Hive基础与大数据课程解析

"大数据课程之Hive-hive基础ppt" Hive是Apache Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它允许通过SQL-like语言（HiveQL）对大规模数据集进行查询和管理。这个大数据课程主要涵盖了Hive的基础知识，包括其编译过程、执行策略以及数据存储和处理方式。 在Hive的编译阶段，Driver组件接收HiveQL语句，如DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）和查询语句，并将这些语句转化为执行策略。策略由元数据操作和HDFS（Hadoop分布式文件系统）操作组成。元数据操作主要用于创建、修改或删除表等结构，而HDFS操作涉及数据的加载。对于插入和查询操作，策略会转化为MapReduce任务的DAG（有向无环图），这有助于并行处理数据。 在执行策略中，`set hive.exec.mode.local.auto=true;` 这一行配置表示Hive可以根据数据量自动决定是否使用本地模式执行任务。`hive --service hiveserver10000 > /dev/null 2>&1 &` 是启动Hive Server服务的命令，它在后台运行并监听10000端口，等待客户端连接。 Hive的数据操作方面，删除表时可能会遇到错误，如“max key length is 1000 bytes”，这通常是因为键的长度超过了限制。在处理数据时，可以使用`gzip`或`bzip2`进行压缩，例如`gzip -crvwlan > wlan.gz`和`bzip2 -ckvwlan/* > wlan.bz2`。 在数据导入和导出中，`INSERT OVERWRITE TABLE`语句用于覆盖现有分区的数据，例如`INSERT OVERWRITETABLE t2PARTITION(class='job2',city='bj') SELECT name, age FROM t1 WHERE class='job1' AND city='bj';` 和 `INSERT OVERWRITETABLE t3PARTITION(class="job1",city="bj") SELECT name, age FROM t1;`。同时，Hive支持使用不同的文件格式，如TextFile、SequenceFile和RCFile，用户可以根据需求自定义数据格式，包括列分隔符、行分隔符和数据读取方法。 Hive还提供了丰富的内置函数，用户可以通过`SHOW FUNCTIONS;`来查看所有可用函数，`DESCRIBE FUNCTION substr;`则用于获取特定函数的使用说明。Hive的一个关键优点是它允许用户直接在HDFS上的原始数据上操作，无需进行额外的数据转换步骤，这大大提高了处理大数据的效率和便利性。