Hive基础
為什么80%的碼農(nóng)都做不了架構(gòu)師？>>> ??
Hive架構(gòu)簡(jiǎn)介
? ? 下圖是hive的架構(gòu)圖
命令執(zhí)行
所有的命令和查詢都會(huì)進(jìn)入到Driver，通過(guò)這個(gè)模塊進(jìn)行解析編譯，對(duì)需求的計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化。然后按照指定的步驟執(zhí)行（通常是啟動(dòng)多個(gè)MapReduce任務(wù)（JOB）來(lái)執(zhí)行）。當(dāng)需要啟動(dòng) MapReduce任務(wù)(job)時(shí)，HIVE 本身不會(huì)生成Java MapReduve算法程序。相反，Hive通過(guò)一個(gè)表示“JOB執(zhí)行計(jì)劃”的。XML文件驅(qū)動(dòng)執(zhí)行內(nèi)置的、原生的Mapper和Reducer模塊。換句話說(shuō)，這些通用的模塊函數(shù)類似于微型的語(yǔ)言翻譯程序，二驅(qū)動(dòng)計(jì)算的“語(yǔ)言”是以XML形式編碼的。Hive 通過(guò)和JobTracker通信來(lái)初始化MapReduve任務(wù)(job)，而不必部署在JobTracker所在的管理節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。要處理的數(shù)據(jù)文件是存儲(chǔ)在HDFS中的，而HDFS是由NameNode進(jìn)行管理的。
驅(qū)動(dòng)器：Dirver 包含：解析器、編譯器、優(yōu)化器、執(zhí)行器
解析器：將SQL字符串轉(zhuǎn)換成抽象語(yǔ)法樹AST，這一步一般都是用第三方工具庫(kù)完成，比如antlr；對(duì)AST語(yǔ) ? ? ? ? ? ? ? 法樹進(jìn)行分析，比如表否存在、字段是否存在、SQL語(yǔ)義是否有誤。
編譯器：將AST編譯生成邏輯執(zhí)行計(jì)劃。
優(yōu)化器：對(duì)邏輯執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化。
執(zhí)行器：把邏輯執(zhí)行計(jì)劃轉(zhuǎn)換成物理執(zhí)行計(jì)劃。對(duì)于hive來(lái)說(shuō)，就是MR/TEZ/Spark；
元數(shù)據(jù)
Metastore是一個(gè)獨(dú)立的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，通常使用MYSQL。Hive 會(huì)在其中保存表模式和其他系統(tǒng)元數(shù)據(jù)中的。元數(shù)據(jù)包括表的名字，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數(shù)據(jù)所在目錄等
?
Hive數(shù)據(jù)類型
????hive基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型
? ? ? hive是用java開(kāi)發(fā)的，hive里的基本數(shù)據(jù)類型和java的基本數(shù)據(jù)類型也是一一對(duì)應(yīng)的，除了string類型。有符號(hào)的整數(shù)類型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分別等價(jià)于java的byte、short、int和long原子類型，它們分別為1字節(jié)、2字節(jié)、4字節(jié)和8字節(jié)有符號(hào)整數(shù)。Hive的浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型FLOAT和DOUBLE,對(duì)應(yīng)于java的基本類型float和double類型。而hive的BOOLEAN類型相當(dāng)于java的基本數(shù)據(jù)類型boolean。
????hive復(fù)雜數(shù)據(jù)類型
? ? ? ?包括ARRAY,MAP,STRUCT,UNION。這些復(fù)雜類型是由基礎(chǔ)類型組成的。
? ? ? ?ARRAY：ARRAY類型是由一系列同樣數(shù)據(jù)類型元素組成的，這些元素能夠通過(guò)下標(biāo)來(lái)訪問(wèn)。比方有一個(gè)ARRAY類型的變量fruits。它是由[‘a(chǎn)pple’,’orange’,’mango’]組成，那么能夠通過(guò)fruits[1]來(lái)訪問(wèn)orange。
? ? ? ?MAP：MAP包括key->value鍵值對(duì)。能夠通過(guò)key來(lái)訪問(wèn)元素。比方userlist是一個(gè)map類型（當(dāng)中username是key。password是value），那么我們能夠通過(guò)userlist[username]來(lái)得到這個(gè)用戶相應(yīng)的password.。
? ? ? STRUCT：STRUCT能夠包括不同數(shù)據(jù)類型的元素。這些元素能夠通過(guò)點(diǎn)的方式來(lái)得到，比方user是一個(gè)STRUCT類型，那么能夠通過(guò)user.address得到這個(gè)用戶的地址。
????????COLLECTION?ITEMS?TERMINATED?BY?',' ? ?//集合元素分隔符
????????MAP?KEYS?TERMINATED?BY?' : ' ? ? ? ? ? ? ? ?//MAP數(shù)據(jù)類型key:value分割符
Hive表類型
????? 內(nèi)部表
????????????內(nèi)部表也稱之為MANAGED_TABLE；默認(rèn)存儲(chǔ)在/user/hive/warehouse下，也可以通過(guò)location指定；刪除表時(shí)，會(huì)刪除表數(shù)據(jù)以及元數(shù)據(jù)；
????? ? ?create table if not exists...
? ? ? ?外部表
???????外部表稱之為EXTERNAL_TABLE在創(chuàng)建表時(shí)可以自己指定目錄位置(LOCATION)；刪除表時(shí)，只會(huì)刪除元數(shù)據(jù)不會(huì)刪除表數(shù)據(jù)；
????? ?create EXTERNAL table if not exists...
????? ?加載數(shù)據(jù)
????????? ? 注意 導(dǎo)入的路徑必須是hive用戶有訪問(wèn)權(quán)限的路徑,否則會(huì)報(bào)找不到文件錯(cuò)誤
? ? ? ? ? ?(1)?HDFS上導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive表
? ? ? ? ?? ?(2) 從本地路徑導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive表
load?data local inpath 'wyp.txt' into table test ;#使用分區(qū) load?data local inpath '/your/path/test.txt' overwrite into table test partition (age='25')????????????(3)?從別的表查詢加載到hive表
?????????????靜態(tài)分區(qū)
insert into table test partition (age='25') select id, name, tel from wyp;????????? ? ?動(dòng)態(tài)分區(qū)
set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table test PARTITION (age) select id, name, tel, age from wyp;????insert into table和insert overwrite table的區(qū)別：后者會(huì)覆蓋相應(yīng)數(shù)據(jù)目錄下的數(shù)據(jù)將。
????創(chuàng)建相似表
create table table_name like other_table_name location "xxxxx"????查詢數(shù)據(jù)輸出到本地目錄
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';select *from emp distribute by deptno sort by empno asc ;
cluster by ?= distribute by 和 sort by 值相同。
Hive UDF編程
????UDF(user defined function).hive的UDF包含三種：UDF支持一個(gè)輸入產(chǎn)生一個(gè)輸出，UDTF支持一個(gè)輸入多個(gè)輸出輸出(一行變多行)，UDAF支持多輸入一輸出(多行變一行)。
? ?UDF 簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)
? 編程步驟：
????1、繼承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
????2、需要實(shí)現(xiàn)evaluate函數(shù)； evaluate函數(shù)支持重載；
? 注意事項(xiàng)：
????1、 UDF必須要有返回類型，可以返回null,但是返回類型不能為void;
????2、 UDF中常用Text/LongWritable等類型，不推薦使用java類型;
? ? 官網(wǎng)demo: ?https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
? 使用UDF非常簡(jiǎn)單，只需要繼承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，并定義public Object evaluate(Object args) {} 方法即可。
? ? ?比如，下面的UDF函數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)String類型的字符串取HashMD5：
package?com.lxw1234.hive.udf;import?org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import?org.apache.hadoop.hbase.util.MD5Hash; import?org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;public?class?HashMd5?extends?UDF?{public?String?evaluate(String?cookie)?{return?MD5Hash.getMD5AsHex(Bytes.toBytes(cookie));}public?String?evaluate(String?cookie1,String cookie2)?{return?MD5Hash.getMD5AsHex(Bytes.toBytes(cookie1,cookie2));}}將上面的HashMd5類打成jar包，udf.jar
使用時(shí)候，在Hive命令行執(zhí)行：
hive> add jar file:///tmp/udf.jar; hive> CREATE temporary?function?str_md5?as?'com.lxw1234.hive.udf.HashMd5'; hive> select?str_md5(‘lxw1234.com’)?from?dual;?
? ? Transform
? ? ?Hive中的TRANSFORM：使用腳本完成Map/Reduce。
hive> add file python文件路徑 hive> SELECTTRANSFORM(p.joint_attr_values,?p.collect_product_id,?p.released_id)??USING?'python?split_product_attrs.py'??as?(custom_attr?,?custom_attr_value,?collect_product_id,?released_product_id)??from???(??這里應(yīng)該是另外一個(gè)select語(yǔ)句，用于Transform的輸入，最好是一一對(duì)應(yīng)的，否則會(huì)出錯(cuò)??)??? ?注意：python腳本一定要先加載：hive>ADD FILE python_file_path [注意此處的path不要加''上引號(hào)]
? ? 下面是python的腳本，用于將三列轉(zhuǎn)換為四列，這里就比較簡(jiǎn)單了，主要用于測(cè)試，代碼隨便寫了一下
#!/usr/bin/python # #_*_ coding: utf-8 _*_ import sys import datetime # "規(guī)格:RN1-10/50;規(guī)格:RN1-10/50;規(guī)格:RN1-10/50" # ["規(guī)格:RN1-10/51;規(guī)格:RN1-10/52;規(guī)格:RN1-10/53", '11', '22'] # ["規(guī)格", "RN1-10/51", '11', '22'] # ["規(guī)格", "RN1-10/52", '11', '22'] # ["規(guī)格", "RN1-10/53", '11', '22'] for line in sys.stdin: values = line.split('\t') values = [ i.strip() for i in values ] tmp = values[0] key_values = tmp.split(";") for kv in key_values: k = kv.split(":")[0] v = kv.split(":")[1] print '\t'.join([k,v,values[1],values[2]])?
Hive企業(yè)優(yōu)化方案
Hive存儲(chǔ)格式
???1、TEXTFILE ? 默認(rèn)格式，建表時(shí)不指定默認(rèn)為這個(gè)格式，導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)直接把數(shù)據(jù)文件拷貝到hdfs上不進(jìn)行處理。只有TEXTFILE表能直接加載數(shù)據(jù)，本地load數(shù)據(jù)，和external外部表直接加載運(yùn)路徑數(shù)據(jù)，都只能用TEXTFILE表。更深一步，hive默認(rèn)支持的壓縮文件（hadoop默認(rèn)支持的壓縮格式），也只能用TEXTFILE表直接讀取。其他格式不行。可以通過(guò)TEXTFILE表加載后insert到其他表中。
? 2、orc?格式。? ?STORED AS ORC?; ?
? 3、parquet 格式。 STORED AS PARQUET ;
?幾種格式的差別 ?http://www.cnblogs.com/juncaoit/p/6067646.html
?
Hive壓縮優(yōu)化
hive壓縮相關(guān)博客??https://yq.aliyun.com/articles/60859
壓縮配置：
?map/reduce?輸出壓縮（一般采用序列化文件存儲(chǔ)）?
set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;set mapred.output.compression.type=BLOCK;任務(wù)中間壓縮? ?
set hive.exec.compress.intermediate=true;set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;（常用）set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;中間壓縮
中間壓縮就是處理作業(yè)map任務(wù)和reduce任務(wù)之間的數(shù)據(jù)，對(duì)于中間壓縮，最好選擇一個(gè)節(jié)省CPU耗時(shí)的壓縮方式
<property><name>hive.exec.compress.intermediate</name><value>true</value> </property>hadoop壓縮有一個(gè)默認(rèn)的壓縮格式，當(dāng)然可以通過(guò)修改mapred.map.output.compression.codec屬性，使用新的壓縮格式，這個(gè)變量可以在mapred-site.xml?中設(shè)置或者在 hive-site.xml文件。 SnappyCodec?是一個(gè)較好的壓縮格式，CPU消耗較低。
<property><name>mapred.map.output.compression.codec</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> </property>?
?MapReduce中使用壓縮
????
?Hive中 使用壓縮
????????
關(guān)閉推測(cè)執(zhí)行
? ? ? ? (1) 修改mapred-site.xml
????????? ? ?mapreduce.map.speculative ? ? false
?????????????mapreduce.reduce.speculative? ? false
??????? (2) 設(shè)置值
????????????set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;
????? ? (3) set hive.exec.mode.local.auto=true??決定 Hive 是否應(yīng)該自動(dòng)地根據(jù)輸入文件大小，在本地運(yùn)行。
?
Hive 數(shù)據(jù)傾斜解決方案
? ? ? ?Hive join解釋 ?https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5804836.html
? ? ? ? 小表 join 大表 ? ? ? ?大表 join 大表 ?方案
? ? （1）Common/Shuffle/Reduce Join ?
? ? ? 普通mapreduce join ,相同key分配到同一個(gè)reducer。
? ? （2） Map Join ?
? ? ? MAPJION會(huì)把小表全部讀入內(nèi)存中，在map階段直接拿另外一個(gè)表的數(shù)據(jù)和內(nèi)存中表數(shù)據(jù)做匹配,適用于小表join 大表。
set hive.auto.convert.join=false; set hive.ignore.mapjoin.hint=false;????Sql可以通過(guò)使用hint的方式指定join時(shí)使用mapjoin，其中mapjoin選中的表為小表
? ?select?/*+ mapjoin(t1)*/?t1.a,t1.b?from?table?t1?join?table2?t2??on?(?t1.a=t2.a?and t1.time=201108)?
? ? ?Map Join Java實(shí)現(xiàn)??http://www.cnblogs.com/ivanny/p/mapreduce_join.html
? ?（3） ?SMB Join （Sort Merge Bucket Join）
? ? ?使用SMB兩個(gè)表必須使用桶分區(qū)，使用 SMB Join 需要如下配置
set hive.enforce.bucketing = true; //強(qiáng)制使用桶表 set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; set hive.optimize.bucketmapjoin = true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;? ?select?/*+ mapjoin(t1)*/?t1.a,t1.b?from?table?t1?join?table2?t2??on?(?t1.a=t2.a?and t1.time=201108)?
? ? 1. 兩個(gè)表關(guān)聯(lián)鍵為id，需要按id分桶并且做排序，小表的分桶數(shù)是大表分桶數(shù)的倍數(shù)。?
????2. 對(duì)于map端連接的情況，兩個(gè)表以相同方式劃分桶。處理左邊表內(nèi)某個(gè)桶的 mapper知道右邊表內(nèi)相匹配的行在對(duì)應(yīng)的桶內(nèi)。因此，mapper只需要獲取那個(gè)桶 (這只是右邊表內(nèi)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的一小部分)即可進(jìn)行連接。這一優(yōu)化方法并不一定要求 兩個(gè)表必須桶的個(gè)數(shù)相同，兩個(gè)表的桶個(gè)數(shù)是倍數(shù)關(guān)系也可以。
???3. 桶中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列另外進(jìn)行排序。由于這樣對(duì)每個(gè)桶的連接變成了高效的歸并排序(merge-sort), 因此可以進(jìn)一步提升map端連接的效率。
Hive分區(qū)
? ?參數(shù)設(shè)置
#開(kāi)啟動(dòng)態(tài)分區(qū) set hive.exec.hynamic.partition=true; #注：這個(gè)屬性默認(rèn)是strict，即限制模式，strict是避免全分區(qū)字段是動(dòng)態(tài)的，必須至少一個(gè)分區(qū)字段是指定有值即靜態(tài)的，且必須放在最前面。設(shè)置為nonstrict之后所有的分區(qū)都可以是動(dòng)態(tài)的了。 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;#注：這個(gè)屬性表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成動(dòng)態(tài)分區(qū)的最大個(gè)數(shù)，默認(rèn)是100 SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;#注：這個(gè)屬性表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成動(dòng)態(tài)分區(qū)的最大個(gè)數(shù)，默認(rèn)是100 SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;#注：這個(gè)屬性表示一個(gè)DML操作可以創(chuàng)建的最大文件數(shù)，默認(rèn)是100000 set hive.exec.max.created.files=150000?
建表
create table user_info (user_id int, cid string, ckid string, username string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n';1.行格式化 2.字段通過(guò)'\t' 分割 3.行通過(guò)'\n' 分隔開(kāi)# flume 收集 建表方案
create table baoertest(user_agent string,user_id bigint,time string) partitioned by (year string, month string, day string) clustered by (user_id) into 5 buckets stored as orc tblproperties("transactional"="true"); ? #使用這個(gè)，不能使用insert overwrite，可以使用insert,delete# insert overwrite table 建表方案 ?prestodb可識(shí)別
create table baoertest(user_agent string,user_id bigint,time string) partitioned by (year string, month string, day string) clustered by (user_id) into 5 buckets stored as orc;set hive.enforce.bucketing=true;? ? ? ? ? ? ? #? 使用桶，需要強(qiáng)制設(shè)置
set mapreduce.job.reduces=<number>? ?#? 設(shè)置reduces個(gè)數(shù)?
#靜態(tài)分區(qū)
--data.txt--
chrome?? ?112212123?? ?11-12
windows?? ?123123123?? ?11-11
#動(dòng)態(tài)分區(qū)
--data01.txt--
chrome?? ?112212123?? ?11-12?? ?2017?? ?05?? ?21
windows?? ?123123123?? ?11-11?? ?2017?? ?06?? ?19
#查詢使用分區(qū)
?當(dāng)分區(qū)建立后，查詢可直接使用分區(qū)字段 ?
? ? select *from baoertest where year=xxx and month=xxx and day=xxx
#手動(dòng)添加分區(qū)（? 外部表需要手動(dòng)添加分區(qū)? ?）
? ? alter table ?table_xxx ?add partition (dt='2016-09-12');
#手動(dòng)刪除分區(qū)（ 刪除分區(qū) 非外部表會(huì)同時(shí)刪除分區(qū)的HDFS數(shù)據(jù) ）
? ? alter table ?table_xxx ?drop partition (month=2017,month=10,day=21);
#自動(dòng)添加分區(qū),根據(jù)HDFS目錄名
? ??MSCK?REPAIR?TABLE?table_name
? ?執(zhí)行后，Hive會(huì)檢測(cè)如果HDFS目錄下存在但表的metastore中不存在的partition元信息，更新到metastore中
Hive 修改表
????? ? #修改表的location url
????????alter table test? set location 'hdfs://heracles/user/video-mvc/hive/warehouse/t_m_cc'
轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/manmao/blog/1559003
總結(jié)
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