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Java大数据平台开发 学习笔记（69） —— HVE 原理 （附 Hive 百度云盘下载地址）

编程笔记 • • 阅读 21

一、简介 1.1、概述 Hive是Apache提供的一套用于进行数据仓库管理的机制 Hive提供了类SQL(Hive QL -> HQL)语言来读写或者管理HDFS上的数据，在底层Hive会将这个类SQL语言转化为MapReduce程序执行，因此Hive的执行效率相对较低，适合于离线分析场景 Hive原本是Hadoop的子工程，

一、简介

1.1、概述

  1. Hive是Apache提供的一套用于进行数据仓库管理的机制
  2. Hive提供了类SQL(Hive QL -> HQL)语言来读写或者管理HDFS上的数据，在底层Hive会将这个类SQL语言转化为MapReduce程序执行，因此Hive的执行效率相对较低，适合于离线分析场景
  3. Hive原本是Hadoop的子工程，但是后来被独立出来成为单独的顶级工程
  4. 在启动Hive之前，需要先确保服务器上安装并且启动了Hadoop，还需要确保配置了环境变量HADOOP_HOME
  5. Hive启动的时候，自带一个default库。如果不指定，那么表默认是放在default库下
  6. 在Hive中，每一个database、table都对应了HDFS上的一个目录
  7. 在Hive中，没有主键的概念
  8. 在实际生产过程中，需要在建表的时候就给定这个表的字段之间的间隔符号
  9. 注意：insert into表示向表中追加数据，insert overwrite表示删除表中所有的数据重新写入
  10. 在Hive中，数据默认以文本格式(TEXT)存储，所以不支持update和delete语句。但是如果指定为ORC格式，则支持update和delete语句。虽然在实际生产过程中，可能会用到ORC格式，但是很少使用它的update和delete语句

1.2、基本SQL

在这里插入图片描述

1.3、元数据

  1. 在Hive中，存在元数据的。元数据包含库名、表名、字段名、分区信息、分桶信息、函数信息、索引信息、视图信息等
  2. Hive的数据是维系在HDFS上的，但是Hive的元数据是维系在关系型数据库(RDBMS - Relational Database Management System)中。如果不指定，默认情况下，Hive会将它的元数据维系在Derby中。基于Derby的特性，所以实际生产过程中，会更换Hive的元数据库。Hive的元数据库只支持2个：Derby和MySQL

1.4、体系结构

在这里插入图片描述
1、Driver：任务的居中调度
2、Compiler：编译，将SQL转化为MapReduce
3、ExecutionEngine：和YARN进行任务交互

1.5、优化

  1. map side join
    a. 当小表join大表的时候，那么可以考虑将小表中的数据放到内存中，然后处理大表。如果需要用到小表中的数据，那么可以从内存中将对应的数据获取出来
    b. 默认情况下，如果表(文件)的大小不足25M，则将这个表看作是一个小表。可以通过hive.mapjoin.smalltable.filesize来调节
    c. 需要通过hive.auto.convert.join=true来开启map side join机制
  2. join语句的优化：当join的时候出现了where，那么可以考虑先利用子查询执行where语句来降低数据量，然后再利用join来进行连接查询
  3. group by的优化
    a. 在group by的时候，因为数据本身存在倾斜特性，所以ReduceTask之间处理的数据量不均衡从而产生数据倾斜，导致效率变低
    b. 在Hive中，可以通过set hive.groupby.skewindata=true来开启二阶段聚合
  4. count distinct：子查询中可以通过mapred.reduce.tasks来设置多个ReduceTask完成去重，最后再利用1个ReduceTask来完成计数
  5. 在数据量相对较小的时候，distinct的效率要稍微高一些；但是数据量大的时候，group by的效率要远高于distinct。根据实验证明，在百万条数据的时候，group by花费的时间大约是distinct花费时间的1/7
  6. 在MapReduce中，切片大小默认为128M。如果数据结构相对复杂或者处理逻辑相对复杂，那么可以考虑调小切片大小增多任务数量提高效率；如果数据结构相对简单或者处理逻辑相对简单，那么可以考虑增大切片大小减少任务数量节省资源。通过mapred.max.split.size来设置切片的大小 - 在任务容易完成的情况下，那么让每一个任务多执行点，减少任务数量，来节省集群资源；如果任务不容易完成，那么让每一个任务少执行，增多任务数量，来提升执行效率
  7. 开启严格模式：set hive.mapred.mode=strict
    a. 禁止显式地产生笛卡尔积。例如select * from orders, users;这种写法就不被允许
    b. 在严格模式下，查询分区表的时候必须携带分区字段
    c. 在对数据进行排序的时候，要求必须携带limit
  8. 关闭推测执行机制
  9. 实现JVM的重用：set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=20

二、基本表结构

2.1、内部表和外部表

  1. 在Hive中手动建表手动添加数据(insert/load)，这种表称之为内部表
  2. Hive中手动建表来管理HDFS上已经存在的数据，这种表称之为外部表
  3. 当删除内部表的时候，内部表对应的目录会一起被删除；当删除外部表的时候，外部表对应的幕布不会被删除
  4. 在实际生产过程中，在数据处理的初期往往采用的是外部表；在数据处理的中后期采用的是内部表

2.2、分区表

  1. 分区表的作用也是对数据进行分类
  2. 在Hive中，每一个分区对应了一个单独的目录
  3. 如果在分区表中指定了分区字段来查询，那么查询效率相对较高；如果跨分区查询，在未分区表中查询快
  4. 注意：在分区表中，分区字段在原始数据中并不存在，而是在添加/加载数据的时候来手动指定的
  5. 在Hive中，支持多字段分区。实际生产过程中，如果需要对数据进行多级分类的时候，可以考虑多字段分区。前一个字段形成的目录会包含后一个字段形成的目录

2.3、分桶表

  1. 分桶表的作用是对数据进行抽样
  2. 在Hive中，默认分桶机制是不开启的，所以默认无法使用分桶表。如果需要使用分桶表，那么需要先开启分桶机制 set hive.enforce.bucketing = true;
  3. 注意：在向分桶表中添加数据的时候，只能使用insert方式，不能使用load方式。如果使用load方式，那么数据不会进行分桶
  4. 如果数据量相对较大但是有需要快速的获取结果，那么这个时候可以考虑进行抽样。注意，在抽样的时候，要求被抽样的字段和要分析的数据之间没有联系 - 部分代替整体

三、数据类型

3.1、概述

  1. 在Hive中，提供了丰富的数据类型。这些数据类型可以分类：基本类型和复杂类型
  2. 基本类型包含了10个类型：tinyint，smallint，int，bigint，float，double，boolean，string，timestamp，binary
  3. 复杂类型包含3个类型：array，map，struct

3.2、复杂类型

  1. array：数组类型，对应了Java中的数组或者集合
  2. map：映射类型，对应了Java中的Map类型
  3. struct：结构体类型。对应了Java中的对象

四、运算符和函数

4.1、概述

  1. 在Hive中，提供了非常丰富的运算符/函数，使得对数据的计算相对比较简便
  2. 在Hive中，如果原生提供的函数不足以解决的问题，那么Hive还允许自定义函数

4.2、常见函数

  1. 如果需要了解一个函数，那么可以通过desc function 函数名的方式来获取这个函数的信息
  2. year(str)：输入一个字符串，然后将字符串中的年给提取出来。要求给定的字符串表示的日期必须用-间隔
  3. concat_ws：以指定的间隔符将数据来进行拼接
  4. nvl(s1, s2)：如果s1的值为null，就会返回s2的值
  5. explode：会将数组和映射中的元素来进行拆分，将每一个元素提取出来形成单独的一行

4.3、自定义函数分类

  1. UDF：User-Defined Function - 用户定义函数。特点：一进一出。即输入一行数据会获取到一行结果。例如reverse，length，concat，split等
  2. UDAF：User-Defined Aggregation Function - 用户定义聚合函数。特点：多进一出。即输入多行数据会获取到一行结果。例如count，sum，collect_set，collect_list等
  3. UDTF：User-Defined Table-Generated Function - 用户定义表生成函数。特点：一进多出。即输入一行数据会获取到多行结果。例如explode等

五、其他操作

5.1、having

  1. having用于进行条件查询的。但是不同于where，having只能针对聚合结果来进行查询，where则只能针对字段来进行查询
  2. having在使用的时候必须结合group by来使用

5.2、排序

  1. 在Hive中，提供了两种排序方式：order by和sort by。其中，sort by是Hive单独提供的一种排序方式
  2. 区别
    a. order by：无论ReduceTask的数量有几个，都是将所有的数据来进行统一的排序 - 整体排序
    b. sort by：在每一个ReduceTask的内部将数据进行排序 - 局部排序
  3. 在实际生产过程中，sort by结合distribute by来使用。distribute by是对数据来进行分类，分类之后再在每一个类中分别对数据来进行排序
  4. 在实际生产过程中，如果sort by和distribute by的字段一致，那么可以改写为cluster by。例如distribute by profit sort by profit 那么等价于cluster by profit

5.3、join

  1. 在Hive中，支持left join，right join，inner join和full outer join
  2. 在Hive中，如果不指定，那么默认使用的是inner join
  3. 在Hive中，还提供了left semi join。当a left semi join b，表示找a表中的哪些数据在b表中出现过

5.4、beeline

  1. beeline实际上是Hive提供的一个远程连接工具，连接指定服务器上的Hive服务
  2. 步骤：
    a. 开启Hive的后台服务，这一步相当于公司的服务器上需要先开启Hive服务
    sh hive --service hiveserver2 &
    b. 发起远程连接
    sh beeline -u jdbc:hive2://10.9.162.133:10000/demo -n root

5.5、SerDe

  1. SerDe(Serializer-Deserializer)实际上是Hive提供的一种序列化/反序列化机制
  2. 在实际生产过程中，会利用这个机制来处理不规则的数据。在处理的数据的时候，每一个捕获组对应表中一个字段，即捕获组的数量和字段的数量是一致的

5.6、索引

  1. 在MySQL中，会自动针对主键来建立索引。但是因为Hive中没有主键的概念，所以默认情况下，Hive中不会自动建立索引
  2. 在Hive中，如果需要建立索引，那么手动针对指定的字段来建立索引

5.7、视图

  1. 在实际生过程中，一个表中会包含多个字段，但是字段之间的使用频率并不相同，那么可以考虑将经常使用的字段抽取出来构成一个子表。在对子表进行大量查询的情况下，可以考虑将子表设计成一个视图 - 所以视图可以看作是原表的子表
  2. 如果视图是维系在内存中的，那么把这个视图称之为虚拟视图；如果视图是维系在磁盘上的，那么把这个视图称之为物化视图
  3. Hive中，只支持虚拟视图不支持物化视图
  4. 在建立视图的时候需要封装一个select语句，这个select语句的作用是用于进行字段的抽取。但是需要注意的是，在建立视图的时候封装的这个select语句并没有执行，而是在真正第一次使用这个视图的时候才会执行这个封装的select语句 - 懒加载
  5. 懒加载的原因：数据在开始处理之前，会先定好数据模型。但是数据模型中的视图建好不意味着会立即使用这些视图。如果没有用到这些视图，就将数据填充到视图中，会浪费大量的资源和空间。尤其是在大数据场景下，数据量较大，浪费的资源和空间会更多，所以会推迟这个数据的加载过程，直到真正用到这些数据为止，才会考虑加载这些数据
  6. 视图只能查询不能写入

六、Hive 的元数据库切换到 MySQL

在安装完成Hive之后默认是以Derby数据库作为元数据库，存储Hive有那些数据库，以及每个数据库中有哪些表，但是在实际生产过程中，并不是以derby作为Hive元数据库，都是以Mysql去替换derby。

1、究其原因主要是基于两点原因：

  1. Derby数据库不支持并发，也就是只支持单线程操作，当有一个用户在对Hive进行操作时，其他用户则无法操作，导致整体效率性能较低。
  2. 当在切换目录后，重新进入Hive会找不到原来已经创建的数据库和表。主要原因是比如第一次是在bin目录下进入Hive，那么在进入Hive后，会在bin目录下创建一个metaStore.db的目录，然后在此目录下会创建一个derby.log的日志文件，所有的元数据的信息都是存储在这个日志文件中。那么经过更换目录后，然后进入Hive就会存在一个问题，原有的元数据信息都是基于bin目录下创建的，所以在找数据库和表的信息时候，都是基于bin目录的，而此时就会存在找不到原有创建的数据库和表的信息，所以会将默认的Derby数据库进行更换为Mysql。

2、配置步骤：

1.	在MySQL中赋权
	grant all privileges on *.* to 'root'@'hadoop01' identified by 'root' with grant option;
	grant all on *.* to 'root'@'%' identified by 'root';
	flush privileges;
2.	在MySQL中为Hive存储元数据创建数据库
	create database hive character set latin1;
3.	进入Hive安装目录的子目录conf下
	cd /home/software/apache-hive-1.2.0-bin/conf
4.	编辑
	vim hive-site.xml
	添加
	<configuration>
	        <property>
	                <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
	                <value>jdbc:mysql://hadoop01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
	        </property>
	        <property>
	                <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
	                <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
	        </property>
	        <property>
	                <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>        
	                <value>root</value>
	        </property>
	        <property>
	                <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
	                <value>root</value>
	        </property>
	</configuration>
5.	进入子目录lib下，下载MySQL的驱动jar包
	cd ../lib
	wget http://bj-yzjd.ufile.cn-north-02.ucloud.cn/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar
6.	回到bin目录下，启动Hive
	cd ../bin
	sh hive

七、Hive 下载地址：

百度云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1hwI46iX5xQ2ccIxg1zkWpw（提取码：wx8l）
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• 由 ChiKong_Tam 写于 2021 年 1 月 26 日

知秋君
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