一、什么是数据仓库
数据仓库（Data Warehouse，DW），是一种用于存储、分析和报告的数据系统，其目的是构建面向分析的集成化数据环境，其本身不产生数据，也不消费数据。
- 面向主题，是高层次上数据综合归类的地方；
- 集成性，是多个数据源统一综合的地方；
- 非易变性，会保留相当长时间的历史数据，这些数据会提供大量的查询操作，但极少会修改和删除它们；
- 时变性，数据会随着时间变化而更新，以满足变化的需求场景；
二、什么是Hive
Hive是建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在HDFS中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，并基于表提供一种类SQL查询模型（HQL），用于用户访问和分析存储在HDFS中的大型数据集。其本质就是将HQL转换为MapReduce程序，然后提交给Hadoop集群执行。
三、为什么要使用Hive
不适用Hive也是可以的，但是会面临如下的问题：
- 数据分析人员直接编写MapReduce成本较高，需要掌握Java语言；
- 开发MapReduce来实现复杂查询逻辑比较困难；
而使用Hive的好处则是：
- 接口操作采用了HQL，一款类似SQL的查询语法，上手难度低，开发效率高；
- 避免了直接编写MapReduce程序，减少了学习成本；
- 支持自定义函数，扩展功能也很方便；
- 依靠Hadoop，天然擅长存储和分析海量的数据集；
所以Hive的最大优势就是可以让用户专注于编写HQL，而无需操心Hadoop底层的存储和计算过程，大大解放了用户的时间和脑力。
四、Hive是如何工作的
Hive主要包含如下几部分的组件：
- 用户接口，其中CLI是命令行接口，Web Interface允许浏览器访问Hive，Thrift Server则是允许外部客户端通过JDBC/ODBC的协议和Hive进行交互；
- 元数据存储，即描述数据的数据，主要是表的名字、表的列信息、表的属性、映射的文件信息等都存放再关系型数据库中，比如MySQL和Derby；
- 驱动程序，主要包含解析器、编译器、优化器、执行器等，将HQL转换为可以在计算框架上执行的代码；
- 执行引擎，也就是计算框架，比如支持的MR、Tez、Spark等；
Hive架构示意图
五、如何使用Hive
在使用Hive之前，我们需要拥有一个健康运行的Hadoop集群，然后在其上安装MySQL和Hive，这部分内容网上有很多教程，此处不做赘述了。
和关系型数据库一样，Hive拥有CLI命令行客户端，但是一般开发人员不会这么使用，都有更好的图形化工具使用，比如DataGrip、Dbeaver等，更加友好也能大大提升HQL编写的效率。
5.1 DDL语句
一、建表
-- 创建数据库，对应HDFS存储路径为/user/hive/warehouse/zhangxun.db
create database if not exists zhangxun comment "zhangxun test database";
-- 切换数据库
use zhangxun;
-- 创建数据表，对应HDFS存储路径为/user/hive/warehouse/zhangxun.db/t_user_info
create table t_user_info(
id int comment "ID",
name string comment "用户姓名",
gender int comment "性别：0-男，1-女",
age int comment "年龄"
) comment "用户信息表"
-- 指定文件中字段之间的分隔符
row format delimited fields terminated by ",";
-- 导入数据操作(在hadoop集群的命令行里面操作上传)
-- hadoop fs -put user-info.txt /user/hive/warehouse/zhangxun.db/t_user_info
-- 查询数据
select * from t_user_info;
如下是自己准备的用户信息文件user-info.txt
1,张三,0,22
2,lisa,1,21
3,jerry,0,28
4,jack,0,32
5,micky,1,29
二、导数
如上导入数据我们是使用的hdfs命令，Hive不推荐我们这么做，使用Hive的Load命令也可以实现数据的导入：
-- 创建数据表，对应HDFS存储路径为/user/hive/warehouse/zhangxun.db/t_car_info
create table t_car_info(
id int comment "ID",
brand string comment "汽车品牌",
year int comment "年份"
) comment "汽车信息表"
row format delimited fields terminated by ",";
-- 从HiveServer2所安装的服务器的路径上传到HDFS的/user/hive/warehouse/zhangxun.db/t_car_info下面
load data local inpath '/root/data/car-info.txt' into table t_car_info;
-- 查询数据
select * from t_car_info;
5.2 DML语句
一、插入数据
在上面我们提到Hive作为数据仓库具有“非易变性”，也就是说通常很少有场景会要去对已存的数据进行修改和插入，所以通常插入数据的场景多见于数据清洗和转换的需要。比如：
- 原始表中的数据字段非常多，我们用于分析的数据并需要这么多无关的字段；
- 原始表中存在脏数据，在分析前需要将这些脏数据进行过滤；
- 原始表中存在非原子列或者不是理想的字段格式，需要在分析前将其拆分和转换；
- 等等其它场景；
我们使用：
-- 先创建目标表
create table t_target_user(id int,age int);
-- 将原始表中的数据清洗后存入目标表(假设没有name值的用户信息是无效的)
insert into table t_target_user select id,age from t_user_info where name is not null;
或者更简单的：
-- 无需提前创建目标表
create table t_target_user as select id,age from t_user_info where name is not null;
二、查询数据
- select_expr，查询表达式，可以是字段、函数；
- all/distinct，用于指定查询结果中重复的行如何处理；
- where，过滤条件；
- 聚合函数操作，比如count、sum、max、min、avg等函数，特点是不管原始数据有多少行，输出结果只有一条，就是聚合的结果；
- group by，和聚合函数结合使用，根据一个或者多个列，对它们的内容进行分组聚合；
- having，和group by结合使用，基于group by的结果进行过滤，并且支持使用聚合函数作为过滤条件；
- order by，按照指定的列对结果集进行排序；
- limit，限制查询返回的行数；
三、关联数据
- inner join，也就是join，两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被留下来；
- left outer join，也就是left join，以左表的全部数据为准，右表与之关联上的才会被保留下来；
四、常用函数
-- 查看所有可用的函数
show functions;
-- 查看某个具体函数的使用方法
describe funciton extended funciton_name;
- 数值类型函数
- 日期类型函数
- 字符串类型函数
- 集合函数
- 条件函数
- 等等其它
五、自定义函数
- UDF，User Defined Function，普通函数，一个输入一个输出；
- UDAF，User Defined Aggregation Function，聚合函数，多个输入一个输出；
- UDTF，User Defined Table-Generating Function，表生成函数，一个输入多个输出；
更多关于函数的内容可以参考LanguageManual UDF - Apache Hive - Apache Software Foundation
总结下来，大体的使用方式和SQL语法一致，更多内容可以参考Home - Apache Hive - Apache Software Foundation
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