Hadoop 是海量数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop 的核心组成部分如图所示，其中 Common 部分是基础，有各个框架编写时
不可缺少的代码。HDFS 是底层负责存储数据的技术，存放着以后需要被处理的海量数据，
类似于 MySQL 数据库。YARN 是负责分配程序运行时需要的资源的，类似于 Apache 或者
Tomcat。MapReduce 是程序员编写的处理存储在 HDFS 中数据的代码程序，类似于 php 程
序或者 java 程序。
Common 部分包含 Hadoop 框架的底层组件，包括数据 IO、数据类型、序列化、安全等
等，是各个组件通用的部
HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的缩写，即 Hadoop 分布式文件系统。在各种操
作系统中都有文件的管理，HDFS 是分布式的，本质上是一个分布式存储数据的文件管理系
统。HDFS 是在 Linux 的文件系统之上套了一层管理文件的软件技术。
YRAN 是 Yet Another Resource Negotiator 的缩写，字面意思是另一个资源协调者，理解
为作业调度和资源管理平台，更方便一些。这里的“作业”指的是跑在 YRAN 上面的一组
程序，“资源”指的是集群中的 CPU、内存、硬盘、网络带宽等。
MapReduce 是 Hadoop 中的分布式计算模型，适合批处理的计算任务，分为 map 和 reduce
前后两个阶段。
（1）查看帮助
hdfs dfs -help
（2）查看当前目录信息
hdfs dfs -ls /
（3）上传文件
hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径
（4）剪切文件
hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt
（5）下载文件到本地
hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径
（6）合并下载
hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件
（7）创建文件夹
hdfs dfs -mkdir /hello
（8）创建多级文件夹
hdfs dfs -mkdir -p /hello/world
（9）移动hdfs文件
hdfs dfs -mv /hdfs路径 /hdfs路径
（10）复制hdfs文件
hdfs dfs -cp /hdfs路径 /hdfs路径
（11）删除hdfs文件
hdfs dfs -rm /aa.txt
（12）删除hdfs文件夹
hdfs dfs -rm -r /hello
（13）查看hdfs中的文件
hdfs dfs -cat /文件
hdfs dfs -tail -f /文件
（14）查看文件夹中有多少个文件
hdfs dfs -count /文件夹
（15）查看hdfs的总空间
hdfs dfs -df /
hdfs dfs -df -h /
（16）修改副本数
hdfs dfs -setrep 1 /a.txt
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
简单来说，Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。
Hive的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。
Hive相当于hadoop的客户端工具，部署时不一定放在集群管理节点中，可以放在某个节点上。
Hive 是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。
数据仓库
仓库中存放的数据：
为公司各个级别的决策提供数据支撑的数据数据。
数据库
数据库和数据仓库的区别
数据库注重OLTP（Online transcation process联机事务处理）的操作
数据仓库注重OLAP（Online analysis process 联机分析处理/过程），追加导入的操作
数据提取转化加载（ETL ）----BI
E：Extract（提取,采集）
T：Transform（转化）
L：Load（加载）
hive的特点
能够存储海量数据--->依托于hdfs
能够分析，查询海量数据
Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行，在升级到3.0以后M/R 随之被TEZ所替换。
Hive的数据存储基于Hadoop HDFS
Hive没有专门的数据存储格式
存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引
Hive默认可以直接加载文本文件（TextFile），还支持SequenceFile、RCFile、OrcFile、TextFile
创建表时，指定Hive数据的列分隔符与行分隔符，Hive即可解析数据
内部表 受控表
所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在warehouse这个目录中。
删除表时，元数据与数据都会被删除
创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除
Eg:
创建表
create table inner_table (key string);
外部表
删除外部表只删除metastore的元数据，不删除hdfs中的表数据
外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时，仅删除该链接
指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition
它和 内部表 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异
Eg:
创建表
create external table external_table1 (key string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘ location ‘/home/external‘;
在HDFS创建目录/home/external
#hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external
加载数据
LOAD DATA INPATH ‘/home/external_table1.dat‘ INTO TABLE external_table1;
分区表
分区可以理解为分类，通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。
分类的标准就是分区字段，可以一个，也可以多个。
分区表的意义在于优化查询。查询时尽量利用分区字段。如果不使用分区字段，就会全部扫描。
创建表
CREATE TABLE t3(...) PARTITIONED BY (province string);
查看分区
SHOW PARTITIONS t3 [partition (province=‘beijing‘)];
添加分区
ALTER TABLE t3 ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION(...) LOCATION ‘...‘;
删除分区
ALTER TABLE t3 DROP PARTITION(...);
桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。
创建表
create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets;
加载数据
set hive.enforce.bucketing = true;
insert into table bucket_table select name from stu;
insert overwrite table bucket_table select name from stu;
内-->外：
alter table t1 set tblproperties("EXTERNAL"="TRUE");
外部表-->内：
alter table t1 set tblproperties("EXTERNAL"="FALSE");
当一个外部表转化成为内部表，如果删除这个内部表，则其原先引用的数据也一并被删除。
优点：
1、 视图能够简化用户的操作
2、 视图使用户能以多钟角度看待同一数据
3、 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
4、 视图能够对机密数据提供安全保护
5、 适当的利用视图可以更清晰的表达查询
eg:create view t9 as select id from t1 where dt="2020-07-22";
[]表示可选，<>表示必须
load data [local] inpath ‘path‘ [overwrite] into table tblName [partition partition_sepc];
local:
有：数据从linux本地path去加载数据
无：数据到hdfs的相关目录path下去加载数据，相当于hadoop fs -mv /cp
overwrite:
有：删除原来的数据，新增一份
没有：在原来的基础上追加一份
导出到本地文件系统
insert overwrite local directory ‘/home/hadoop/output‘ row format delimited fields terminated by ‘,‘ select * from testa;--目前权限不够不能导出
导出到HDFS
INSERT OVERWRITE DIRECTORY ‘/home/hadoop/output‘ select * from testA;(导入到HDFS和导入本地文件类似，去掉HQL语句的LOCAL就可以了)
采用hive的-e和-f参数来导出数据。
hive -e "select * from testA" >> /home/hadoop/output/testA.txt
使用压缩可以提高hdfs的存储能力，还有加快我们查询效率。
四种压缩格式
textfile：TextFile文件不支持块压缩，默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大
Rcfile：RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取
Orc：ORCFile数据按行分块,每块按照列存储，压缩快,快速列存取，效率比rcfile高,是rcfile的改良版本，相比RC能够更好的压缩，能够更快的查询，但还是不支持模式演进。
Sequencefile：
使用方式：
ROW FORMAT DELIMITED
NULL DEFINED AS ‘‘
STORED AS ORC;
修改已存在的表
alter table hive_tb set serdeproperties(‘serialization.null.format‘ = ‘‘);
我们大数据平台中共经常用到的库名为：
ODS_TMP_TD/ EDW_TMP_TD / EDW_TD / ODS_TD
一．在写存储过程时 临时表均写在TMP库中，并且为了核查数据方便在创建临时表前添加删除临时表即可，(如不需核查临时表数据 可以在过程最后删除)例如：
drop table if exists t1;
Create table if not exists t1 (id int );
二．创建表的字段类型：
Varchar/char -> string
Decimal(1-9,0) -> int
Decimal(10以上,0) -> bigint
Decimal(1-20,1-20) -> double (如又精度必须改为double)
Date/timestamp -> timestamp
三．UPDATE
在需要修改的时候可以创建临时表 将需要修改的数据可以通过case when 进行处理
如：update t1 set name=’张三’ where month_id=202101 and id=1;
Insert overwrite table t1
Select
Id,
Month_id,
Case when month_id=202101 and id=1 then ‘张三’ else name end name
From t1;
四：DELETE
在需要删除数据时可以通过临时表的方式来删除，分区表除外（overwrite）。如删除个别数据那也必须通过临时表。
Eg1： delete from t1 where moth_id=202010;
Create table tmp.t1 as select * from t1 where month_id <>202010;
Insert overwrite table t1 select * from tmp.t1;
Eg2: delete from t1 where month_id=202010 and id=1;
Create table tmp.t1 as select * from t1 where month_id <>202010;
Insert into tmp.t1 select * from t1 where month_id=202010 and id <>1;
Insert overwrite table t1 select * from tmp.t1;
四．INSERT
在插入的时候 如果要插入的表的数据为空，第一句可以写成overwrite 后续再往相同的表插入的话使用 into。
overwrite : 表覆盖 into:增量插入
Eg:
insert into table t1 select * from t2; (t1表中原有的数据不会删除)
Insert overwrite table t1 select * from t2;(t1表中原有的数据会删除)
在往分区表插入的时候：
动态分区 需要把分区字段放在字段中的最后一行
Insert overwrite table t1 partition(month_id)
Select
...
Month_id
from t2 where month_id=202010;
静态分区：month_id 在字段中不需要写
Insert overwrite table t1 partition(month_id=202010)
Select
...
from t2 where month_id=202010;
set hive.exec.compress.output=false;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.auto.convert.join = false;
set hive.mapred.mode=nonstrict;
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘^‘
STORED AS TEXTFILE
Use edw_td; 使用库
Show tables; 查看所有表，前提时先使用库
Show tables ‘*t1*’; 模糊查询表，前提使用库
Desc t1;查看表结构
Show create table t1;查看建表语句
Show functions; 查看函数
ALTER TABLE t1 RENAME TO t2;修改表名
desc function upper; 显示自带的函数的用法
desc function extended upper;详细显示自带的函数的用法
数学函数
round(double d, int n):返回保留n位小数的近似d值
floor(double d): 返回小于d的最大整值
ceil(double d): 返回大于d的最小整值
rand(int seed): 返回随机数,seed是随机因子
bin(int d): 计算二进制值d的string值
日期函数
to_date(string timestamp):返回时间字符串中的日期部分,如to_date(‘1970-01-01 00:00:00‘)=‘1970-01-01‘
current_date:返回当前日期
year(date)：返回日期date的年,类型为int如year(‘2019-01-01‘)=2019
month(date)：返回日期date的月,类型为int,如month(‘2019-01-01‘)=1
day(date): 返回日期date的天,类型为int,如day(‘2019-01-01‘)=1
weekofyear(date1)：返回日期date1位于该年第几周。如weekofyear(‘2019-03-06‘)=10
datediff(date1,date2):返回日期date1与date2相差的天数，如datediff(‘2019-03-06‘,‘2019-03-05‘)=1
date_add(date1,int1):返回日期date1加上int1的日期,如date_add(‘2019-03-06‘,1)=‘2019-03-07‘
date_sub(date1,int1):返回日期date1减去int1的日期,如date_sub(‘2019-03-06‘,1)=‘2019-03-05‘
months_between(date1,date2):返回date1与date2相差月份,如months_between(‘2019-03-06‘,‘2019-01-01‘)=2
add_months(date1,int1):返回date1加上int1个月的日期，int1可为负数。如add_months(‘2019-02-11‘,-1)=‘2019-01-11‘
last_day(date1):返回date1所在月份最后一天。如last_day(‘2019-02-01‘)=‘2019-02-28‘
next_day(date1,day1):返回日期date1的下个星期day1的日期。day1为星期X的英文前两字母如next_day(‘2019-03-06‘,‘MO‘) 返回‘2019-03-11‘
trunc(date1,string1):返回日期最开始年份或月份。string1可为年(YYYY/YY/YEAR)或月(MONTH/MON/MM)。如trunc(‘2019-03-06‘,‘MM‘)=‘2019-03-01‘，trunc(‘2019-03-06‘,‘YYYY‘)=‘2019-01-01‘
unix_timestamp():返回当前时间的unix时间戳，可指定日期格式。如unix_timestamp(‘2019-03-06‘,‘yyyy-mm-dd‘)=1546704180
from_unixtime():返回unix时间戳的日期，可指定格式。如select from_unixtime(unix_timestamp(‘2019-03-06‘,‘yyyy-mm-dd‘),‘yyyymmdd‘)=‘20190306‘
条件函数
if(boolean,t1,t2):若布尔值成立，则返回t1,反正返回t2。如if(1>2,100,200)返回200
case when boolean then t1 else t2 end:若布尔值成立，则t1,否则t2,可加多重判断
coalesce(v0,v1,v2):返回参数中的第一个非空值,若所有值均为null,则返回null。如coalesce(null,1,2)返回1
isnull(a):若a为null则返回true，否则返回false
字符串函数
length(string1):返回字符串长度
concat(string1,string2):返回拼接string1及string2后的字符串
concat_ws(sep,string1,string2):返回按指定分隔符拼接的字符串
lower(string1):返回小写字符串，同lcase(string1)。upper()/ucase()：返回大写字符串
trim(string1):去字符串左右空格，ltrim(string1):去字符串左空格。rtrim(string1):去字符串右空格
repeat(string1，int1)：返回重复string1字符串int1次后的字符串
reverse(string1):返回string1反转后的字符串。如reverse(‘abc‘)返回‘cba‘
rpad(string1,len1,pad1):以pad1字符右填充string1字符串，至len1长度。如rpad(‘abc‘,5,‘1‘)返回‘abc11‘。lpad()：左填充
split(string1,pat1):以pat1正则分隔字符串string1,返回数组。如split(‘a,b,c‘,‘,‘)返回["a","b","c"]
substr(string1,index1,int1):以index位置起截取int1个字符。如substr(‘abcde‘,1,2)返回‘ab‘
聚合函数
count():统计行数
sum(col1):统计指定列和
avg(col1):统计指定列平均值
min(col1):返回指定列最小值
max(col1):返回指定列最大值
窗口函数
row_number() over(partitiion by .. order by .. ):根据partition排序,相同值取不同序号，不存在序号跳跃
rank() over(partition by .. order by .):根据partition排序，相同值取相同序号，存在序号跳跃
dense_rank() over(partition by .. order by ..):根据partition排序，相同值取相同序号，不存在序号跳跃
sum() over(partition by .. order by ..)
count() over(partition by .. order by ..)
lag(col,n) over(partition by .. order by ..) ：查看当前行的上第n行
lead(col,n) over(partition by .. order by ..)：查看当前行的下第n行
first_value() over(partition by .. order by ..):满足partition及排序的第一个值
last_value() over(partition by .. order by ..):满足partition及排序的最后值
ntile(n) over(partition by .. order by ..):满足partition及排序的数据分成n份
行列转换
concat_ws(sep, collect_set(col1)) 同组不同行合并成一列，以sep分隔符分隔。collect_set在无重复的情况下也可以collect_list()代替。collect_set()去重，collect_list()不去重
lateral view explode(split(col1,‘,‘)) :同组同列的数据拆分成多行，以sep分隔符区分
大数据平台HADOOP、HIVE、HDSF等介绍和使用看这一篇就够了
原文：https://www.cnblogs.com/11120511cmd/p/14693720.html