大数据学习：hive篇，入门学习大数据开发

大数据学习：hive篇，入门学习大数据开发大数据开发之路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。对于很多http://www.dtinone.com/
入门学习大数据开发的小伙伴，可能第一个接触到的，是我们的大数据领域的数据仓库工具hive。在大数据生态中，hive一般作为数据仓库
来使用。Hive本身是不做数据存储的，它是构建在分布式存储系统HDFS之上，我们平常看到的表数据其实本质上来说还是HDFS的文件
。Hive把这些HDFS数据文件，通过元数据规则映射为数据库的表，并且可以提供SQL操作的功能。Hive总体结构比较简单，总体有
三个组件：用户接口、元数据系统、驱动器。用户通过用户接口来输入操作指令。一般接口有三种形式：CLI端：一般在Linux服务器直接输
入hive即可进入;WEB模式：通过命令bin/hive--servicehwi启动，默认访问9999端口;远程模式：一般
是JDBC之类的编程接口;Hive的核心在于驱动器，一般驱动器接收到用户接口传递的一条SQL之后，会进行下面的一系列操作：驱动器开
始进行语法和语义分析?生成逻辑计划并且逻辑优化?生成物理计划?发送计划到执行引擎(常用有mapredue和sprk)执行结果返回常
用hive语法：分组统计一般常用的分组就是groupby了，然后配合上一些窗口函数，SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT
等，就可以实现我们很多统计需求了。关联查询有时候我们查询的数据存放在不同的表中，那关联查询就派上用场了。所谓关联查询，一般就是通过
两张表相同的字段值关联起来，同时查询两张表的记录。Hive中常用关联分内外关联。我们先建立两张简单的表tab_a和tab_b，用实
例来说明关联机制。表结构和表数据如下图所示：内关联一般使用关键字Join或innerjoin，内关联只返回关联上的结果。外关联的
形式就比较多样化了，又分为：左外关联：关键字为left[outer]join，以前边的表为主表，返回记录数和主表记录一致，关联
不上的字段为null;?右外关联：关键字为right[outer]join，和左外关联相反，则是以后边的表为主表；?全外关联：
full[outer]join，返回两个表的去重之和，关联不上的字段为null。行列转换有时候我们会需要把多列的数据平铺到一行
上输出。比如查询用户的访问轨迹，这时候有两个函数就起上作用了。这两个sql的作用都是把每个用户的点击轨迹拼接暂展示出来，其中co
llect_set和collect_set能够把列数据合并，转为一行。而两个的唯一区别就是collect_set会进行去重。优势和
不足：Hive目前作为业内使用最为广泛的数据仓库工具，有着很多优点：?高可靠、容错性高、扩展性强。HQL语法和传统SQL类似，且内
置大量处理函数支持的存储格式种类多，兼容性强。用户接口多，支持各种形式的调用。但是hive也有它自身的一些不足，比如：OLTP支持
不足，不支持事务，目前只有比较新的版本才可以实现行列级别更新且对格式要求严格。完成加米谷大数据培训的相关课程，可以在加米谷大数据申
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