大数据Hive其实一点都不难，从入坑到放弃？不存在的

Hive

首先，我们来介绍一下什么是Hive。有些人不仅会想，Hive不就是写SQL的吗。没错，Hive和SQL的语法结构很像，其实，二者没有多大区别，甚至可以这样讲，Hive就是写SQL。但是，问题就来了–它真正的就是SQL了吗？它和SQL数据库有什么区别？和其他的关传统的系型数据库又有什么区别和关系呢？一系类问题，别急，我们慢慢来分析。

1、Hive 由 Facebook 实现并开源
2、是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具
3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表
4、并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
5、底层数据是存储在 HDFS 上
6、Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行
7、使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据，适用于离线的批量数据计算。

数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

Hive 依赖于 HDFS 存储数据，Hive 将 HQL 转换成 MapReduce 执行，所以说 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，实质就是一款基于 HDFS 的 MapReduce 计算框架，对存储在 HDFS 中的数据进行分析和管理。

Hive的产生背景
大数据时代的到来，海量的数据对于传统的关系型数据库来说维护起来成本非常高，那该如何是好呢？这时候Hive就诞生了，最开始是facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题；ETL （Extraction-Transformation-Loading ）工具构建在Hadoop之上的数据仓库；数据计算使用MR ，数据存储使用HDFS。

Hive 定义了一种类 SQL 查询语言，叫做HQL；类似SQL，但不完全相同，通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce）；可认为是一个HQL MR的语言翻译器。

Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。产生背景有以下几个方面：

MapReduce编程的不便性
HDFS上的文件缺少某些字段

Hive 在Hadoop生态系统的位置

Hive体系架构

说了这么多，你对Hive的了解是不是高多了，那么问题来了，我们为什么要使用Hive呢？它有什么独特之处吗？使用 MapReduce不好吗？那么第一，我们来讲讲直接使用 MapReduce所面临的问题：

人员学习成本太高；
项目周期要求太短；
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大；

而使用Hive的方面：

它有更友好的接口，操作接口采用类 SQL 的语法，提供快速开发的能力。
学习成本的成本更低，避免了写 MapReduce，减少开发人员的学习成本。
有更好的扩展性，可自由扩展集群规模而无需重启服务，还支持用户自定义函数。

我们再来说说Hive的优缺点：

优点

可扩展性,横向扩展，Hive 可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。横向扩展：通过分担压力的方式扩展集群的规模；纵向扩展：一台服务器cpu i7-6700k 4核心8线程，8核心16线程，内存64G => 128G
延展性，Hive 支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
良好的容错性，可以保障即使有节点出现问题，SQL 语句仍可完成执行

缺点

Hive 不支持记录级别的增删改操作，但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中（当前选择的 hive-2.3.2 的版本支持记录级别的插入操作）。
Hive 的查询延时很严重，因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间，所以不能用在交互查询系统中。
Hive 不支持事务（因为不没有增删改，所以主要用来做 OLAP（联机分析处理），而不是 OLTP（联机事务处理），这就是数据处理的两大级别）。

总结：

Hive 具有 SQL 数据库的外表，但应用场景完全不同，Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析，也就是数据仓库。

Hive使用起来也非常容易，一起来看看它有哪些函数吧。

关系函数

等值比较： =
- 语法：A=B。如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE
不等值比较: <>
- 语法：A <> B。如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A与表达式B不相等，则为TRUE；否则为FALSE
小于比较：<
- 语法： A < B。如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE
小于等于比较： <=
- 语法： A <= B。如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE
大于等于比较： >=
- 语法：A >= B。如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A大于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE
空值判断：IS NULL
- 语法：A IS NULL。如果表达式A的值为NULL，则为TRUE；否则为FALSE
非空判断： IS NOT NULL
- 语法： A IS NOT NULL。如果表达式A的值为NULL，则为FALSE；否则为TRUE
LIKE比较： LIKE
- 语法：A[NOT] LIKE B。如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合表达式B的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。B中字符”_”表示任意单个字符，而字符”%”表示任意数量的字符。
  举例： select * from dw.topic_order where partition_pay_date = ‘2016-04-22’ and client_type like ‘ip%’ ##能够匹配以ip开头的所有字符串。
  注意：对特殊字符进行转译时，注意要使用两个反斜杠\
JAVA的LIKE/REGEXP操作：RLIKE/REGEXP
- 语法： A RLIKE/REGEXP B。如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE
  举例：select * from dw.topic_order where partition_pay_date = ‘2016-04-22’ and client_type rlike/regexp ‘^android.*’
  注意：通配符‘%’在rlike/regexp函数中，只能匹配一个’%'字符，’‘也只能匹配一个’‘字符

日期函数

UNIX时间戳转日期函数：from_unixtime
- 语法： from_unixtime(bigint unixtime[, string format])。转化UNIX时间戳（从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式
  举例：select from_unixtime(1323308943,‘yyyyMMdd’) from dual; ##返回值为20111208
日期转年函数： year
- 语法： year(string date)。返回日期中的年。
日期转月函数：month
- 语法：month (string date)。返回日期中的月份。
日期转天函数： day
- 语法：day (string date)。返回日期中的天。
日期转小时函数： hour
- 语法：hour (string date)。返回日期中的小时。
日期转分钟函数： minute
- 语法：minute (string date)。返回日期中的分钟。
  举例：select minute(‘2011-12-08 10:03:01’) from dual; ##返回值为3
日期转秒函数: second
- 语法：second (string date)。返回日期中的秒。
  举例：select second(‘2011-12-08 10:03:01’) from dual; ##返回值为1
日期转周函数: weekofyear
- 语法：weekofyear (string date)。返回日期在当前的周数。
  举例：select weekofyear(‘2011-12-08 10:03:01’) from dual; ##返回值为49
日期比较函数：datediff
- 语法：datediff(string enddate, string startdate)。返回结束日期减去开始日期的天数。
  举例：select datediff(‘2012-12-08’,‘2012-05-09’) from dual; ##返回值为213
日期增加函数：date_add
- 语法：date_add(string startdate, int days)。返回开始日期startdate增加days天后的日期。
  举例：select date_add(‘2012-12-08’,10) from dual; ##返回值为2012-12-18
日期减少函数：date_sub
- 语法：date_sub (string startdate, int days)。返回开始日期startdate减少days天后的日期。
  举例：select date_sub(‘2012-12-08’,10) from dual; ##返回值为2012-11-28

条件函数

If函数：if
- 语法：if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
  说明：当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull。
  举例：select if(app_name = ‘group’,object_id,null) as deal_id from dw.topic_order where partition_pay_date = ‘2016-04-22’
非空查找函数：COALESCE
- 语法：COALESCE(T v1, T v2, …)
  说明：返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为NULL，那么返回NULL
  举例：select coalesce(uuid,’’) as uuid from dw.topic_order where partition_pay_date = ‘2016-04-22’
条件判断函数：CASE
- 语法：CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END
  说明：如果 a 等于 b ，那么返回 c ；如果 a 等于 d ，那么返回 e ；否则返回 f
  举例：select object_id,user_id,uuid, case when client_type like ‘ip%’ then 'ios’when client_type like ‘andr%’ then ‘android’ else ‘other’ end as utm_mediumfrom dw.topic_order where partition_pay_date = ‘2016-04-22’
  注意：相对而言，case when是最全的条件函数，可以用于判断多种条件；次之是if函数，属于二分判断；最后是coalesce函数，该函数只能对空值和非空进行判断。

统计函数

个数统计函数：count
- 语法：count(), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_.])。count()统计检索出的行的个数，包括NULL值的行；count(expr)返回指定字段的非空值的个数；count(DISTINCT expr[, expr_.])返回指定字段的不同的非空值的个数
总和统计函数：sum
- 语法：sum(col), sum(DISTINCT col)。sum(col)统计结果集中col的相加的结果；sum(DISTINCT col)统计结果中col不同值相加的结果
平均值统计函数：avg
- 语法：avg(col), avg(DISTINCT col)。avg(col)统计结果集中col的平均值；avg(DISTINCT col)统计结果中col不同值相加的平均值
最小值统计函数：min
- 语法：min(col)。统计结果集中col字段的最小值
最大值统计函数：max
- 语法：max(col)。统计结果集中col字段的最大值
中位数函数：precentile语法: percentile(BIGINT col, p)。求准确的第pth个百分位数，p必须介于0和1之间，但是col字段目前只支持整数，不支持浮点数类型。

以上就是Hive的函数声明，还有很多，我这里就只列出来我觉得很重要的一部分，看着是不是很像SQL对吧，哈哈哈。其实也不难的。那么，我们来说说它和数据库的异同。

由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，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。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。

Hive和数据库的比较如下表：

总结：Hive 具有 SQL 数据库的外表，但应用场景完全不同，Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析，也就是数据仓库。