FusionInsight大数据开发---Hive应用开发

Hive应用开发

1. 了解Hive的基本架构原理
2.  掌握JDBC客户端开发流程
3. 了解ODBC客户端的开发流程
4. 了解python客户端的开发流程
5. 了解Hcatalog/webHcat开发接口
6.  掌握Hive开发规则

1. 了解Hive的基本架构原理
守护进程：

1. HiveServer（Thrift/Compiler）
2. webHcat
3. MetaStore

Hive的应用场景

1. 数据挖掘
2. 非实时分析
3. 数据汇总
4. 做为数据仓库

2. 掌握JDBC客户端开发流程
JDBC开发-参数初始化

1. 设置ZooKeeper地址
2. krb5文件路径
3. 设置JAAS配置
4. 配置ZooKeeper Principal
5. 执行登录

JDBC开发-拼接URL

1. JDBC前缀设置
2. 服务发现模式
3. 安全配置：qop.auth.principal
4. 非安全配置

JDBC开发-执行SQL

1. 加载驱动类
2. 创建链接
3. 执行SQL
4. 关闭链接

JDBC开发-SQL实现

1. 建立preparedStatement
2. 执行statement
3. 关闭statement

规则建议：
开发调式：在开发程序时，可经过使用Hive的客户端Beeline先进行调试，检验语句与结果正确性，再部署基于JDBC等的应用程序。
获取数据库链接：Hive的数据库URL再拼接时已经通过安全认证，因此Hive数据库的用户名和密码为null或空 。

JDBC超时限制:Hive提供的JDBC实现的超时限制，默认是5分钟。

执行HQL：再JAVA　JDBC应用开发中，拼装HQL语句，注意HQL语句不能以“;“结尾。

HQL语法规则之判空：判断字段为空使用：”is null“，判断不为空，即有值，使用："is not null"

UDF的管理：建议由管理员建立永久UDF，避免每次使用时都去add jar，和从新定义UDF。

UDF的注解：Hive的UDF会有一些默认属性。@UDFType(deterministic = false)

使用分区表：当数据量较大时，且常常须要按天统计时，建议使用分区表，按天存放数据。

动态分区表：为了不插入动态分区数据过程当中，产生过多的小文件，在执行插入时，在分区字段上加distribut by。

文件格式选择：Hive支持多种存储格式，好比TextFile,RCFile,ORC,Sequence,Parquet.