电商大数据学习笔记：实战

1、YARN：将资源管理和作业调度/监控分成两个独立的进程。

   包含两个组件：ResourceManager和ApplicationMaster

2、YARN的特性：

   1）可扩展性；2）高可用性（HA）；3）兼容性（1.0版本的作业也可以执行）；4）提高集群利用率；

5）支持MapReduce编程范式。

3、Hadoop的进程：

   1）NameNode HDFS的守护进程；

   2）Secondary NameNode 监控HDFS状态的辅助后台程序，备用NameNode；

   3）DataNode 负责把HDFS的数据块写到本地文件系统，数据块大小默认64MB；

   4）ResourceManager 是一个中心服务，它负责调度、启动每一个Job与资源分配；

   5）NodeManager 管理YARN集群的每一个节点，它负责Container状态的维护（CPU、内存、硬盘、网络），并向ResourceManager保持心跳；

   6）ApplicationMaster 负责一个Job生命周期内的所有工作。

4、HDFS常用命令（略）

5、Hadoop常用配置参数详解（略）

6、Hive的三个主要接口：命令行Cli、客户端Client和Web界面WUI

   1）最常用CLI，启动的时候会同时启动一个Hive服务，将写好的脚本放到Cli中执行。

   2）Clinet是Hive的客户端，用户连接至HiveServer。

   3）WUI是通过浏览器访问Hive的Web工具。

7、Hive元数据一般存储在数据库中，如MySQL（多用户）或Derby嵌入式数据库（单用户）中。

8、Hive的数据是存储在HDFS中的（包括外部表和内部表），大部分查询由MapReduce完成。

9、Hive的常用进程和服务：使用hive –service help命令可以看到Hive提供的服务。

   cli：命令行接口。

   hiveserver：客户端接口。

   hwi：Hive的Web接口。

   jar：与Hadoop jar等价的Hive接口。

   metastore：元数据提供的服务。

10、Metastore的三种连接方式：单用户（Derby）、多用户（MySQL）和远程连接（如使用Thrift）

11、Hive语言，不支持Insert和Update，因为数据仓库的内容是读多写少，所有的数据要在加载时确定好，他的数据都是存储在HDFS中。

12、Hive没有专门定义的数据格式，格式由用户指定，用户在定义数据格式需要指定三个属性。

1）列分隔符（通常用空格、“\t”）

2）行分隔符（“\n”）

3）读取文件数据的方式（默认有三种：TextFile、SequenceFile、RCFile）

13、Hive不会对数据进行任何处理，也不会对数据进行扫描，因此不会建立索引。

14、Hive的查询是通过Hadoop来实现的，不是通过自己的执行引擎。

15、Hive的执行延迟较高，通常都是离线执行的，但是处理的数据量大。

16、Hive的扩展性非常好，可以扩展到上千台Hadoop。

17、Hive --database temp 直接进入temp数据库。

18、set -v / reset 设置或重置参数变量。

    如：set mapred.reduce.tasks=10;

19、！执行外部shell命令。如：! ls  --列出当前目录下的文件。

20、dfs 执行HDFS命令。

    如：dfs -mkdir /user/Hadoop/warehouse;

21、add file / list file / delete file管理分步缓冲区资源，这些资源在所有的机器上都可以使用。

22、Hive -S 静默不输出。

23、插入数据：insert overwrite table HUserInfo select * from old_userinfo   --从另一张表导入数据

24、hive -e ‘set;’ | grep mapred.reduce.tasks;  //-e表示在外部直接执行后面的命令。    

25、hive -d sitename=www.baidu.com  //定义一个变量

26、跨库查询：select * from hive.Huserinfo;

27、假如外部有一个sql脚本get_order_sum.sql

    hive -f /home/hadoopuser/scripts/get_order_sum.sql;    //可以直接运行这个脚本

    hive -v -f /home/hadoopuser/scripts/get_order_sum.sql;  //可以把脚本里的sql也显示出来

    hive -S -f /home/hadoopuser/scripts/get_order_sum.sql > test.txt;  //静默执行 并把结果输出到txt中

28、Hive常用配置参数（略）在文件.hiverc中配置

29、Hive清数据，Hive不支持Delete

使用truncate table tablename;

清一个分区的数据：truncate table tablename partition dt=’2015-10-6’;

30、删除的数据到了回收站：.trash

31、创建索引，和SQL一样。

    CREATE INDEX index_name ON TABLE tablename（col_name）AS index_type;

32、角色管理，对权限控制最好使用角色来控制。（略）

33、DESC命令，查看数据库或表的一些基本信息。

34、Hive四种导入数据的方式：

1）load data local inpath ‘1234.txt‘ into table mytable;

2）load data inpath ‘/home/hadoopuser/1234.txt‘ into table mytable;

3）insert overwrite table mytable

    > PARTITION (age)

    > select id, name, tel, age

    > from oldtable;

4）create table mytable

    > as

    > select id, name, tel

    > from oldtable;

35、创建Hive表的时候如何创建动态分区？

36、Hive数据查询支持正则，当你不知道列名的时候可以用。

    SELECT ‘正则’ FROM mytable;

39、数据排序

order by全局排序

sort by只在一个reducer中排序

distribyte by将指定的内容分到同一个reducer中

cluster by = distribyte by + sort by

40、实用的写法

    SELECT * FROM table1 t1,table2 t2,table3 t3 WHERE t1.id=t2.id AND t2.id=t3.id;

41、semi-join比一般的inner join更为高效。

42、CTE

WITH q1 AS (SELECT * FROM src WHERE key>50)

下面就可以直接使用q1这个临时表。

43、什么是UDF？UDAF？UDTF？

    User Defined Function（用户自定义函数）

44、什么是分析函数？

45、Hive存储的三种格式：

TextFile：不压缩，磁盘开销大；

SequenceFile：使用方便、可分割、可压缩、并发读取，但是占用空间比较大；

RCFile：压缩，但是加载时消耗大。

46、HiveSQL的join实现过程：

47、Hive的执行生命周期

48、举例：订单端口模块

49、HiveSQL实战

    将下面脚本创建成.sh文件，直接调用即可。

50、HiveSQL实战2

原文：http://www.cnblogs.com/hunttown/p/5452660.html