Hadoop数据仓库：Hive实战与详解

"Hive实战使用指南1 - VERSION 1.0 - 创建于2016年09月" 在本《Hive实战使用指南》的第一部分中，我们主要介绍了Hive的基础知识和架构，包括它的编写背景、文档说明以及Hive的核心功能和体系结构。 1. 编写背景： 该指南的编写主要是由于项目交付中心预见到了未来对Hadoop和Hive大量需求的增加。为了分享和传授应用经验，这份文档应运而生，旨在帮助团队成员更好地理解和使用Hive。 2. 文档说明： 文档的阅读权限限制在核心员工之间，未经许可不得随意传播。文档的解释权归项目交付中心所有。 3. Hive简介： Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使得非Hadoop专家也能对大规模数据进行分析。Hive提供了类似SQL的语言HQL，使得熟悉SQL的用户能方便地进行数据查询。此外，对于更复杂的分析工作，Hive允许开发人员编写自定义的Mapper和Reducer来扩展其功能。 4. Hive体系架构： - 用户接口：包括命令行接口(CLI)、客户端(Client)和Web用户界面(WUI)。CLI是最常用的，它会在启动时启动一个Hive实例。Client是用于连接HiveServer的客户端，而WUI则可以通过浏览器访问。 - 元数据存储：Hive将元数据（如表名、列、分区等信息）存储在像MySQL或Derby这样的数据库中。 - 解释器、编译器、优化器和执行器：这些组件负责HQL查询的处理，从解析到生成查询计划并存储在HDFS中，最终由MapReduce执行。 - Hadoop集成：Hive的数据存储在HDFS上，大多数查询通过MapReduce执行，但不包括简单的全列选择查询（如`select * from tbl`）。 5. 数据存储与数据类型： - 数据存储：Hive的所有数据都存在于HDFS中，对数据存储格式无特殊要求，只需在创建表时指定列和行分隔符。 - 数据类型：Hive的基本数据类型与Java基本类型对应，包括string、int、boolean等。 本指南的后续部分可能会深入探讨Hive的表创建、查询语法、分区策略、优化技巧以及其他高级特性，以帮助读者全面掌握Hive的实战应用。对于初学者和Hadoop环境下的数据分析师来说，理解这些基础知识是至关重要的，这将使他们能够有效地利用Hive处理和分析大数据。