hive数据结构（hive的数据结构）

## Hive 数据结构### 简介Hive 是建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，用于提供数据汇总、查询和分析。Hive 将结构强加于存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或其他兼容系统上的大型数据集上，并提供类似 SQL 的查询语言 (HiveQL) 来查询和管理数据。为了实现高效的数据存储和查询，Hive 使用了多级数据组织结构，从逻辑层面到物理存储层面，涵盖了多个抽象层次。### Hive 数据结构层次Hive 的数据结构可以从以下几个层次来理解:1.

数据库 (Database):

- 数据库是 Hive 中最高级的组织单元，用于隔离数据集和表。- Hive 中的数据库只是一个逻辑概念，并非物理上的隔离。- 不同的数据库可以存储在 HDFS 的同一个目录下，也可以存储在不同的目录下。2.

表 (Table):

- 表是 Hive 中存储数据的基本单元，类似于关系型数据库中的表。- Hive 中的表可以分为两种类型:

内部表 (Managed Table)

和

外部表 (External Table)

。- 内部表的数据由 Hive 管理，数据文件存储在 Hive 仓库目录下。当删除内部表时，数据文件也会被删除。- 外部表的数据由 Hive 管理元数据，但数据文件存储在 Hive 仓库目录之外。当删除外部表时，只会删除元数据，数据文件不会被删除。- 表是由

列 (Column)

和

行 (Row)

组成。3.

分区 (Partition):

- 分区是用于对表进行水平划分的一种机制，可以根据指定的列（例如日期、地区等）将表数据存储在不同的目录下。- 分区可以提高查询效率，因为 Hive 只需要扫描与查询条件匹配的分区，而不需要扫描整个表。4.

桶 (Bucket):

- 桶是比分区更细粒度的数据划分方式，可以将相同分区下的数据进一步划分到不同的文件中。- 桶通常用于对数据进行采样或者连接操作。5.

文件格式:

- Hive 支持多种文件格式来存储数据，例如:-

文本文件 (TextFile):

默认文件格式，以行为单位存储数据，字段之间用分隔符隔开。-

序列文件 (SequenceFile):

二进制文件格式，可以存储任意数据类型，支持压缩。-

ORC文件 (Optimized Row Columnar):

列式存储格式，具有高效的压缩和索引机制，适用于数据仓库场景。-

Parquet文件:

列式存储格式，支持嵌套数据类型，适用于交互式查询场景。### Hive 数据结构关系图```Database|+-- Table1| || +-- Partition1| | || | +-- Bucket1 (文件)| | +-- Bucket2 (文件)| || +-- Partition2| | || | +-- Bucket1 (文件)| | +-- Bucket2 (文件)| +-- Table2|+-- Partition1| || +-- Bucket1 (文件)| +-- Bucket2 (文件)|+-- Partition2|+-- Bucket1 (文件)+-- Bucket2 (文件)```### 总结Hive 的数据结构提供了一种有效的方式来组织和管理存储在 Hadoop 上的大型数据集。通过使用数据库、表、分区、桶和不同的文件格式，用户可以根据实际需求灵活地构建数据仓库，并利用 HiveQL 进行高效的数据查询和分析。

Hive 数据结构

简介Hive 是建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，用于提供数据汇总、查询和分析。Hive 将结构强加于存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或其他兼容系统上的大型数据集上，并提供类似 SQL 的查询语言 (HiveQL) 来查询和管理数据。为了实现高效的数据存储和查询，Hive 使用了多级数据组织结构，从逻辑层面到物理存储层面，涵盖了多个抽象层次。

Hive 数据结构层次Hive 的数据结构可以从以下几个层次来理解:1. **数据库 (Database):** - 数据库是 Hive 中最高级的组织单元，用于隔离数据集和表。- Hive 中的数据库只是一个逻辑概念，并非物理上的隔离。- 不同的数据库可以存储在 HDFS 的同一个目录下，也可以存储在不同的目录下。2. **表 (Table):** - 表是 Hive 中存储数据的基本单元，类似于关系型数据库中的表。- Hive 中的表可以分为两种类型: **内部表 (Managed Table)** 和 **外部表 (External Table)**。- 内部表的数据由 Hive 管理，数据文件存储在 Hive 仓库目录下。当删除内部表时，数据文件也会被删除。- 外部表的数据由 Hive 管理元数据，但数据文件存储在 Hive 仓库目录之外。当删除外部表时，只会删除元数据，数据文件不会被删除。- 表是由**列 (Column)** 和 **行 (Row)** 组成。3. **分区 (Partition):** - 分区是用于对表进行水平划分的一种机制，可以根据指定的列（例如日期、地区等）将表数据存储在不同的目录下。- 分区可以提高查询效率，因为 Hive 只需要扫描与查询条件匹配的分区，而不需要扫描整个表。4. **桶 (Bucket):** - 桶是比分区更细粒度的数据划分方式，可以将相同分区下的数据进一步划分到不同的文件中。- 桶通常用于对数据进行采样或者连接操作。5. **文件格式:** - Hive 支持多种文件格式来存储数据，例如:- **文本文件 (TextFile):** 默认文件格式，以行为单位存储数据，字段之间用分隔符隔开。- **序列文件 (SequenceFile):** 二进制文件格式，可以存储任意数据类型，支持压缩。- **ORC文件 (Optimized Row Columnar):** 列式存储格式，具有高效的压缩和索引机制，适用于数据仓库场景。- **Parquet文件:** 列式存储格式，支持嵌套数据类型，适用于交互式查询场景。

Hive 数据结构关系图```Database|+-- Table1| || +-- Partition1| | || | +-- Bucket1 (文件)| | +-- Bucket2 (文件)| || +-- Partition2| | || | +-- Bucket1 (文件)| | +-- Bucket2 (文件)| +-- Table2|+-- Partition1| || +-- Bucket1 (文件)| +-- Bucket2 (文件)|+-- Partition2|+-- Bucket1 (文件)+-- Bucket2 (文件)```

总结Hive 的数据结构提供了一种有效的方式来组织和管理存储在 Hadoop 上的大型数据集。通过使用数据库、表、分区、桶和不同的文件格式，用户可以根据实际需求灵活地构建数据仓库，并利用 HiveQL 进行高效的数据查询和分析。