开发常用宏_Hive应用开发常用概念

Hive应用开发中常用的宏包括：，， ${hiveconf:variable}：用于在Hive脚本中引用Hive配置变量。， ${env:variable}：用于在Hive脚本中引用操作系统环境变量。， ${variable}：用于在Hive脚本中引用Hive脚本内的变量。，，这些 宏可以帮助 开发者在Hive脚本中动态地引用和操作变量，提高代码的灵活性和可维护性。

Hive是一个强大的数据仓库工具，它基于Hadoop平台，提供了类SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），使得用户能够以熟悉的方式进行大数据处理，而无需深入了解底层的MapReduce编程，下面将详细介绍Hive应用开发中的常用概念：

1、Hive的基本概念

定义：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。

本质：将HQL转化成MapReduce程序，处理的数据存储在HDFS，分析数据的底层实现是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。

优缺点：优点是操作接口采用类SQL语法，简单易上手，减少了学习成本；缺点是HQL表达能力有限，效率比较低，调优困难。

2、Hive架构原理

用户接口：包括CLI、JDBC/ODBC、WEBUI等。

元数据：Metastore存储表名、表所属数据库、拥有者、列/分区字段等信息，默认使用Derby数据库，推荐使用MySQL。

驱动器：包括解析器、编译器、优化器和执行器，将用户的HQL指令翻译成MapReduce并提交到Hadoop执行。

3、Hive与数据库的比较

查询语言：Hive使用HQL，类似SQL，便于开发者使用。

数据存储位置：Hive数据存储在HDFS中，而数据库可将数据保存在块设备或本地文件系统。

数据更新：Hive不推荐数据改写，数据在加载时确定；数据库支持频繁数据修改。

执行引擎：Hive查询通过MapReduce实现，数据库有自己的执行引擎。

执行延迟：Hive延迟较高，适合非实时性要求的场景；数据库延迟较低，但受限于数据规模。

4、Hive的数据模型

表：Hive表对应HDFS上的目录，表中的数据文件存储在该目录下。

分区：将表的数据按某些列值划分，提高查询效率。

桶：进一步将分区数据划分成更小单元，优化查询性能。

5、Hive的应用场景

数据仓库：用于存储、管理和查询大规模数据。

数据分析：适用于各种数据分析任务，支持业务决策。

日志处理：广泛应用于日志数据处理，方便查询和分析。

6、Hive常见命令体系

DDL命令：创建、删除数据库和表，创建、删除视图等。

DML命令：插入、更新、删除表中数据。

查询和分析命令：进行数据检索、查询和分析操作。

Hive作为一个数据仓库工具，其在大数据处理方面的强大能力和灵活的类SQL查询语言使其成为企业和开发人员的重要选择，了解和掌握Hive的基本概念、架构原理、数据模型以及常用命令，对于进行高效的Hive应用开发至关重要。