1.概述
这个标题也是用血的教训换来的，希望对刚进入hive圈的童鞋和正在hive圈爬坑的童鞋有所帮助。打算分以下几个部分去描述：
- Hive的结构
- Hive的基本操作
- Hive Select
- Hive Join
- Hive UDF
- Hive的M/R
- 使用Hive注意点
- 优化及优化详情
- 优化总结
- 调优的经常手段
- 解决Hive问题的途径
这篇文章只是起个头，为描述其他部分做下准备。下面我赘述下Hive的结构和一些基本的操作。
2.介绍
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。
首先，我来说说什么是hive（What is Hive?），请看下图：
由于是在Retina下截的屏，为避免网络原因显示不出图片，这里为也用文字描述以下。这个和介绍中描述的内容大致是一致的，Hive构建在Hadoop的HDFS和MapReduce之上，用于管理和查询结构化/非结构化数据的数据仓库。
- 使用HQL作为查询接口
- 使用HDFS作为底层存储
- 使用MapReduce作为执行层
那么这里不禁会引发一个疑问？Hive是如何应用的呢？请看下图：
这里集群搭建Hive时用到了HA，这个是做大数据的常识，单点问题时刻铭记，最后用HAProxy来做代理。至于想了解如何使用来完成指标计算，可以参考我写的网站日志统计案例分析与实现中关于用Hive实现计算的描述，这里不做过多的赘述。
2.1结构描述
Hive 的结构可以分为以下几部分：
- 用户接口：包括 CLI, Client, WUI
- 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中
- 解释器、编译器、优化器、执行器
- Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算
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。
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。
2.2Hive和普通DB的异同
| Hive | RDBMS | |
| 查询语句 | HQL | SQL |
| 数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
| 索引 | 1.0.0版本支持 | 有 |
| 执行延迟 | 高 | 低 |
| 处理数据规模 | 大（或海量） | 小 |
| 执行 | MapReduce | Excutor |
截止本篇文章完成时，Hive对外发布的1.0.0版本已支持索引的创建，下面引用官方部分原话：
REPRO STEPS:
create database skewtest;
use skewtest;
create table skew (id bigint, acct string) skewed by (acct) on ('CC','CH');
create index skew_indx on table skew (id) as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' WITH DEFERRED REBUILD;2.3元数据
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,一般常用的有MYSQL和DERBY。由于DERBY只支持单客户端登录，所以一般采用MySql来存储元数据。
注：关于如何安装配置Hive，请参考我写的Hive的安装部署。
2.4数据存储
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。
- Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 app，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse /app，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
- Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：xiaojun 表中包含 dt 和 city 两个 Partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /app/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /app/dt=20100801/ctry=CA
- Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /app/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /app/dt =20100801/ctry=US/part-00020
- External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。
- Table （内部表）的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除hive的元数据，不会删除hdfs上对应的文件。
2.5Hive 基本操作
《Hive基本操作》
2.6Hive性能优化
《Hive性能优化》
3.总结
这篇就描述到这里，其他部分后面整理好资料后在与各位分享；若有疑问可加群讨论，或是发邮件给我，我会尽我所能给予帮助，与君共勉！
