Hive

概览

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

本质是将SQL转换为MapReduce程序。

主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。

架构

数据模型

**db：**在hdfs中表现为hive.metastore.warehouse.dir目录下一个文件夹

**table：**在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

**external table：**数据存放位置可以在HDFS任意指定路径

**partition：**在hdfs中表现为table目录下的子目录

**bucket：**在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

保存元数据

内嵌式元存储服务器、本地元存储服务器、远程元存储服务器

Hive和RDBMS有什么异同

Hive 更适合数据仓库的统计分析。

Hive不支持实时查询。

	SQL	HiveQL
事务	支持	不完全支持
模式	写模式	读模式
数据保存	块设备、本地文件系统	HDFS
延时	低	高
数据规模	小	大
视图	Updatabale	Read-only

两张表关联的MapReduce过程

• 如果其中有一张表为小表

  直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。

• 如果两张都是大表

  那么采用联合key，联合key的第一个组成部分是join on中的公共字段，第二部分是一个flag，0代表表A，1代表表B，由此让Reduce区分客户信息和订单信息；在Mapper中同时处理两张表的信息，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。

常用操作

数据库相关

Hive配置单元包含一个名为 default 默认的数据库.

• 创建数据库

create database [if not exists] <database name>；

• 显示所有数据库

show databases;  

• 删除数据库

drop database if exists <database name> [restrict|cascade]; 

默认情况下，hive不允许删除含有表的数据库，要先将数据库中的表清空才能drop，否则会报错

加入cascade关键字，可以强制删除一个数据库

drop database if exists users cascade;

• 切换数据库

use <database name>; 

内部表外部表

--建内部表
create table 
student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) 
row format delimited fields terminated by ',';
--建外部表
create external table 
student_ext(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) 
row format delimited fields terminated by ',' location '/stu';

--内部表加载数据
load data local inpath '/root/hivedata/students.txt' overwrite into table student;
--外部表加载数据
load data inpath '/stu' into table student_ext;

分区表

建表

分区建表分为2种：
一种是单分区，也就是说在表文件夹目录下只有一级文件夹目录。
另外一种是多分区，表文件夹下出现多文件夹嵌套模式。

--单分区建表语句
create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);
--单分区表，按天分区，在表结构中存在id，content，dt三列。

--双分区建表语句
create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);
--双分区表，按天和小时分区，在表结构中新增加了dt和hour两列。

--单分区表导入数据
load data local inpath '/root/hivedata/dat_table.txt' into table day_table partition(dt='2017-07-07');

--双分区表导入数据
load data local inpath '/root/hivedata/dat_table.txt' into table day_hour_table partition(dt='2017-07-07', hour='08');
 
--基于分区的查询：
SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt = '2017-07-07';

--查看分区
show partitions day_hour_table;  

--总的说来partition就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

指定分隔符

--指定分隔符创建分区表
create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ',';

--复杂类型的数据表指定分隔符
--数据如下：
--zhangsan	beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
--wangwu	shanghai,chengdu,wuhan,haerbin
--建表语句
create table
complex_array(name string,work_locations array<string>) 
row format delimited fields terminated by '\t' 
collection items terminated by ',';

增加分区

alter table t_partition add partition (dt='2008-08-08') location 'hdfs://node-21:9000/t_parti/';

--执行添加分区  /t_parti文件夹下的数据不会被移动。并且没有分区目录dt=2008-08-08 

删除分区

alter table t_partition drop partition (dt='2008-08-08');

--执行删除分区时/t_parti下的数据会被删除并且连同/t_parti文件夹也会被删除
--注意区别于load data时候添加分区:会移动数据 会创建分区目录

join

--准备数据
--1,a
--2,b
--3,c
--4,d
--7,y
--8,u

--2,bb
--3,cc
--7,yy
--9,pp



--建表：
create table a(id int,name string)
row format delimited fields terminated by ',';

create table b(id int,name string)
row format delimited fields terminated by ',';

--导入数据：
load data local inpath '/root/hivedata/a.txt' into table a;
load data local inpath '/root/hivedata/b.txt' into table b;


--实验：
--inner join
select * from a inner join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id  | a.name  | b.id  | b.name  |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 2     | b       | 2     | bb      |
| 3     | c       | 3     | cc      |
| 7     | y       | 7     | yy      |
+-------+---------+-------+---------+--+





--left join   
select * from a left join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id  | a.name  | b.id  | b.name  |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1     | a       | NULL  | NULL    |
| 2     | b       | 2     | bb      |
| 3     | c       | 3     | cc      |
| 4     | d       | NULL  | NULL    |
| 7     | y       | 7     | yy      |
| 8     | u       | NULL  | NULL    |
+-------+---------+-------+---------+--+





--right join
select * from a right join b on a.id=b.id;
select * from b right join a on b.id=a.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id  | a.name  | b.id  | b.name  |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 2     | b       | 2     | bb      |
| 3     | c       | 3     | cc      |
| 7     | y       | 7     | yy      |
| NULL  | NULL    | 9     | pp      |
+-------+---------+-------+---------+--+




--outer join
select * from a full outer join b on a.id=b.id;
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id  | a.name  | b.id  | b.name  |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1     | a       | NULL  | NULL    |
| 2     | b       | 2     | bb      |
| 3     | c       | 3     | cc      |
| 4     | d       | NULL  | NULL    |
| 7     | y       | 7     | yy      |
| 8     | u       | NULL  | NULL    |
| NULL  | NULL    | 9     | pp      |
+-------+---------+-------+---------+--+


--hive中的特别join
select * from a left semi join b on a.id = b.id;
select a.* from a inner join b on a.id=b.id;
+-------+---------
| a.id  | a.name  
+-------+---------
| 2     | b       
| 3     | c       
| 7     | y       
+-------+---------
--相当于
select a.id,a.name from a where a.id in (select b.id from b); --在hive中效率极低
select a.id,a.name from a join b on (a.id = b.id);
select * from a inner join b on a.id=b.id;


--cross join（##慎用）
--返回两个表的笛卡尔积结果，不需要指定关联键。
select a.*,b.* from a cross join b;

by

Sort By：分区内有序

Order By：全局排序，只有一个 Reducer；

Distrbute By：类似 MR 中 Partition，进行分区，结合 sort by 使用。

Cluster By：当 Distribute by 和 Sorts by 字段相同时，可以使用 Cluster by 方式。Cluster by 除了具有 Distribute by 的功能外还兼具 Sort by 的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为 ASC 或者 DESC。

UDF、UDAF、UDTF

UDF：单行进入，单行输出
UDAF：多行进入，单行输出
UDTF：单行输入，多行输出

json解析

1. 先加载rating.json文件到hive的一个原始表 rat_json

<!--数据-->
{"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}

create table rat_json(line string) row format delimited;
load data local inpath '/root/hivedata/rating.json' into table rat_json;

2. 需要解析json数据成四个字段，插入一张新的表 t_rating

drop table if exists t_rating;
create table t_rating(movieid string,rate int,timestring string,uid string)
row format delimited fields terminated by '\t';

3. json表数据解析到rating表中

insert overwrite table t_rating
select 
get_json_object(line,'$.movie') as moive,
get_json_object(line,'$.rate') as rate,
get_json_object(line,'$.timeStamp') as timestring, get_json_object(line,'$.uid') as uid 
from rat_json limit 10;

常用函数

数值函数

--指定精度取整
select round(3.1415926,4) from dual;
--3.1416

--向下取整
select floor(3.1415926) from dual;
--3
select floor(25) from dual;
--25

--向上取整
select ceil(3.1415926) from dual;
4
select ceil(46) from dual;
46

--取随机数
select rand() from dual;
0.5577432776034763

--取绝对值
select abs(-3.9) from dual;
3.9
select abs(10.9) from dual;
10.9

日期函数

--返回时间字符串中的日期部分
--to_date(string timestamp)
to_date('1970-01-01 00:00:00')='1970-01-01'

--返回当前日期
current_date

--返回日期date的年,类型为int
--year(date)
year('2019-01-01')=2019

--返回日期date的月,类型为int
--month(date)
month('2019-01-01')=1

--回日期date的天,类型为int
--day(date)
day('2019-01-01')=1

--返回日期date1位于该年第几周
--weekofyear(date1)
weekofyear('2019-03-06')=10

--返回日期date1与date2相差的天数
--datediff(date1,date2)
datediff('2019-03-06','2019-03-05')=1

--返回日期date1加上int1的日期
--date_add(date1,int1)
date_add('2019-03-06',1)='2019-03-07'

--返回日期date1减去int1的日期
--date_sub(date1,int1)
date_sub('2019-03-06',1)='2019-03-05'

--返回date1与date2相差月份
--months_between(date1,date2)
months_between('2019-03-06','2019-01-01')=2

--返回date1加上int1个月的日期，int1可为负数
--add_months(date1,int1)
add_months('2019-02-11',-1)='2019-01-11'

--返回date1所在月份最后一天
--last_day(date1)
last_day('2019-02-01')='2019-02-28'

--返回日期date1的下个星期day1的日期。day1为星期X的英文前两字母
--next_day(date1,day1)
next_day('2019-03-06','MO') 返回'2019-03-11'

--返回日期最开始年份或月份。string1可为年(YYYY/YY/YEAR)或月(MONTH/MON/MM)
--trunc(date1,string1)
trunc('2019-03-06','MM')='2019-03-01'
trunc('2019-03-06','YYYY')='2019-01-01'

--返回当前时间的unix时间戳，可指定日期格式
--unix_timestamp()
unix_timestamp('2019-03-06','yyyy-mm-dd')=1546704180

--返回unix时间戳的日期，可指定格式
--from_unixtime()
select from_unixtime(unix_timestamp('2019-03-06','yyyy-mm-dd'),'yyyymmdd')='20190306'

条件函数

--如if(1>2,100,200)返回200
if(boolean,t1,t2)

--若布尔值成立，则t1,否则t2,可加多重判断
case when boolean then t1 else t2 end

--返回参数中的第一个非空值,若所有值均为null,则返回null
--coalesce(null,1,2)返回1
coalesce(v0,v1,v2)

--若a为null则返回true，否则返回false
isnull(a

字符串函数

--返回字符串长度
length(string1)

--返回拼接string1及string2后的字符串
concat(string1,string2)

--返回按指定分隔符拼接的字符串
concat_ws(sep,string1,string2)

--返回小写字符串
lower(string1)
lcase(string1)

--返回大写字符串
upper(string1)
ucase(string1)

--去字符串左右空格
trim(string1)
--去字符串左空格
ltrim(string1)
--去字符串右空
rtrim(string1)

--返回重复string1字符串int1次后的字符串
repeat(string1，int1)

--返回string1反转后的字符串
reverse(string1)

--返回'cba'
reverse('abc')

--以pad1字符右填充string1字符串，至len1长度
rpad(string1,len1,pad1)

--返回'abc11'
rpad('abc',5,'1')
--左填充
lpad('abc',5,'1')

--以pat1正则分隔字符串string1,返回数组
split(string1,pat1)

--返回["a","b","c"]
split('a,b,c',',')

--以index位置起截取int1个字符
substr(string1,index1,int1)

--返回'ab'
substr('abcde',1,2)

类型转换

--cast(value AS TYPE)
select cast('1' as DOUBLE)
--1.0

常用优化

Fetch 抓取

Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。

例如：SELECT * FROM employees;

在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。

在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more（老版本hive默认是minimal）

该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。

走MR

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=none;

hive (default)> select * from score;

hive (default)> select s_score from score;

hive (default)> select s_score from score limit 3;

不走MR

hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more;

hive (default)> select * from score;

hive (default)> select s_score from score;

hive (default)> select s_score from score limit 3;

本地模式

大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。

不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。

在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。

对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。

用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。

--开启本地mr
set hive.exec.mode.local.auto=true;  

--设置local mr的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用local  mr的方式，默认为134217728，即128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=51234560;

--设置local mr的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式，默认为4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

案例实操：

--开启本地模式，并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=true; 
hive (default)> select * from score cluster by s_id;
18 rows selected (1.568 seconds)

--关闭本地模式，并执行查询语句
hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=false; 
hive (default)> select * from score cluster by s_id;
18 rows selected (11.865 seconds)

分区、分桶表

分区表有利于sql过滤查询

分桶表有利于join操作

join优化

小表、大表之间join

(新版中已默认优化过)

• 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。
• 多个表关联时，最好分拆成小段，避免大sql（无法控制中间Job）。

大表、大表之间join

空KEY过滤

有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的key，很多情况下，这些key对应的数据是异常数据，我们需要在SQL语句中进行过滤。例如key对应的字段为空。

对比如下：

不过滤

INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM nullidtable a JOIN ori b ON a.id = b.id;
-- 结果：
No rows affected (152.135 seconds)

过滤

INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM (SELECT * FROM nullidtable WHERE id IS NOT NULL ) a JOIN ori b ON a.id = b.id;
-- 结果：
No rows affected (141.585 seconds)

空key转换

有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的reducer上。

mapjoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。

开启MapJoin参数设置（默认为true）：

--设置自动选择Mapjoin
set hive.auto.convert.join = true;

--大表小表的阈值设置（默认25M以下认为是小表
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25123456;

group by

默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。

并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。

--开启Map端聚合参数设置:

--是否在Map端进行聚合，默认为True
set hive.map.aggr = true;

--在Map端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;

--有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）
set hive.groupby.skewindata = true;

当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个MR Job。

第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；

第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

map数

• 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。

  主要的决定因素有：

  input的文件总个数、

  input的文件大小、

  集群设置的文件块大小（目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改）

• 是不是map数越多越好？

  不是。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的map数是受限的。

  （应该减少map数）

• 是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？

  不一定。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。

  （应该增加map数）

• 如何增加map数

  如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。

  set mapreduce.job.reduces =10;
  create table a_1 as
  select * from a
  distribute by rand(123);
  

  这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。

reduce数

reduce个数并不是越多越好

1. 过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；

2. 另外，有多少个reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；

在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适；

--调整reduce个数方法一
--每个Reduce处理的数据量默认是256MB
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256123456
--每个任务最大的reduce数，默认为1009
hive.exec.reducers.max=1009

--调整reduce个数方法二
--在hadoop的mapred-default.xml文件中修改
--设置每个job的Reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 15;

jvm重用

JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。

JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。

• 在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。

  <property>
    <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
    <value>10</value>
    <description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
    no limit. 
    </description>
  </property>
  

• 在hive中

  set  mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;
  

缺点：

开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。

数据压缩和存储格式

一般选择orcfile/parquet + snappy 的方式

create table tablename (
 xxx,string
 xxx, bigint
)
ROW FORMAT DELTMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS orc tblproperties("orc.compress" = "SNAPPY")

压缩格式 ：TextFile、SequenceFile、RCfile 、ORCfile

TextFile：存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。

SequenceFile：存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。

RCFile：数据按行分块，每块按列存储。

ORCFile：是rcfile的改良版本。

Parquet：行式存储，同时具有很好的压缩性能；同时可以减少大量的表扫描和反序列化的时间。

自定义格式：可以自定义文件格式，用户可通过实现InputFormat和OutputFormat来自定义输入输出格式。

并行执行

一个sql中有多个job时候，且这多个job之间没有依赖，则可以让顺序执行变为并行执行（一般为用到union all ）

--开启任务并行执行
set hive.exec.parallel=true;
--同一个sql允许并行任务的最大线程数 
set hive.exec.parallel.thread.number=8;

合并小文件

小文件的产生有三个地方，map输入，map输出，reduce输出，小文件过多也会影响hive的分析效率：

设置map输入的小文件合并：

set mapred.max.split.size=256000000;  

--一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;

--一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;

--执行Map前进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：

--设置map端输出进行合并，默认为true
set hive.merge.mapfiles = true

--设置reduce端输出进行合并，默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true

--设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000

--当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000

数据倾斜

即上面优化的mapjoin、group by、map数、reduce数、合并小文件、