第1章 Hive基本概念
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。
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表,并提供类SQL查询功能。
本质是:将HQL转化成MapReduce程序
1)Hive处理的数据存储在HDFS
2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce
3)执行程序运行在Yarn上
1.2 Hive的优缺点
1.2.1 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)。
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。
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。
1.2.2 缺点
1.Hive的HQL表达能力有限
(1)迭代式算法无法表达
(2)数据挖掘方面不擅长,由于MapReduce数据处理流程的限制,效率更高的算法却无法实现。
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
1.3 Hive架构原理
1.用户接口:Client
CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc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,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。
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
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。
1.4.1 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。
1.4.2 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。
1.4.3 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。
1.4.4 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。
1.4.5 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。
1.4.6 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。
1.4.7 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。
第2章 Hive安装
2.1 Hive安装地址
1.Hive官网地址
2.文档查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
3.下载地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
4.github地址
https://github.com/apache/hive
2.2 Hive安装部署
1.Hive安装及配置
(1)把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
(2)解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面
[newbies@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/module/
(3)修改apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz的名称为hive
[newbies@hadoop102 module]$ mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive
(4)修改/opt/module/hive/conf目录下的hive-env.sh.template名称为hive-env.sh
[newbies@hadoop102 conf]$ mv hive-env.sh.template hive-env.sh
(5)配置hive-env.sh文件
(a)配置HADOOP_HOME路径
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
(b)配置HIVE_CONF_DIR路径
export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive/conf
2.Hadoop集群配置
(1)必须启动hdfs和yarn
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[newbies@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
(2)在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse两个目录并修改他们的同组权限可写
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir /tmp
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
3.Hive基本操作
(1)启动hive
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive
(2)查看数据库
hive> show databases;
(3)打开默认数据库
hive> use default;
(4)显示default数据库中的表
hive> show tables;
(5)创建一张表
hive> create table student(id int, name string);
(6)显示数据库中有几张表
hive> show tables;
(7)查看表的结构
hive> desc student;
(8)向表中插入数据
hive> insert into student values(1000,"ss");
(9)查询表中数据
hive> select * from student;
(10)退出hive
hive> quit;
说明:(查看hive在hdfs中的结构)
数据库:在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
表:在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹,文件夹中存放该表中的具体数据
2.3 将本地文件导入Hive案例
需求
将本地/opt/module/datas/student.txt这个目录下的数据导入到hive的student(id int, name string)表中。
1.数据准备
在/opt/module/datas这个目录下准备数据
(1)在/opt/module/目录下创建datas
[newbies@hadoop102 module]$ mkdir datas
(2)在/opt/module/datas/目录下创建student.txt文件并添加数据
[newbies@hadoop102 datas]$ touch student.txt
[newbies@hadoop102 datas]$ vi student.txt
1001 zhangshan
1002 lishi
1003 zhaoliu
注意以tab键间隔。
2.Hive实际操作
(1)启动hive
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive
(2)显示数据库
hive> show databases;
(3)使用default数据库
hive> use default;
(4)显示default数据库中的表
hive> show tables;
(5)删除已创建的student表
hive> drop table student;
(6)创建student表, 并声明文件分隔符’\t’
hive> create table student(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED
BY '\t';
(7)加载/opt/module/datas/student.txt 文件到student数据库表中。
hive> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;
(8)Hive查询结果
hive> select * from student;
OK
1001 zhangshan
1002 lishi
1003 zhaoliu
Time taken: 0.266 seconds, Fetched: 3 row(s)
3.遇到的问题
再打开一个客户端窗口启动hive,会产生java.sql.SQLException异常。
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException:
Unable to instantiate
org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523)
at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86)
at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132)
at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104)
at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005)
at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503)
... 8 more
原因是,Metastore默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore;
2.4 MySql安装
2.4.1 安装包准备
1.查看mysql是否安装,如果安装了,卸载mysql
(1)查看
[root@hadoop102 桌面]# rpm -qa|grep mysql
mysql-libs-5.1.73-7.el6.x86_64
(2)卸载
[root@hadoop102 桌面]# rpm -e --nodeps mysql-libs-5.1.73-7.el6.x86_64
2.解压mysql-libs.zip文件到当前目录
[root@hadoop102 software]# unzip mysql-libs.zip
[root@hadoop102 software]# ls
mysql-libs.zip
mysql-libs
3.进入到mysql-libs文件夹下
[root@hadoop102 mysql-libs]# ll
总用量 76048
-rw-r--r--. 1 root root 18509960 3月 26 2015 MySQL-client-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm
-rw-r--r--. 1 root root 3575135 12月 1 2013 mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 55782196 3月 26 2015 MySQL-server-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm
2.4.2 安装MySql服务器
1.安装mysql服务端
[root@hadoop102 mysql-libs]# rpm -ivh MySQL-server-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm
2.查看产生的随机密码
[root@hadoop102 mysql-libs]# cat /root/.mysql_secret
OEXaQuS8IWkG19Xs
3.查看mysql状态
[root@hadoop102 mysql-libs]# service mysql status
4.启动mysql
[root@hadoop102 mysql-libs]# service mysql start
2.4.3 安装MySql客户端
1.安装mysql客户端
[root@hadoop102 mysql-libs]# rpm -ivh MySQL-client-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm
2.链接mysql
[root@hadoop102 mysql-libs]# mysql -uroot -pOEXaQuS8IWkG19Xs
3.修改密码
mysql>SET PASSWORD=PASSWORD('000000');
4.退出mysql
mysql>exit
2.4.4 MySql中user表中主机配置
配置只要是root用户+密码,在任何主机上都能登录MySQL数据库。
1.进入mysql
[root@hadoop102 mysql-libs]# mysql -uroot -p000000
2.显示数据库
mysql>show databases;
3.使用mysql数据库
mysql>use mysql;
4.展示mysql数据库中的所有表
mysql>show tables;
5.展示user表的结构
mysql>desc user;
6.查询user表
mysql>select User, Host, Password from user;
7.修改user表,把Host表内容修改为%
mysql>update user set host='%' where host='localhost';
8.删除root用户的其他host
mysql>delete from user where Host='hadoop102';
mysql>delete from user where Host='127.0.0.1';
mysql>delete from user where Host='::1';
9.刷新
mysql>flush privileges;
10.退出
mysql>quit;
2.5 Hive元数据配置到MySql
2.5.1 驱动拷贝
1.在/opt/software/mysql-libs目录下解压mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz驱动包
[root@hadoop102 mysql-libs]# tar -zxvf mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz
2.拷贝/opt/software/mysql-libs/mysql-connector-java-5.1.27目录下的mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar到/opt/module/hive/lib/
[root@hadoop102 mysql-connector-java-5.1.27]# cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
/opt/module/hive/lib/
2.5.2 配置Metastore到MySql
1.在/opt/module/hive/conf目录下创建一个hive-site.xml
[newbies@hadoop102 conf]$ touch hive-site.xml
[newbies@hadoop102 conf]$ vi hive-site.xml
2.根据官方文档配置参数,拷贝数据到hive-site.xml文件中
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>000000</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>
3.配置完毕后,如果启动hive异常,可以重新启动虚拟机。(重启后,别忘了启动hadoop集群)
2.5.3 多窗口启动Hive测试
1.先启动MySQL
[newbies@hadoop102 mysql-libs]$ mysql -uroot -p000000
查看有几个数据库
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| test |
+--------------------+
2.再次打开多个窗口,分别启动hive
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive
3.启动hive后,回到MySQL窗口查看数据库,显示增加了metastore数据库
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| metastore |
| mysql |
| performance_schema |
| test |
+--------------------+
2.6 HiveJDBC访问
2.6.1 启动hiveserver2服务
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hiveserver2
2.6.2 启动beeline
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline>
2.6.3 连接hiveserver2
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop102:10000(回车)
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop102:10000: newbies(回车)
Enter password for jdbc:hive2://hadoop102:10000: (直接回车)
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> show databases;
+----------------+--+
| database_name |
+----------------+--+
| default |
| hive_db2 |
+----------------+--+
2.7 Hive常用交互命令
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive -help
usage: hive
-d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. -d A=B or --define A=B
--database <databasename> Specify the database to use
-e <quoted-query-string> SQL from command line
-f <filename> SQL from files
-H,--help Print help information
--hiveconf <property=value> Use value for given property
--hivevar <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. --hivevar A=B
-i <filename> Initialization SQL file
-S,--silent Silent mode in interactive shell
-v,--verbose Verbose mode (echo executed SQL to the console)
1.“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive -e "select id from student;"
2.“-f”执行脚本中sql语句
(1)在/opt/module/datas目录下创建hivef.sql文件
[newbies@hadoop102 datas]$ touch hivef.sql
文件中写入正确的sql语句
select *from student;
(2)执行文件中的sql语句
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql
(3)执行文件中的sql语句并将结果写入文件中
[newbies@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql > /opt/module/datas/hive_result.txt
2.8 Hive其他命令操作
1.退出hive窗口:
hive(default)>exit;
hive(default)>quit;
在新版的hive中没区别了,在以前的版本是有的:
exit:先隐性提交数据,再退出;
quit:不提交数据,退出;
2.在hive cli命令窗口中如何查看hdfs文件系统
hive(default)>dfs -ls /;
3.在hive cli命令窗口中如何查看本地文件系统
hive(default)>! ls /opt/module/datas;
4.查看在hive中输入的所有历史命令
(1)进入到当前用户的根目录/root或/home/newbies
(2)查看. hivehistory文件
[newbies@hadoop102 ~]$ cat .hivehistory
2.9 Hive常见属性配置
2.9.1 Hive数据仓库位置配置
1)Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的:/user/hive/warehouse路径下。
2)在仓库目录下,没有对默认的数据库default创建文件夹。如果某张表属于default数据库,直接在数据仓库目录下创建一个文件夹。
3)修改default数据仓库原始位置(将hive-default.xml.template如下配置信息拷贝到hive-site.xml文件中)。
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
配置同组用户有执行权限
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
2.9.2 查询后信息显示配置
1)在hive-site.xml文件中添加如下配置信息,就可以实现显示当前数据库,以及查询表的头信息配置。
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
2)重新启动hive,对比配置前后差异。
(1)配置前,如图6-2所示
(2)配置后,如图6-3所示
2.9.3 Hive运行日志信息配置
1.Hive的log默认存放在/tmp/newbies/hive.log目录下(当前用户名下)
2.修改hive的log存放日志到/opt/module/hive/logs
(1)修改/opt/module/hive/conf/hive-log4j.properties.template文件名称为
hive-log4j.properties
[newbies@hadoop102 conf]$ pwd
/opt/module/hive/conf
[newbies@hadoop102 conf]$ mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
(2)在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置
hive.log.dir=/opt/module/hive/logs
2.9.4 参数配置方式
1.查看当前所有的配置信息
hive>set;
2.参数的配置三种方式
(1)配置文件方式
默认配置文件:hive-default.xml
用户自定义配置文件:hive-site.xml
注意:用户自定义配置会覆盖默认配置。另外,Hive也会读入Hadoop的配置,因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的,Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。
(2)命令行参数方式
启动Hive时,可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数。
例如:
[newbies@hadoop103 hive]$ bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;
注意:仅对本次hive启动有效
查看参数设置:
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
(3)参数声明方式
可以在HQL中使用SET关键字设定参数
例如:
hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
注意:仅对本次hive启动有效。
查看参数设置
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
上述三种设定方式的优先级依次递增。即配置文件<命令行参数<参数声明。注意某些系统级的参数,例如log4j相关的设定,必须用前两种方式设定,因为那些参数的读取在会话建立以前已经完成了。
第3章 Hive数据类型
3.1 基本数据类型
Hive数据类型 |
Java数据类型 |
长度 |
例子 |
TINYINT |
byte |
1byte有符号整数 |
20 |
SMALINT |
short |
2byte有符号整数 |
20 |
INT |
int |
4byte有符号整数 |
20 |
BIGINT |
long |
8byte有符号整数 |
20 |
BOOLEAN |
boolean |
布尔类型,true或者false |
TRUE FALSE |
FLOAT |
float |
单精度浮点数 |
3.14159 |
DOUBLE |
double |
双精度浮点数 |
3.14159 |
STRING |
string |
字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。 |
‘now is the time’ “for all good men” |
TIMESTAMP |
|
时间类型 |
|
BINARY |
|
字节数组 |
|
对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数。
3.2 集合数据类型
数据类型 |
描述 |
语法示例 |
STRUCT |
和c语言中的struct类似,都可以通过“点”符号访问元素内容。例如,如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。 |
struct() 例如struct<street:string, city:string> |
MAP |
MAP是一组键-值对元组集合,使用数组表示法可以访问数据。例如,如果某个列的数据类型是MAP,其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’,那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 |
map() 例如map<string, int> |
ARRAY |
数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素,每个数组元素都有一个编号,编号从零开始。例如,数组值为[‘John’, ‘Doe’],那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。 |
Array() 例如array<string> |
Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似,而STRUCT与C语言中的Struct类似,它封装了一个命名字段集合,复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
案例实操
- 假设某表有如下一行,我们用JSON格式来表示其数据结构。在Hive下访问的格式为
{
"name": "songsong",
"friends": ["bingbing" , "lili"] , //列表Array,
"children": { //键值Map,
"xiao song": 18 ,
"xiaoxiao song": 19
}
"address": { //结构Struct,
"street": "hui long guan" ,
"city": "beijing"
}
}
2)基于上述数据结构,我们在Hive里创建对应的表,并导入数据。
创建本地测试文件test.txt
songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
注意:MAP,STRUCT和ARRAY里的元素间关系都可以用同一个字符表示,这里用“_”。
3)Hive上创建测试表test
create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
字段解释:
row format delimited fields terminated by ',' -- 列分隔符
collection items terminated by '_' --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':' -- MAP中的key与value的分隔符
lines terminated by '\n'; -- 行分隔符
4)导入文本数据到测试表
hive (default)> load data local inpath ‘/opt/module/datas/test.txt’into table test
5)访问三种集合列里的数据,以下分别是ARRAY,MAP,STRUCT的访问方式
hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";
OK
_c0 _c1 city
lili 18 beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)
3.3 类型转化
Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的,类似于Java的类型转换,例如某表达式使用INT类型,TINYINT会自动转换为INT类型,但是Hive不会进行反向转化,例如,某表达式使用TINYINT类型,INT不会自动转换为TINYINT类型,它会返回错误,除非使用CAST操作。
1.隐式类型转换规则如下
(1)任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型,如TINYINT可以转换成INT,INT可以转换成BIGINT。
(2)所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE。
(3)TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。
(4)BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。
2.可以使用CAST操作显示进行数据类型转换
例如CAST('1' AS INT)将把字符串'1' 转换成整数1;如果强制类型转换失败,如执行CAST('X' AS INT),表达式返回空值 NULL。
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;
+------+------+--+
| _c0 | _c1 |
+------+------+--+
| 3.0 | 3 |
+------+------+--+