Apache HIVE - 数据库选项

Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它能够将结构化数据映射到 Hadoop 的存储系统中，并支持 SQL 查询 Hadoop 数据。相比传统的关系型数据库，Hive 能够处理海量的结构化数据，并且具有高可扩展性。

数据类型

Hive 支持多种数据类型，包括基本数据类型和复杂数据类型。以下是 Hive 支持的一些基本数据类型：

• 整型：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT
• 浮点数：FLOAT、DOUBLE
• 字符串：STRING、VARCHAR、CHAR
• 时间戳：TIMESTAMP
• 布尔型：BOOLEAN

除了基本数据类型，Hive 还支持多种复杂数据类型，包括数组、结构体和映射类型等。例如，以下是一些复杂数据类型的定义：

-- 数组类型
ARRAY<INT>

-- 结构体类型
STRUCT<name:STRING, age:INT>

-- 映射类型
MAP<STRING, INT>

分区

在 Hadoop 集群中，数据通常按照某个特定的列进行分区。Hive 中也支持类似的分区功能，可以将数据按照一个或多个列进行分区存储。分区可以提高查询数据的效率，同时也方便对数据进行管理和维护。

Hive 支持多级分区，即可以将数据按照两个或多个列进行分区。例如，以下是一个按照日期和地区进行分区的例子：

CREATE TABLE sales (
  id INT,
  product STRING,
  amount DECIMAL(10, 2),
  date STRING,
  region STRING
)
PARTITIONED BY (date STRING, region STRING);

在上面的例子中，sales 表被分成了多个分区，每个分区对应一个日期和一个地区。可以使用 ALTER TABLE 命令来添加、删除或修改分区。

存储格式

Hive 支持多种存储格式，包括文本格式、序列化格式和列式存储格式等。不同的存储格式各有优缺点，可以根据具体场景选择相应的存储格式。

以下是一些常见的 Hive 存储格式：

• 文本格式：文本格式是最常用的一种存储格式，它对数据进行逐行存储，并使用分隔符来分割不同字段。文本格式便于人类理解和编辑，但是不适用于大规模数据处理。
• 序列化格式：序列化格式是将数据序列化后存储的一种格式，它可以有效减小数据的存储空间，并且支持快速的数据反序列化。Hive 支持多种序列化格式，包括 Avro、Parquet、ORC 等。
• 列式存储格式：列式存储格式是将每个列单独存储的一种格式，可以有效提高查询效率，并减小存储空间。Hive 支持多种列式存储格式，包括 RCFile、ORC 等。

可以在创建表的时候指定存储格式，例如：

CREATE TABLE sales (
  id INT,
  product STRING,
  amount DECIMAL(10, 2),
  date STRING,
  region STRING
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "separatorChar" = ",",
  "quoteChar" = "\""
)
STORED AS TEXTFILE;

在上面的例子中，使用了 OpenCSVSerde 来指定文本格式，并使用逗号作为字段分隔符。

总结

Apache Hive 是一个功能强大的数据仓库工具，它具有高可扩展性和灵活性，并支持多种数据类型、分区、存储格式等。程序员可以根据具体场景来选择合适的 Hive 选项，以获得最优的性能和效果。