2016.10.13 20:28

　　很久没有写随笔了，自打小宝出生后就没有写过新的文章。数次来到博客园，想开始新的学习历程，总是被各种琐事中断。一方面确实是最近的项目工作比较忙，各个集群频繁地上线加多版本的提测，每次到了晚上就感觉很疲惫，另一方面确实是自己对自己最近有些放松，没有持续地学习。很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后，开始着手这篇文章。

　　来到大数据前，我对大数据可以说是一无所知。诸如Hadoop、Hive等名词仅仅处于“听过”的阶段，完全不知道其作用。大数据的概念真的很多，想真正理解必须从实践中慢慢体会，否则则永远只能停留在字面意思。

一、Hadoop

　　相信大部分人都听过Hadoop，但是都不知道它到底是干什么的，有什么作用。Hadoop其实可以分为两块：HDFS和MapReduce。

　　HDFS：Hadoop Distributed File System，是一个分布式文件系统，它的主要作用是为海量数据提供存储，并提供“流式“访问文件系统中的数据。存储在HDFS中的数据文件是结构化的，比如日志文件。

　　MapReduce：看过廖雪峰的Python教程的人应该都对Map和Reduce有一定了解，这里的MapReduce其实就是一样的操作（如果没看过，想了解Map、Reduce过程可以访问《廖雪峰Python教程-map/reduce》）。它主要提供了对海量数据的计算。

二、Hive

　　在实践中，数据开发工程师们想对数据进行计算就要写一个MapReduce程序，而这显然需要较大的成本，对于那些不擅长开发的人想简单地查询数据更是抬高了较大的门槛。于是Hive就是为了解决这个问题而生的。它将存储在HDFS中的数据文件（例如日志），通过建立一种映射关系映射成一张数据库表，即Hive表。Hive中有一个模块“metastore”,，一般使用mysql，就是专门用来存储该映射后的数据库表的表结构信息，例如表名、字段名、分区、属性（是否外部表、分区表）等，没有具体的数据。业界也称它为”元数据“。然后真实的数据可以通过load data转换为hive表中的数据，或者通过add partition的方式建立数据映射，从而Hive就提供了一种通过SQL语句查询的方式来计算HDFS中的实际数据文件。

　　当一条Hive SQL语句被执行时，Hive有一套映射工具（metastore，一般存放在mysql、derby中），它会对应地将SQL语句转化为MapReduce任务，把sql中的表、字段映射成HDFS中的文件、列，然后去执行对HDFS原始数据文件的计算。

　　其实这些内容似乎在所有关于Hadoop、Hive的地方都能看到，字面上理解也并不难。但是如果你是一个真正的初次接触大数据的人的话，我想你会可能也跟我刚开始一样，对它们的理解仅仅是停留在字面。这里举一个例子来解释上面这些字面真正的意思。

　　比如我有一个存在HDFS中的access.log日志文件，其内容如下：

假如想统计ip为10.165.152.123的登录记录，如果通过MapReduce去做的话，可能的代码实现方法是：首先解析日志文件，每行去查找是否包含“10.165.152.123”，如果是则再通过正则匹配去取出后面的相关内容（Map）；然后对每行的结果进行汇总计算（Reduce）。

　　Hive的做法：

　　1. 先任意取一条日志，例如10.165.152.123 – – [13/Oct/2016:14:55:06 +0800] “GET /index.html HTTP/1.0” 200 7992 2124，将其中的列映射成字段，如：10.165.152.123对应ip，13/Oct/2016:14:55:06对应time，GET /index.html HTTP/1.0对应method（请求方法），200对应result（返回码），7992对应bytes（字节数），2124对应response_time（响应时间）。

　　2. 然后相对应地，选定一个数据库（比如znilog）下，创建一张表名为tbl_accesslog的记录字段名、是否分区（比如按date分区）、属性（是否外部表）的hive表。

　　需要注意的是，hive表的实际存储位置也是在hdfs上，比如这种情况下默认的hdfs路径可能就是/warehouser/znilog.db/tbl_accesslog。这个路径就是内部表（也称管理表）的hdfs存储路径。如果是外部表，用户可以自己设定外部表的location。　　

3. 对于内部表，我们需要将数据通过load data的方式，将原始数据文件中的数据通过映射的方式，转化为映射后的数据（一般按列存放）存入内部表下。

4. 对于外部表，我们可以直接通过add partition的方式将原始hdfs路径下的数据文件，映射到外部表下。当删除表时，Hive默认存储位置的数据会被删除，但是外部表的数据不会被删除。

　  5. 这样我们就有了Hive表，以及Hive表包含的元数据信息（存在metastore中，一般是mysql），Hive表中包含转化后的数据信息，我们可以直接通过Hive SQL语句（select * from tbl_accesslog where ip=’10.165.152.123’）来获取我们想要的信息。