Le document présente un projet de master sur Hive, un langage de requête pour Hadoop, en expliquant sa définition, son historique et ses caractéristiques. Il détaille également le fonctionnement de Hive, y compris les types de données, les requêtes HiveQL, le partitionnement, les jointures, et les opérations sur les tables. Enfin, des exemples concrets de commandes Hive sont fournis pour illustrer son utilisation dans l'analyse de données.

2. UNIVERSITE HASSAN II-CASABLANCA
FACULTE DES SCIENCES BEN MSIK
DEPARTEMENT DES MATHEMATIQUES ET
INFORMATIQUE
Master SII 2016/2017
Réalisé par
Baich Marwa
Mizani Yasmine
Encadré par: Mr M. AZOUAZI
Hive Query Language

3. 3
1. Présentation de Hive
 Introduction
 définition & Historique & utilisation
 Caractéristiques
 Architecture & fonctionnement
 Types de données
2. Langage HiveQL
3. Lab
 Requêtes LMD
 Requêtes LDD
 Partitionnement des données
 Jointure dans Hive

4. Hive ?
4

5. 5
L’écosystème de Hadoop

6. Exécuter les opérations MapReduce
Programme Java MapReduce :
pour les données structurées, semi-structurées, et non-structurées.
Hive :
pour les données structurées.
→ le langage de requête HiveQL.
Pig :
pour les données structurées et semi-structurées.
→ l’approche de Script.

7. C’est quoi Hive ?
• Écrit en Java avec une infrastructure Data Warehouse ,
• Traite les données structurées dans Hadoop ,
• Il se situe dans la partie supérieure de Hadoop, pour faciliter
la fouille et l’analyse des données
• Exécute des requêtes proches de la syntaxe SQL.

8. Historique et utilisation de Hive
2007 : Développé initialement par
2009 : Rendu Open Source par

9. Architecture de Hive
Web UI HD InsightHive Command Line
Execution Engine
User
Interfaces
Meta Store
HiveQL Process Engine
MapReduce
HDFS or Hbase Data Storage

10. Familier, rapide, évolutif, et extensible
Il n’est pas désigné pour OLTP (OnLine Transaction Processing).
Il est plus proche à OLAP (OnLine Analyse Processing).
N’est pas un langage de requêtes en temps réel.
N’est pas un BD relationnelle.
Structure les données dans un modèle bien connu :Tables, Colonnes, Lignes…
Caractéristiques de Hive

11. Bases de données Hive
Langage SQL HiveQL / HQL
Transactions Oui Non
Update/Delete Oui Non
Latence Faible Elevée
Volume de données Teraoctet Petaoctet
Caractéristiques de Hive

12. Fonctionnement de Hive
HIVE HADOOP
Interface
Job Tracker
Task Tracker
Map Reduce
Data
Node
Name
Node
Mapreduce
HDFS
Driver
Execution
Engine
Compilate
ur Meta Store
Exécuter
la requête
Obtenir
le plan Obtenir les
Metadata
Envoyer les
Metadata
Exécuter
le plan
Envoyer
le plan
Exécuter
le job
Exécuter les
opération de
Metadata
Chercher les
résultats
Envoyer les
résultats
Envoyer les
résultats

13. Types de données dans Hive
1. Types Colonnes
• Intégrale
BIGINT, TINYINT, SMALLINT, INT
• Chaînes de caractère
VARCHAR, CHAR
• Date temporelle
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff
• Date
(YYYY-MM-DD)

14. • NULL (les valeurs manquantes)
2. Valeurs Nulles
3. Types littérales
• Flottants
(FLOAT, DOUBLE)
Types de données dans Hive

15. Types de données dans Hive
4. Types Complexes
• Arrays
ARRAY<data_type>
• Maps
MAP<primitive_type, data_type>
• Structs
STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...>

16. HiveQL
16

17. CREATE DATABASE
La syntaxe de cette déclaration est la suivante:
CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] <database name>
Exemple: Créer une base de données userdb:
hive> CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] userdb;
hive> CREATE SCHEMA userdb;
ou

18. La requête suivante est utilisée pour vérifier une liste de bases de données:
CREATE DATABASE
hive> SHOW DATABASES;
Default
userdb

19. Programme JDBC

20. DROP DATABASE
DROP DATABASE Statement DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS]
database_name [RESTRICT|CASCADE];
syntaxe
hive> DROP DATABASE IF EXISTS userdb;
Exemple
 RESTRICT : Supprimer les tables avant la base de données
 CASCADE: Supprimer les tables et la base de données en même temps

21. Programme JDBC

22. CREATE TABLE
Syntaxe
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]

23. CREATE TABLE
Exemple
hive> CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee ( eid int, name String, salary String,
destination String)
COMMENT ‘Employee details’
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ‘t’
LINES TERMINATED BY ‘n’
STORED AS TEXTFILE;

24. Programme JDBC

25. LOAD DATA
Syntaxe
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename
[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
 LOCAL est identifiant pour spécifier le chemin d'accès local. Il est facultatif;
 OVERWRITE est facultative pour écraser les données dans le tableau.
 PARTITION est facultative.

26. LOAD DATA
• Exemple:
le fichier s’appelle sample.txt et se trouve dans le répertoire /home/user
1201 Gopal 45000 Technical manager
1202 Manisha 45000 Proof reader
1203 Masthanvali 40000 Technical writer
1204 Kiran 40000 Hr Admin
1205 Kranthi 30000 Op Admin
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/sample.txt'
OVERWRITE INTO TABLE employee;

27. Programme JDBC

28. ALTER TABLE
Syntaxe
La déclaration prend l'une des syntaxes suivantes basées sur les attributs que nous souhaitons
modifier dans une table.
ALTER TABLE name RENAME TO new_name
ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])
ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name
ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type
ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

29. ALTER TABLE
La requête suivante renomme la table d'employé à emp.
Exemple 1:
hive> ALTER TABLE employee RENAME TO emp;
Programme JDBC

30. ALTER TABLE
hive> ALTER TABLE employee CHANGE name ename String;
hive> ALTER TABLE employee CHANGE salary salary Double;
2) Changer des champs de la table employee
Exemple 2:
Le tableau suivant contient les champs de la table des employés et il montre les champs
à modifier (en gras).

31. ALTER TABLE
Programme JDBC

32. ALTER TABLE
Exemple 3:
Ajouter une colonne nommée dept à la table employee
hive> ALTER TABLE employee ADD COLUMNS ( dept STRING
COMMENT 'Department name');
Programme JDBC

33. ALTER TABLE
La requête suivante supprime toutes les colonnes de la table des employés et le remplace par
emp et colonnes de noms:
Exemple 4:
hive> ALTER TABLE employee REPLACE COLUMNS (
eid INT empid Int,
ename STRING name String);
Programme JDBC

34. DROP TABLE
syntaxe
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;
• Exemple: Supprimer la table employee
hive> DROP TABLE IF EXISTS employee;

35. DROP TABLE
Programme JDBC
Le programme JDBC suivant supprime la table des employés.

36. Création d'une vue
Vous pouvez créer une vue au moment de l'exécution d'une instruction SELECT. La syntaxe est la
suivante:
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT
column_comment], ...) ] [COMMENT table_comment]
AS SELECT ...
Exemple

37. Création d'une vue
La requête suivante récupère les détails de l'employé en utilisant le scénario ci-dessus:
hive> CREATE VIEW emp_30000 AS
SELECT * FROM employee
WHERE salary>30000;
Suppression d'une Vue
Utilisez la syntaxe suivante pour supprimer une vue:
DROP VIEW view_name
hive> DROP VIEW emp_30000;
La requête suivante supprime une vue nommée comme emp_30000:

38. Création d'un index
Exemple
Prenons un exemple pour l'indice. Utilisez la même table des employés que nous avons utilisé plus tôt avec les
champs Id, Nom, Salaire, Désignation et Dept. Créer un index nommé index_salary sur la colonne de salaire de
la table des employés.
La requête suivante crée un index:
hive> CREATE INDEX inedx_salary ON TABLE employee(salary) AS
'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler';
Suppression d'un index
DROP INDEX <index_name> ON <table_name>
hive> DROP INDEX index_salary ON employee;

39. Requête SELECT
Syntaxe :
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[HAVING having_condition]
[LIMIT number];
Exemple
hive> SELECT * FROM employee WHERE salary>30000;

40. Programme JDBC
// execute statement Resultset res = stmt.executeQuery("SELECT * FROM employee WHERE
salary>30000;");
System.out.println("Result:");
System.out.println(" ID t Name t Salary t Designation t Dept ");
while (res.next()) { System.out.println(res.getInt(1) + " " + res.getString(2) + " " + res.getDouble(3) + " " +
res.getString(4) + " " + res.getString(5)); }
con.close(); } }
Sortie:

41. Le partitionnement des données
Le fichier suivant contient le tableau EmployeeData.
/ Tab1 / EmployeeData / file1
Les données ci-dessus est divisé en deux fichiers en utilisant l'année.
/ Tab1 / EmployeeData / 2012 / file2 / Tab1 / EmployeeData / 2013 / file3

42. Le partitionnement des données
Ajout d'une partition
Syntaxe:
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION
'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2'] ...;
partition_spec:
: (p_column = p_col_value, p_column = p_col_value, ...)
La requête suivante est utilisée pour ajouter une partition à la table des employés.
hive> ALTER TABLE employee
 ADD PARTITION (year=’2013’)
 > location '/2012/part2012';

43. Le partitionnement des données
Renommer une partition
ALTER TABLE table_name PARTITION partition_spec RENAME TO PARTITION
partition_spec;
La requête suivante est utilisée pour renommer une partition:
hive> ALTER TABLE employee PARTITION (year=’1203’) RENAME TO PARTITION (Yoj=’1203’);

44. Le partitionnement des données
Suppression d'une partition
La syntaxe suivante est utilisée pour déposer une partition:
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION partition_spec, PARTITION
partition_spec,...;
hive> ALTER TABLE employee DROP [IF EXISTS] PARTITION (year=’1203’);
Exemple

45. 45
Nous allons créer un fichier appelé data.csv, et placez-le dans votre répertoire personnel. Ce sera notre
jeu de données pour cet exemple:
John,45,2012-11-11
Tom,18,2012-11-11
Lars,59,2012-11-11
Bob,34,2012-11-12
Taylor,21,2012-11-12
Hive>CREATE TABLE table1(name STRING, age INT, entry_date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',‘ ;
OK
Time taken: 6.223 seconds
Hive> LOAD DATA LOCAL INPATH 'data.csv' OVERWRITE INTO TABLE table1;
Le partitionnement des données

46. 46
Hive > SELECT
AVG(age),
FROM
table1
WHERE
age &gt;= 21
AND entry_date='2012-12-12';
Le partitionnement des données
27.5 6.5

47. hive> CREATE TABLE table1( name STRING, age INT entry_date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
hive> CREATE TABLE table1 (name STRING, age INT)
PARTITIONED BY (entry_date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
Le partitionnement des données
 L'instruction create table pour la table non partitionnée ci-dessus ressemblait à:

48. hive> SELECT AVG(age), age FROM table1_partitioned WHERE age=21
AND entry_date='2012-11-12';
Hive > INSERT OVERWRITE TABLE table1_partitioned PARTITION (entry_date='2012-11-11’)
SELECT name, age FROM table1 WHERE entry_date='2012-11-11';
Hive > INSERT OVERWRITE TABLE table1_partitioned PARTITION (entry_date='2012-11-12')
SELECT name, age FROM table1 WHERE entry_date='2012-11-12';
Le partitionnement des données
 Le résultat est le même que précédemment:

49. 49
Le partitionnement des données
Considérations relatives au partitionnement :
 Évitez les sous-partitionnements
les partitionnements appliqués à des colonnes contenant uniquement quelques valeurs peuvent
entraîner des partitions très réduites.
 Évitez les sur-partitionnements
l’autre extrême, le partitionnement appliqué à une colonne avec une valeur unique (par exemple,
userid)
 Évitez le décalage de données :
choisissez votre clé de partitionnement avec soin, pour que toutes les partitions soient de taille égale.

50. Les jointures dans HIVE :
 JOIN
 LEFT OUTER JOIN
 RIGHT OUTER JOIN
 FULL OUTER JOIN

51. Les jointures dans HIVE :
Nous allons utiliser les deux tableaux.
Customers Orders

52. Les jointures dans HIVE :
o JOIN:
La requête suivante exécute JOIN sur les tables de clients et les commandes, et récupère les
enregistrements:
hive> SELECT c.ID, c.NAME, c.AGE, o.AMOUNT FROM CUSTOMERS c JOIN
ORDERS o ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);
Sur l'exécution réussie de la requête, vous obtenez de voir la réponse suivante:

53. Les jointures dans HIVE :
o LEFT OUTER JOIN
La requête suivante montre LEFT OUTER JOIN entre les tables de clients et les commandes:
hive> SELECT c.ID, c.NAME, o.AMOUNT, o.DATE FROM CUSTOMERS c LEFT OUTER
JOIN ORDERS o ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);
Sur l'exécution réussie de la requête, vous obtenez de voir la réponse suivante:

54. Les jointures dans HIVE :
o RIGHT OUTER JOIN
La requête suivante montre RIGHT OUTER JOIN entre les tables de clients et les commandes.
hive> SELECT c.ID, c.NAME, o.AMOUNT, o.DATE DE CLIENTS c RIGHT OUTER JOIN
ORDRES o ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);
Sur l'exécution réussie de la requête, vous obtenez de voir la réponse suivante:

55. Les jointures dans HIVE :
o FULL OUTER JOIN
La requête suivante montre FULL OUTER JOIN entre les tables de clients et les commandes:
hive> SELECT c.ID, c.NAME, o.AMOUNT, o.DATE FROM CUSTOMERS c FULL OUTER
JOIN ORDERS o ON (c.ID = o.CUSTOMER_ID);
Sur l'exécution réussie de la requête, vous obtenez de voir la réponse suivante:

56. Lab
56

57. Configuration de Hive
Configurer le Meta Store
Spécifier le répertoire du Meta Store:
 Si aucune configuration n’est fournie, la base de
donnée Derby sera utilisée par défaut.
 Le fichier de configuration se trouve dans :
$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

58. Démarrer Hive
start.sh derby
Message affiché :
S’assurer que Apache derby est bien démarré

59. On exécute le shell
cd $HIVE_HOME/bin./hive
Message affiché :
Démarrer Hive

60. Tables Managées
Crée une table dans Hive
Charger les données dans une table managée
Vérifier l’emplacement de la nouvelle table
hive> CREATE TABLE employee (id INT, name STRING, dept_id int);
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/biadmin/labs/hive/employee.del'
OVERWRITE INTO TABLE employee;
hadoop fs -ls /biginsights/hive/warehouse”

61. Tables externes
Créer une table externe qui impose à Hive de se référer aux
données qui existent en dehors du répertoire warehouse
EXTERNAL
→ ne pas déplacer vers le répertoire warehouse
ROW FORMAT DELIMITED
→ stockage des lignes dans la table Hive
LOCATION
→ l’emplacement des données externes
hive> CREATE EXTERNAL TABLE dep (id INT, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY 't' LOCATION '/user/biadmin/external_table';

62. Modifier et Parcourir les tables
Afficher les détails des colonnes d’une table
Résultat affiché :
hive> DESCRIBE employee;

63. Modifier et Parcourir les tables
Renommer une table
Résultat affiché :
hive> ALTER TABLE dep RENAME TO department;
hive> SHOW TABLES;

64. Ajouter des colonnes
Résultat affiché :
Modifier et Parcourir les tables
hive> ALTER TABLE department ADD COLUMNS (loc STRING);
hive> DESC department;

65. Importer des données
LOCAL
→ est pour spécifier que l’emplacement du fichier d’entrée se trouve
dans le système de fichier local Par défaut, on cherche le fichier dans HDFS
OVERWRITE
→ les données existantes dans la table seront écrasées
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/biadmin/labs/hive/department.del'
OVERWRITE INTO TABLE department;

66. Exporter des données
Insérer les données dans une table Hive
Vérifier la création du fichier dans HDFS
hive> CREATE TABLE names (name STRING);
hive> INSERT OVERWRITE TABLE names SELECT name FROM employee
WHERE id > 7;
hive> dfs -ls /biginsights/hive/warehouse/names;

67. Insérer les données dans le système de fichier
Lister le contenu du répertoire
Exporter des données
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/user/biadmin/hdfs_out'
SELECT * FROM employee;
hive> dfs -ls /user/biadmin/hdfs_out;

68. L'exportation, y compris les métadonnées
Vérifier le contenu du répertoire
Exporter des données
hive> dfs -ls /user/biadmin/export ;
hive> EXPORT TABLE names TO '/user/biadmin/export';

69. MERCI DE VOTRE ATTENTION