Hive学习笔记七

函数

一、系统自带函数

• 1）查看系统自带的函数

hive> show functions;

• 2）显示自带的函数的用法

hive> desc function upper;

• 3）详细显示自带的函数的用法

hive> desc function extended upper;

二、自定义函数

• 1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。

• 2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。

• 3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：

  （1）UDF（User-Defined-Function）
    一进一出

  （2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
    聚集函数，多进一出
    类似于：count/max/min

  （3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
    一进多出
    如lateral view explore()

• 4）官方文档地址
    https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

• 5）编程步骤：

  （1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
  （2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
  （3）在hive的命令行窗口创建函数
    a）添加jar
    add jar linux_jar_path
    b）创建function，
    create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

  （4）在hive的命令行窗口删除函数
    Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

• 6）注意事项
  （1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；

三、自定义UDF函数开发案例

• 1）创建一个java工程，并创建一个lib文件夹

• 2）将hive的jar包解压后，将apache-hive-1.2.1-bin\lib文件下的jar包都拷贝到java工程中。

• 3）创建一个类

package com.itstar.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class Lower extends UDF {

	public String evaluate (final String s) {
		
		if (s == null) {
			return null;
		}
		
		return s.toString().toLowerCase();
	}
}

• 4）打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar

• 5）将jar包添加到hive的classpath

hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;

• 6）创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> create temporary function udf_lower as "com.itstar.hive.Lower";

• 7）即可在hql中使用自定义的函数strip

hive (default)> select ename, udf_lower(ename) lowername from emp;

压缩和存储

一、Hadoop源码编译支持Snappy压缩

1、资源准备

• 1）CentOS联网

  配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的
  注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题

• 2）jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)

  （1）hadoop-2.8.4-src.tar.gz
  （2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
  （3）snappy-1.1.3.tar.gz
  （4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
  （5）protobuf-2.5.0.tar.gz

2、jar包安装

• 0）注意：所有操作必须在root用户下完成

• 1）JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)

[root@bigdata111 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[root@bigdata111 software]# vi /etc/profile
--------------------
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

--------------------
[root@bigdata111 software]#source /etc/profile
//验证命令：java -version

• 2）Maven解压、配置  MAVEN_HOME和PATH。

[root@bigdata111 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/
[root@bigdata111 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile
---------------------
#MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
---------------------
[root@bigdata111 software]#source /etc/profile
验证命令：mvn -version

3、编译源码

• 1）准备编译环境

[root@bigdata111 software]# yum install svn
[root@bigdata111 software]# yum install autoconf automake libtool cmake
[root@bigdata111 software]# yum install ncurses-devel
[root@bigdata111 software]# yum install openssl-devel
[root@bigdata111 software]# yum install gcc*

• 2）编译安装snappy

[root@bigdata111 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[root@bigdata111 module]# cd snappy-1.1.3/
[root@bigdata111 snappy-1.1.3]# ./configure
[root@bigdata111 snappy-1.1.3]# make
[root@bigdata111 snappy-1.1.3]# make install
# 查看snappy库文件
[root@bigdata111 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy

• 3）编译安装protobuf

[root@bigdata111 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/
[root@bigdata111 module]# cd protobuf-2.5.0/
[root@bigdata111 protobuf-2.5.0]# ./configure 
[root@bigdata111 protobuf-2.5.0]#  make 
[root@bigdata111 protobuf-2.5.0]#  make install
# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@bigdata111 protobuf-2.5.0]# protoc --version

• 4）编译hadoop native

[root@bigdata111 software]# tar -zxvf hadoop-2.8.4-src.tar.gz
[root@bigdata111 software]# cd hadoop-2.8.4-src/
[root@bigdata111 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy

  执行成功后，/opt/software/hadoop-2.8.4-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.8.4.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。

二、Hadoop压缩配置

1、MR支持的压缩编码

压缩格式	工具	算法	文件扩展名	是否可切分
DEFAULT	无	DEFAULT	.deflate	否
Gzip	gzip	DEFAULT	.gz	否
bzip2	bzip2	bzip2	.bz2	是
LZO	lzop	LZO	.lzo	是
Snappy	无	Snappy	.snappy	否

  为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示

压缩格式	对应的编码/解码器
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

  压缩性能的比较

压缩算法	原始文件大小	压缩文件大小	压缩速度	解压速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	58MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	2.4MB/s	9.5MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/s	74.6MB/s

http://google.github.io/snappy/
On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

2、压缩参数配置

  要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：

参数	默认值	阶段	建议
io.compression.codecs（在core-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec	输入压缩	Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compress	false	mapper输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper输出	使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress	false	reducer输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec	reducer输出	使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type	RECORD	reducer输出	SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK

三、开启Map输出阶段压缩

  开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
  案例实操：

• 1）开启hive中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

• 2）开启mapreduce中map输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

• 3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

• 4）执行查询语句

hive (default)> select count(ename) name from emp;

四、开启Reduce输出阶段压缩

  当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

  案例实操：

• 1）开启hive最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

• 2）开启mapreduce最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

• 3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

• 4）设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

• 5）测试一下输出结果是否是压缩文件

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

五、文件存储格式

  Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
  简写：
  行储存：textFile 、 sequencefile 、
  列储存：orc 、parquet

1、列式存储和行式存储

  上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
  行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
  列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
  TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的； 
  ORC和PARQUET是基于列式存储的。

2、TextFile格式

  默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用，但使用Gzip这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

3、Orc格式

  Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
  可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：

• 1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。

• 2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。

• 3）Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。
    每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

4、Parquet格式

  Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。
  Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。
  通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如下图所示。

  上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

5、主流文件存储格式对比实验

  从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
  存储文件的压缩比测试：

• 0）测试数据

log.data

• 1）TextFile

  （1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE

create table log_text (
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile ;

  （2）向表中加载数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/log.data' into table log_text ;

  （3）查看表中数据大小

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;

18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data

• 2）ORC

  （1）创建表，存储数据格式为ORC

create table log_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc ;

  （2）向表中加载数据

hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text ;

  （3）查看表中数据大小

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;

  2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0

• 3）Parquet

  （1）创建表，存储数据格式为parquet

create table log_parquet(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet ;	

  （2）向表中加载数据

hive (default)> insert into table log_parquet select * from log_text ;

  （3）查看表中数据大小

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;

  13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0

  存储文件的压缩比总结：
  ORC > Parquet > textFile

5、存储文件的查询速度测试：

• 1）TextFile

hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.08 seconds, Fetched: 1 row(s)

• 2）ORC

hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 22.667 seconds, Fetched: 1 row(s)

3）Parquet

hive (default)> select count(*) from log_parquet;
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.074 seconds, Fetched: 1 row(s)

  存储文件的查询速度总结：查询速度相近。

六、存储和压缩结合

1、修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式

• 1）查看hadoop checknative命令使用

[itstar@bigdata113 hadoop-2.8.4]$ hadoop
  		checknative [-a|-h]  check native hadoop and compression libraries availability

• 2）查看hadoop支持的压缩方式

[itstar@bigdata113 hadoop-2.8.4]$ hadoop checknative
17/12/24 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.8.4/lib/native/libhadoop.so
zlib:    true /lib64/libz.so.1
snappy:  false 
lz4:     true revision:99
bzip2:   false

• 3）将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-2.8.4.tar.gz包导入到bigdata111的/opt/software中

• 4）解压hadoop-2.8.4.tar.gz到当前路径

[itstar@bigdata111software]$ tar -zxvf hadoop-2.8.4.tar.gz

• 5）进入到/opt/software/hadoop-2.8.4/lib/native路径可以看到支持Snappy压缩的动态链接库

[itstar@bigdata111native]$ pwd
/opt/software/hadoop-2.8.4/lib/native
[itstar@bigdata111native]$ ll
-rw-r--r--. 1 itstar itstar  472950 9月   1 10:19 libsnappy.a
-rwxr-xr-x. 1 itstar itstar     955 9月   1 10:19 libsnappy.la
lrwxrwxrwx. 1 itstar itstar      18 12月 24 20:39 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx. 1 itstar itstar      18 12月 24 20:39 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x. 1 itstar itstar  228177 9月   1 10:19 libsnappy.so.1.3.0

• 6）拷贝/opt/software/hadoop-2.8.4/lib/native里面的所有内容到开发集群的/opt/module/hadoop-2.8.4/lib/native路径上

[itstar@bigdata111native]$ cp ../native/* /opt/module/hadoop-2.8.4/lib/native/

• 7）分发集群

[itstar@bigdata111lib]$ xsync native/

• 8）再次查看hadoop支持的压缩类型

[[email protected]]$ hadoop checknative
17/12/24 20:45:02 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:45:02 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.8.4/lib/native/libhadoop.so
zlib:    true /lib64/libz.so.1
snappy:  true /opt/module/hadoop-2.8.4/lib/native/libsnappy.so.1
lz4:     true revision:99
bzip2:   false

• 9）重新启动hadoop集群和hive

2、测试存储和压缩

  官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
  ORC存储方式的压缩：

Key	Default	Notes
orc.compress	ZLIB	high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY)
orc.compress.size	262,144	number of bytes in each compression chunk
orc.stripe.size	67,108,864	number of bytes in each stripe
orc.row.index.stride	10,000	number of rows between index entries (must be >= 1000)
orc.create.index	true	whether to create row indexes
orc.bloom.filter.columns	""	comma separated list of column names for which bloom filter should be created
orc.bloom.filter.fpp	0.05	false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0)

• 1）创建一个非压缩的的ORC存储方式

  （1）建表语句

create table log_orc_none(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

  （2）插入数据

hive (default)> insert into table log_orc_none select * from log_text ;

  （3）查看插入后数据

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;

  7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0

• 2）创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式

  （1）建表语句

create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

  （2）插入数据

hive (default)> insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;

  （3）查看插入后数据

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;

  3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0

• 3）上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为

  2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
  比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。

• 4）存储方式和压缩总结：

  在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。