Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础设施，通过将 SQL 查询编译为 MapReduce 作业来运行，适合于有 SQL 基础的用户。它支持多种接口和功能，包括 HiveQL 查询、扩展和自定义函数，但在执行时间上相对较长并且数据结构固定。文档中还提供了 Hive 的设置步骤、基本用法示例和与 SQL 的比较。

1. Apache Hive

2. Agenda
• What is Apache Hive
• How to Setup
• Tutorial Examples

3. Hive
Hive Introduction
• Hive is a data warehouse infrastructure built on top of
hadoop
– Compile SQL queries as MapReduce jobs and run on hadoop
– HDFS for storage
• data warehouse (DW) is a database specific for analysis and reporting
purposes
HiveQL
JDBC ODBC
Thrift Server
Driver
MetaStore
web cli

4. Hadoop 也有 RDB 可以用 : Hive
• Hive = Hadoop的RDB
– 將結構化的資料檔案映射為資料庫表
– 提供SQL查詢功能( 轉譯SQL語法成
MapReduce程式)
• 適合：
– 有SQL 基礎的使用者且基本 SQL 能運算的事
• 特色：
– 可擴展、可自訂函數、容錯
• 限制：
– 執行時間較久
– 資料結構固定
– 無法修改
4
See : http://www.slideshare.net/Avkashslide/introduction-to-apache-hive-18003322

5. Hive Performance
See : http://hortonworks.com/blog/pig-performance-and-optimization-analysis/

6. Hive 架構提供了..
• 介面
– CLI
– WebUI
– API
• JDBC and ODBC
• Thrift Server (hiveserver)
– 使遠端Client可用 API 執
行 HiveQL
• Metastore
– DB, table, partition…
6
figure Source : http://blog.cloudera.com/blog/2013/07/how-hiveserver2-brings-security-and-concurrency-to-apache-hive

7. 大象遇到蜂 ( setup )
• 解壓縮 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hive-0.13.1-cdh5.3.2.tar.gz
• 修改
~/.bashrc
• 修改
conf/hive-env.sh
• 設定 metastore
on hdfs
• 啟動 pig shell
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
$ hive
hive>
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/home/hadoop/hive/conf
hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hadoop fs -chmod g+w /tmp
hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
Ps : 若沒有要用 mysql 當 metastore_db ，可以不用改 hive-site.xml

8. 蜂 也會的程式設計
8
$ hive
hive> create table A(x int, y int, z int)
hive> load data local inpath ‘file1 ’ into table A;
hive> select * from A where y>10000
hive> insert table B select *
from A where y>10000
figure Source : http://hortonworks.com/blog/stinger-phase-2-the-journey-to-100x-faster-hive/

9. Hive和SQL 比較
Hive RDMS
查詢語法 HQL SQL
儲存體 HDFS
Raw Device or
Local FS
運算方法 MapReduce Excutor
延遲 非常高 低
處理數據規模 大 小
修改資料 NO YES
索引
Index, Bigmap
index…
複雜健全的索
引機制
9
Source : http://sishuok.com/forum/blogPost/list/6220.html

10. 練習一 :
• 場景:
– 組織內有統一格式的出勤紀錄資料表，分散在全台各
縣市的各個部門的資料庫中。老闆要我蒐集全台的資
料統計所有員工的平均工時。DB內的table 都轉成csv
檔，並且餵進去 Hadoop 的HDFS了, ..
• 問題:
– 雖然我知道PIG可以降低MapReduce的門檻，但我還
是習慣 SQL 語法來實作，如果有一台超大又免費的DB
就好了…
• 解法:
10
 編列經費買台高效伺服器再裝個大容量的 sql server
 使用 Hive

11. 用 Hive 整形後
11
北 A1 劉 12.5
HiveQL
> create table A (nm String, dp String, id String);
> create table B (id String, dt Date, hr int);
> create table final (dp String, id String , nm String, avg float);
> load data inpath ‘file1’ into table A;
> load data inpath ‘file2’ into table B;
> Insert table final select a.id, collect_set(a.dp), collect_set(a.nm), avg(b.hr)
from a,b where b.hr > 8 and b.id = a.id group by a.id;
nm dp Id id dt hr
劉 北 A1 A1 7/7 13
李 中 B1 A1 7/8 12
王 中 B2 A1 7/9 4
Tips :
• 沒有 local 模式；
• hive load 資料完後會將 input file 刪掉；
• 資料格式須嚴格檢查；
• 分欄位元僅1 byte；
• create table & load data 建議用 tool 匯入
資料較不會錯

12. 練習一 : 實作
 cd ~;
 git clone
https://github.com/waue0920/hadoop_example.git
 cd ~/hadoop_example/hive/ex1
 hadoop fs -put *.txt ./
 hive -f exc1.hive
練習 : 將 exc1.hive 每一行單獨執行，並搭配 select * from
table_name 來看結果，如 :
hive> select * from final
Q : 資料是否有改進空間 ?
Q : 如何改進 ?

13. 更多：table
CREATE TABLE page_view(
viewTime INT,
userid BIGINT,
page_url STRING,
referrer_url STRING,
ip STRING
)
COMMENT 'This is the page view table'
PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ‘,‘
tblproperties ("skip.header.line.count"="1");
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/data/staging/page_view';
DROP TABLE pv_users;
ALTER TABLE old_table_name REPLACE
COLUMNS (col1 TYPE, ...);
Create Table Alter Table
Drop Table

14. 更多：data
LOAD DATA
INPATH '/user/data/pv_2008-06-08_us.txt'
INTO TABLE page_view PARTITION(date='2008-06-08',
country='US')
INSERT OVERWRITE TABLE xyz_com_page_views
SELECT page_views.*
FROM page_views
WHERE page_views.date >= '2008-03-01' AND
page_views.date <= '2008-03-31' AND
page_views.referrer_url like '%xyz.com';
Insert Table
Import data

15. 更多：Query
INSERT OVERWRITE TABLE user_active
SELECT user.*
FROM user
WHERE user.active = 1;
SELECT page_views.*
FROM page_views
WHERE
page_views.date >= '2008-03-01'
AND
page_views.date <= '2008-03-31'
AND
page_views.referrer_url like '%xyz.com';
Query
Partition Based Query

16. 更多：aggregate
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users
SELECT pv.*, u.gender, u.age
FROM user u
JOIN
page_view pv
ON (pv.userid = u.id)
WHERE pv.date = '2008-03-03';
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_sum
SELECT pv_users.gender,
count (DISTINCT pv_users.userid),
collect_set (pv_users.name)
FROM pv_users
GROUP BY pv_users.gender;
Joins
Aggregations

17. 更多：union
• Tips:
– UNION : 兩個 SQL 語句所產生的欄位需要是同樣的資料種類
– JOIN : 透過相同鍵值將兩table合併成大的
INSERT OVERWRITE TABLE actions_users
SELECT u.id, actions.date
FROM (
SELECT av.uid AS uid
FROM action_video av
WHERE av.date = '2008-06-03'
UNION ALL
SELECT ac.uid AS uid
FROM action_comment ac
WHERE ac.date = '2008-06-03'
) actions JOIN users u ON(u.id = actions.uid);
UNION ALL

18. 更多：動動腦
name sex age
michael male 30
will male 35
shelley female 27
lucy female 57
steven male 30
sex_age.se
x
age name
female 57 lucy
male 35 will
See : http://willddy.github.io/2014/12/23/Hive-Get-MAX-MIN-Value-Rows.html
SELECT employee.sex_age.sex, employee.sex_age.age, name
FROM
employee JOIN
(
SELECT
max(sex_age.age) as max_age, sex_age.sex as sex
FROM employee
GROUP BY sex_age.sex
) maxage
ON employee.sex_age.age = maxage.max_age
AND employee.sex_age.sex = maxage.sex;
Solution

19. 練習二
• 說明 : 使用實價登錄資訊，算出最高與最低房價
• Source :
http://plvr.land.moi.gov.tw//Download?type=zi
p&fileName=lvr_landcsv.zip

20. 練習二
 cd ~/hadoop_example/hive/ex2
 ./get_taiwan_landprice.sh
 hadoop fs -rmr ./hive_2_input
 hadoop fs -put input ./hive_2_input
 hive
hive>
Ex1 : 算出 top 5 最高房價
Ex2 : 算出 top 5 最高每坪價格
文山區 臺北市文山區汀州路四段181~210號 54700000
文山區 臺北市文山區新光路一段65巷31~60號 28500000
文山區 臺北市文山區政大二街121~150號 11600000
文山區 臺北市文山區汀州路四段181~210號 213981 54700000
文山區 臺北市文山區新光路一段65巷31~60號 129398 28500000
文山區 臺北市文山區政大二街121~150號 100112 11600000
http://hive.3du.me/

21. Reference
• Hive 官方範例說明
– https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/
Tutorial
• Hive 練習
– http://hive.3du.me/