Apache Hive入门1

Hive是Hadoop项目中的一个子项目，由FaceBook向Apache基金会贡献，其中TaoBao也是其中一位使用者+贡献者，Hive被视为一个仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并可以将sql语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

Hive主要分为以下几个部分：
    1.用户接口
       用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(Client) 和 Web界面(WUI)。其中最常用的是 CLI，启动的时候，会同时启动一个 Hive 服务。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的Web工具。
   2.元数据存储
       Hive 将元数据存储在数据库中，如 MySQL或者Derby嵌入式数据库。若将元数据存储在MySQL中，在TBLS中可以看见你建立的所有表信息，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. 执行
    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。
   4. HDFS存储
    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）。
如图所示：

Hive 元数据存储
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：

Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test，如图1

   Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的组合模式，如图2

   Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端利用 Thrift 这个东东通过 MetaStoreServer 访问元数据库。如图3

Hive 的启动方式
    hive  命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 hive –service cli
    hive  web界面的启动方式，hive –service hwi
    hive  远程服务 (端口号10000) 启动方式，nohup hive –service hiveserver  &

Hive的SQL
建表
    CREATE TABLE javabloger (foo INT, bar STRING);
插入
    LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE javabloger;
查询
    SELECT a.* FROM javabloger a;

Hive使用MySQL存放元数据
    可以参考一下这篇文章
    http://www.mazsoft.com/blog/post/2010/02/01/Setting-up-HadoopHive-to-use-MySQL-as-metastore.aspx
    别忘了下载 MySQL 的JDBC驱动，推荐下载 mysql-connector-java-5.1.11.tar.gz

Hive 与 JDBC
导入hive\lib下的所有jar包到IDE的classpath里面，还有hadoop中的 hadoop-0.20.2-core.jar包，即可运行下列代码：

package com.javabloger.hive;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class HiveTestCase {

public static void main(String[] args) throws  Exception {
        Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");

        String dropSQL="drop table javabloger";
        String createSQL="create table javabloger (key int, value string)";
        String insterSQL="LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE javabloger";
        String querySQL="SELECT a.* FROM javabloger a";

        Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.20.213:10000/default", "", "");
        Statement stmt = con.createStatement();
        stmt.executeQuery(dropSQL);  // 执行删除语句
        stmt.executeQuery(createSQL);  // 执行建表语句
        stmt.executeQuery(insterSQL);  // 执行插入语句
        ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);   // 执行查询语句

          while (res.next()) {
            System.out.println("Result: key:"+res.getString(1) +"  –>  value:" +res.getString(2));
        }

}

Hadoop学习之旅正在进行中，正在走向Hive的路上，目前只对Hive一些简单的操作和整体结构有所了解，更深入的知识正在学习ing。。。。

Apache Hive入门2

我的偏见:
  对于互联网公司来说提炼挖掘生产中用户产生的大量日志是个有价值的工作，在这些看似垃圾东西中蕴含着大量的商业机会和用户的需求，如果可以简单的实现当然皆大欢喜，但是面对庞大的输出日志需要去提炼的时候只好束手无则无视他的存在，就拿我们最熟悉的Log4J来说，如果是上TB的海量文本类型输出的格式根本无法查询，更谈不上数据挖掘。
   当然我们也知道存放在数据库里面当然是不错的选择，对抗海量的日志数据存储与查询坚持做下去的话最后换来的是高昂的代价，Hive借助MapReduce 的计算+HDFS的海量存储的功能，对与海量的日志存储、查询，数据挖掘Hive也是个不错的选择，在功能上和总体成本上高于刚刚所说的前两者。
   但是对与存储在其他类型的NOSQL产品，Hive投入正式生产的环境我们还需要进一步的分析与比较，例如：MongoDB vs Hive，这个2个产品对于海量日志数据挖掘的性能与系统的扩展性来说谁将会比谁更胜一筹喃？因为 MongoDB 中也是支持海量级分布式存储，并且MongoDB也支持了MapReduce算法，这样我就需要为此得出一个结论，或者说我需要一个折中的方案，但不是现在。

Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。Hive中你添加了数据就无法删除的，SQL的fans们是不是很费解？我是这样认为的就拿Google的Google Analytics分析工具为例子，在Google Analytics分析工具会有对日志进行删除的操作吗？答案是“NO!”，也许在Hive设计的时候Facebook的工程师就认为对需要进行挖掘的数据删除是一项没有必要的工作，Hive在Facebook能成功，并且运行在上千台的节点上或许就是Facebook工程师们明确了Hive不去做的事情，让Hive只做好那一部分事情。

以上是我对 Hive Why(为什么使用Hive)片面的观点。

集群中的Hive
Hive的失效转发可以设计成这样的，将元数据和存储的数据分别保存在同一个位置，如图所示：

多个Hive的物理节点连接到相同的数据库和HDFS环境,防止Hive Thrift Server单点失效(SPFO)问题。

将Hive的MetaData 存储在 MySQL中，MySQL的运行环境支持双向同步或者集群，这样至少2台数据库服务器上热备份着Hive的元数据存储,例如:
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.1.203:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

多个物理Hive节点的数据内容保存在HDFS上，通过修改 hive-default.xml 配置文件，指向NameNode节点即可，例如：
<property>
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
   <value>hdfs://serv1:9000/user/hive/warehouse</value>
   <!– <value>/user/hive/warehouse</value> –>
  <description>location of default database for the warehouse</description>
</property>

Hive 与 Log4J
在Hive中建一张表叫user_log，里面含有4个字段，以\t划分，一行一条数据，建表的脚本如下：
CREATE TABLE USER_LOG(DateInfo STRING,LogName STRING,LogLevel STRING,MSG STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE;

在Log4J的日子输出格式中每个栏目以Tab相隔开，中间不是空格而是Tab，例如：
log4j.appender.A1.layout.ConversionPattern=%d %-6p %l %m %n

输入数据文件格式如下：

在Hive的控制台下将Log4J输出的日志文件导入Hive中，操作结果如下，如图所示：

在建表语句中还可以加入正则表达式，的自定义功能都在contrib里面，例如：将WEB日志先用正则表达式进行组合，再按需要的条件进行组合输入到表中
add jar ../build/contrib/hive_contrib.jar;
CREATE TABLE apachelog (
host STRING,
identity STRING,
user STRING,
time STRING,
request STRING,
status STRING,
size STRING,
referer STRING,
agent STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|\\[[^\\]]*\\]) ([^ \"]*|\"[^\"]*\") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\"[^\"]*\") ([^ \"]*|\"[^\"]*\"))?",
"output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s"
)STORED AS TEXTFILE;

对于Hive的学习方向：
1、hive 的 hive-default.xml 配置文件中的参数细节，主要针对Hive的性能优化。
2、Hive 是如何使用MapReduce来完成工作的整套机制。

我的口水，目前使用Hadoop产品的国内外公司有如下一些：
Facebook
    处理内部产生的日志和数据挖掘、展示以及机器学习
IBM
    用Hadoop MapReduce 分析billions of lines of GPS data 并产生交通路线资讯.
Krugle
    用Hadoop and Nutch 建构原始码搜寻引擎
SEDNS – Security Enhanced DNS Group
    收集全世界的DNS 以探索网路分散式内容.
Technical analysis and Stock Research
    分析股票资讯
University of Nebraska Lincoln, Research Computing Facility
    用Hadoop跑约200TB的Compact Muon Solenoid经验分析紧凑渺子线圈,该机构是为瑞士欧洲核子研究组织CERN的大型强子对撞器计划的两大通用型粒子侦测器中的一个。
Yahoo!
    使用Hadoop平台来发现发送垃圾邮件的僵尸网络
趋势科技
    过滤像是钓鱼网站或恶意连结的网页内容
还有以前提到过的：A9.com、ImageShack、Last.fm、Powerset、纽约时报

在国内使用Hadoop的公司有：
淘宝、中国移动研究院、英特尔研究院、金山软件、百度、腾讯、新浪、搜狐。

Hive入门3–Hive与HBase的整合

开场白：
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 (Hive Storage Handlers)，大致意思如图所示：

口水：
对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣，有空来磋磨一下。

一、2个注意事项：
1、需要的软件有 Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper，Hive与HBase的整合对Hive的版本有要求，所以不要下载.0.6.0以前的老版本，Hive.0.6.0的版本才支持与HBase对接，因此在Hive的lib目录下可以看见多了hive_hbase-handler.jar这个 jar包，他是Hive扩展存储的Handler ，HBase 建议使用 0.20.6的版本，这次我没有启动HDFS的集群环境，本次所有测试环境都在一台机器上。

2、运行Hive时，也许会出现如下错误，表示你的JVM分配的空间不够，错误信息如下：
Invalid maximum heap size: -Xmx4096m
The specified size exceeds the maximum representable size.
Could not create the Java virtual machine.

解决方法：
/work/hive/bin/ext# vim util/execHiveCmd.sh 文件中第33行
修改，
HADOOP_HEAPSIZE=4096
为
HADOOP_HEAPSIZE=256

另外，在 /etc/profile/ 加入 export $HIVE_HOME=/work/hive

二、启动运行环境
1启动Hive
hive –auxpath /work/hive/lib/hive_hbase-handler.jar,/work/hive/lib/hbase-0.20.3.jar,/work/hive/lib/zookeeper-3.2.2.jar -hiveconf hbase.master=127.0.0.1:60000
加载 Hive需要的工具类，并且指向HBase的master服务器地址，我的HBase master服务器和Hive运行在同一台机器，所以我指向本地。

2启动HBase
/work/hbase/bin/hbase master start

3启动Zookeeper
/work/zookeeper/bin/zkServer.sh start

三、执行
在Hive中创建一张表，相互关联的表
CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz");

在运行一个在Hive中建表语句，并且将数据导入
建表
CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
数据导入
LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;

在Hive与HBase关联的表中插入一条数据
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_1 SELECT * FROM pokes WHERE foo=98;
运行成功后，如图所示：

插入数据时采用了MapReduce的策略算法，并且同时向HBase写入，如图所示：

在HBase shell中运行 scan 'xyz' 和describe "xyz" 命令，查看表结构，运行结果如图所示：

xyz是通过Hive在Hbase中创建的表，刚刚在Hive的建表语句中指定了映射的属性 "hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val" 和在HBase中建表的名称 "hbase.table.name" = "xyz"

在hbase在运行put命令，插入一条记录
put 'xyz','10001','cf1:val','www.javabloger.com'

在hive上运行查询语句，看看刚刚在hbase中插入的数据有没有同步过来，
select * from hbase_table_1 WHERE key=10001;
如图所示：

最终的效果
    以上整合过程和操作步骤已经执行完毕，现在Hive中添加记录HBase中有记录添加，同样你在HBase中添加记录Hive中也会添加，表示Hive与HBase整合成功，对海量级别的数据我们是不是可以在HBase写入，在Hive中查询喃？因为HBase 不支持复杂的查询，但是HBase可以作为基于 key 获取一行或多行数据，或者扫描数据区间，以及过滤操作。而复杂的查询可以让Hive来完成，一个作为存储的入口(HBase)，一个作为查询的入口(Hive)。如下图示。


    呵呵，见笑了，以上只是我面片的观点。

先这样，稍后我将继续更新，感谢你的阅读。