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　　今天好程序員大數據培訓老師給大家技術介紹一下關于Hive的一些基礎知識，首先Hive作為數據倉庫，起源于Facebook，工作原理大致可以解釋為：對用戶輸入的HQL語句進行解釋，編譯，優化并執行生成查詢計劃，并轉化為MapReduce任務進而執行：解釋器——編譯器——優化器——執行器。

　　Hive的元數據一般存儲在關系型數據庫中，如MySql;

　　底層存儲用到的是HDFS分布式存儲系統。它的優點：1.?簡單易上手：提供了類SQL查詢語言HQL;2.可擴展：為超大數據集設計了計算/擴展能力(MR作為計算引擎，HDFS作為存儲系統);3.提供統一的元數據管理;4.Hive支持用戶自定義函數，用戶可以根據自己的需求來實現自己的函數：繼承hive的UDF類，重寫evaluate方法;5.容錯：良好的容錯性，節點出現問題SQL仍可完成執行;

　　缺點：1.Hive的HQL表達能力有限;2.效率比較低，自動生成的Mapreduce作業，通常情況下不夠智能化，且調優比較困難;

　　Hive用戶接口

　　1)HiveCLI(HiveCommandLine，Hive命令行)，客戶端可以直接在命令行模式下進行操作

　　2)HWI(HiveWebInterface，HiveWeb接口)，Hive提供了更直觀的Web界面

　　3)hiveserver，Hive提供了Thrift服務，Thrift客戶端目前支持C++/Java/PHP/Python/Ruby

　　Hive常用文件格式：

　　Textfile：默認格式，數據不做壓縮，磁盤開銷大，數據解析開銷大;

　　SEQUENCEFILE：SequenceFile是HadoopAPI提供的一種二進制文件支持，其具有使用方便、可分割、可壓縮的特點;

　　rcfile：RCFILE是一種行列存儲相結合的存儲方式。首先，其將數據按行分塊，保證同一個record在一個塊上，避免讀一個記錄需要讀取多個block。其次，塊數據列式存儲，有利于數據壓縮和快速的列存取;

　　parquet:ApacheParquet是Hadoop生態圈中一種新型列式存儲格式，它可以兼容Hadoop生態圈中大多數計算框架;

　　Hive數據導入導出

　　Hive表中的數據，同時支持從本地數據導入、從其他表導入數據、導出數據到本地文件系統、導出數據到HDFS中

　　Hive基本語句

　　Hive建表語句基本跟關系型數據庫建表語句相同，區別在于語句尾端指定了列分隔符：

　　ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY‘,’

　　指定了列分隔符為“，”;

　　對于分區表，會有分區字段的說明：

　　PARTITIONEDBY(countrySTRING,stateSTRING)

　　用“country“、”state”兩個字段分區;

　　以及指定存儲文件的格式：

　　STOREDASTEXTFILE。

　　關于內連接、外連接和半連接：

　　幾種連接區別簡單概括為：內連接只顯示了倆張表都存在的數據，而外連接則是顯示出所有的數據，其中左連接是左外邊的表輸出完整數據。右外連接是右邊的表輸出完整數據，全外連接就是兩張表的所有行全部輸出。做半連接用來補充Hive相對于MySQL等語句缺失的in/exists這樣的子句，就用leftjoin代替，和leftjoin的區別在于右邊的表數據不會加載進結果;

　　orderby和sortby:

　　ORDERBY會對查詢結果集執行一個全局排序,所有的數據都通過一個reducer進行處理;SORTBY，其只會在每個reducer中對數據進行排序，也就是執行一個局部排序過程,生產中可以和DISTRIBUTEBY一起用，實現分區并排序。