABASE语句
DROP DATABASE是删除所有的表并删除数据库的语句。它的语法如下：

DROP DATABASE StatementDROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] database_name 
[RESTRICT|CASCADE];

下面的查询用于删除数据库。假设要删除的数据库名称为userdb。

hive> DROP DATABASE IF EXISTS userdb;

以下是使用CASCADE查询删除数据库。这意味着要全部删除相应的表在删除数据库之前。

hive> DROP DATABASE IF EXISTS userdb CASCADE;

以下使用SCHEMA查询删除数据库。

hive> DROP SCHEMA userdb;

       4) 创建HIVE表添加数据

people01.txt	people02.txt
1,man,zhangliao	1,women,baibing
2,man,caocao	2,women,hangxue
3,man,simayi	3,women,ganwei
4,man,zhugeliang	4,women,jingtian
5,man,simayi	5,women,liushishi

hadoop fs -mkdir /usr/yuhui/hive
hadoop fs -mkdir /usr/yuhui/hive/20170309
hadoop fs -mkdir /usr/yuhui/hive/20170309/00
hadoop fs -mkdir /usr/yuhui/hive/20170310
hadoop fs -mkdir /usr/yuhui/hive/20170310/00

       5) HIVE的分区

//添加数据到HDFS
[root@hadoop11 data]# hadoop fs -put people01.txt /usr/yuhui/hive/20170309/00/
[root@hadoop11 data]# hadoop fs -put people02.txt /usr/yuhui/hive/20170310/00/

//建立hive和Hdfs的外部关联表
hive> CREATE EXTERNAL TABLE people(id int,sex string,name string) partitioned by (logdate string,hour string) row format delimited fields terminated by ‘,‘;

hive> show tables;
hive> select * from people;

//追加数据
hive> ALTER TABLE people ADD IF NOT EXISTS PARTITION(logdate=20170309,hour=00)LOCATION
‘/usr/yuhui/hive/20170309/00‘; 

hive> ALTER TABLE people ADD IF NOT EXISTS PARTITION(logdate=20170310,hour=00)LOCATION
‘/usr/yuhui/hive/20170310/00‘; 

       6) HIVE条件查询

查分区不用【引号】

hive> select * from people where logdate=20170310;
OK
1   women   baibing 20170310    00
2   women   hangxue 20170310    00
3   women   ganwei  20170310    00
4   women   jingtian    20170310    00
5   women   liushishi   20170310    00
Time taken: 0.64 seconds, Fetched: 5 row(s)

查条件用【引号】

       7) UDF函数

package cn.orcale.com.bigdata.hive;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class helloUDF extends UDF {

    public String evaluate(String sex , String name) {

        try {

             if(sex.equals("man")){
                 return sex +"  ===>  "+ name;
             }

             return sex +"  ===>  "+ name;

            } 
        catch (Exception e) {
            return null;
            }
        }

} 

//ADD JAR helloUDF.jar; 
//create temporary function helloworld as ‘cn.orcale.com.bigdata.hive.helloUDF‘;
//select helloworld(people.sex, people.name) from people ;

       8) 删除HIVE表

hive> drop table people;
OK
Time taken: 1.593 seconds
hive> SHOW TABLES;
OK
test

       9) 查询结果保存到本地

hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/root/data/hivedata‘ SELECT * FROM people;

       10) Hive的常用命令

创建新表 
hive> CREATE TABLE t_hive (a int, b int, c int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t’;
导入数据t_hive.txt到t_hive表 
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/cos/demo/t_hive.txt’ OVERWRITE INTO TABLE t_hive ;
正则匹配表名 
hive>show tables ‘t‘;
增加一个字段 
hive> ALTER TABLE t_hive ADD COLUMNS (new_col String);
重命令表名 
hive> ALTER TABLE t_hive RENAME TO t_hadoop;
从HDFS加载数据 
hive> LOAD DATA INPATH ‘/user/hive/warehouse/t_hive/t_hive.txt’ OVERWRITE INTO TABLE t_hive2;

从其他表导入数据 
hive> INSERT OVERWRITE TABLE t_hive2 SELECT * FROM t_hive ;
创建表并从其他表导入数据 
hive> CREATE TABLE t_hive AS SELECT * FROM t_hive2 ;
仅复制表结构不导数据 
hive> CREATE TABLE t_hive3 LIKE t_hive;
通过Hive导出到本地文件系统 
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/tmp/t_hive’ SELECT * FROM t_hive;
Hive查询HiveQL 
from ( select b,c as c2 from t_hive) t select t.b, t.c2 limit 2; 
select b,c from t_hive limit 2;