不用搭集群学习大数据的网站（hue），快来感受下hive的魅力吧

菜鸟观数据 03-17 651

前言：

如今姐妹们对“hueapache2”大概比较关注，你们都想要剖析一些“hueapache2”的相关知识。那么小编同时在网上网罗了一些对于“hueapache2””的相关文章，希望小伙伴们能喜欢，同学们一起来了解一下吧！

废话不多说先上网址：

（谷歌浏览器打不开换IE浏览器试一试）

用户名：demo

密码：demo

进去就可以操作随时可以学习大数据了。

进去hue界面后操作步骤

大家在里面可以随时写自己的HIVE了，一般的HIVE会转换成MapReduce程序跑出数据。

虽然说这个界面简单易操作，适合入门,但是要真正的学习大数据不仅要自己搭载集群还要懂得背后的原理和优化方法。

个人总结学习大数据组件hive三个步骤：

1、如何使用hive

首先要明白什么是HIVE,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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。它是hadoop的一个组件，在下图当中可以看到hive所处的位置。

其次为什么用hadoop中的hive，这里简单说一下，因为现在是大数据时代，移动互联网每天产生的数据可以用pb级别来衡量，传统的关系型数据根本不能满足其存储和计算需求。

大数据架构图

最后说说如何使用hive,其实hive支持大部分的sql,只是有细微的差异，背后的原理也和传统的数据库也不一样，差异如下图可以看出。

hive和关系数据库的对比

建表：

CREATE TABLE `customers`( `custid` int, `name` string, `email_preferences` struct<email_format:string,frequency:string,categories:struct<promos:boolean,surveys:boolean>>, `addresses` map<string,struct<street_1:string,street_2:string,city:string,state:string,zip_code:string>>, `orders` array<struct<order_id:string,order_date:string,items:array<struct<product_id:int,sku:string,name:string,price:double,qty:int>>>>) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' LOCATION 'hdfs://ip-172-31-19-94.us-west-2.compute.internal:8020/user/hive/warehouse/customers' TBLPROPERTIES ( 'COLUMN_STATS_ACCURATE'='false', 'last_modified_by'='demo', 'last_modified_time'='1549274028', 'numFiles'='1', 'numRows'='-1', 'rawDataSize'='-1', 'totalSize'='15812', 'transient_lastDdlTime'='1549274028') ca

查询：select count(0) from customers

hive查询

这里只是简单的操作，但是你别认为就这么简单，真正生产的hive是逻辑比较复杂的，代码1000行的也很常见。

业务逻辑比较复杂的hivesql

2、hive的原理

hadoop的两大利器就是海量计算（MapReduce）和海量存储（hdfs）,那hive就是转化成MapReduce来操作hdfs文件。

hive转化为MapReduce主要由以下几个过程组成：

inputfomated 输入数据

map 映射数据

shuffle 数据混洗阶段

reduce 数据规约

MapReduce执行流程