hadoop核心组件（二）

1、Hive概念：

hive是数据仓库，由解释器、优化器和编译器组成；运行时，元数据存储在关系型数据库中。

2、Hive的架构：

（1）用户接口主要有三个：CLi、Client和WUI。其中最常用的是CLi，CLi启动时候，会启动一个Hive副本。Client是hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在的节点，并且在该节点启动Hive Server；WEBUI是通过浏览器访问hive；

（2）Hive元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在的目录等；

（3）解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法解析、语法分析、编译、优化以及查询计划的产生。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。

（4）Hive数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由Mapreduce完成（包含 * 的查询，比如select * from table不会产生mapreduce任务）

3、Hive的三种模式

（1）local模式，一般用于Unit Test

（2）单用户模式，通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用的模式

（3）多用户模式，用于非java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库

4、Hive建表

建表语句见官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual

创建内部表：

create table psn(
id int,
name string,
likes ARRAY <string>,
address MAP <string,string>
) 
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':';

注：插入数据不建议用insert语句，因为它会转成MapReduce，执行时间较长

LOAD DATA [LOCAL] INPATH '/data_path' INTO TABLE psn

 

创建外部表

create EXTERNAL table psn2(
id int,
name string,
likes ARRAY <string>,
address MAP <string,string>
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LOCATION '/user/psn2';

EXTERNAL 表示创建外部表

LOCATION 表示数据存放在hdfs上的路径

删除表

drop table psn;               #内表
drop table psn2;               #外表

注：外部表不会删除数据

 

创建分区表

create table psn3(
id int,
name string,
likes ARRAY <string>,
address MAP <string,string>
)
PARTITIONED BY(sex string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':';

注：分区表的字段不能是表中的字段，分区字段不存值

分区表插入数据

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data_path' INTO TABLE psn3 partition (sex='boy');

导入数据第二种方式

from psn insert into table psn2 select id,name,likes,address;

 

动态分区

静态分区：固定的，通过路径（hdfs来标识）

动态分区：不固定的，可变的（对于一个文件中分区字段有不同的值，导入表的同时分区）

动态分区参数配置
set hive.exec.dynamic.partition=true;               #是否开启动态分区 默认false   
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;      #设置非严格模式 默认strict（至少有一个是静态分区）
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode;       #每个执行的mr节点上，允许创建的动态分区的最大数量（100）
set hive.exec.max.dynamic.partitions;               #所有执行的mr节点上，允许创建的所有动态分区的最大数量（1000）
set hive.exec.max.created.files;                    #所有的mr job允许创建的文件的最大数量（100000）

注：动态分区导入数据不使用load data...

        建议使用 from tablle2 insert overwrite table table1 partition(age, sex)  select id, name, age, sex, likes, address distribute by age, sex;

5、创建自定义函数

官网网址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
 
public final class Lower extends UDF {
  public Text evaluate(final Text s) {
    if (s == null) { return null; }
    return new Text(s.toString().toLowerCase());
  }
}

重点：写完之后打成jar上传至hiverserver上，而不是客户端,进入hive客户端添加jar包

           add jar地址 path:hiverserver主机的地址,而不是hdfs地址；

实践证明上传至客户端有效,只要创建成功,只要不退出本次会话,即使删除本地的jar,创建的临时函数也是有效的

hive> add jar /root/example.jar　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #后面为jar包上传的路径
hive> create  temporary function example as 'com.example.hive.udf.Lower';　　　　　　 #创建临时函数 example为hive sql执行的函数名；字符串为类路径
hive> select id,name,example(name),likes from psn1;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #运行
hive> drop temporary function example;　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #删除临时函数

6、分桶
-----分桶表是对列值取hash的方式，将不同数据放到不同文件中存储
-----对于hive表中每一个表、分区都可以进一步进行分桶
-----由列的hash值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中
使用场景：数据抽样（simaple）、mapjoin

首先要开启支持分桶

set hive.enforce.bucketing=true;　　　　　　#默认为flase；设置之后，MR运行时会根据桶的个数自动分配reduce task个数

注：一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数一致

创建分桶表

CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, sex string)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

查看创建的分桶表

加载数据

1.insert [into/overwrite] table psnbucket select id, name, sex from psn6;
2.from psn6 insert into psnbucket select id,name,sex;

桶的数量对应执行了4个reduce任务 

桶表抽样查询

TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)

x：表示从哪个bucket开始抽取数据

y：必须为该表总bucket数的倍数或因子

 

example：

select id,name,age from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

计算抽取哪些数据：

当表总bucket数为32（total）时

      TABLESAMPLE(BUCKET 2 OUT OF 16)，抽取哪些数据？

      共抽取2（32/16）个bucket的数据，抽取第2、第18（16+2）个bucket的数据

if（total /y >0）{
   抽取第 x、y+ ( total /y )桶的数据
}else if（total /y < 0）{
   抽取第x桶的( total /y )的数据  
}else{
   x、y数量有问题 
}

7、Hive索引
hive创建索引后如需使用的话必须先重建索引，索引才能生效

8、Hive优化
核心思想：把Hive SQL当做MapReduce程序去优化
一下SQL不会转成MapReduce来执行

• select仅查询本表字段 
  
• where仅对本表字段做条件过滤 

（1）Explain显示执行计划

 

EXPLAIN [EXTENDED] sql语句

 

（2）Hive的运行方式：本地模式和集群模式

　　开启本地模式：

set hive.exec.mode.local.auto=true;

注意：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M ，表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行！ 

（3）并行计算

set hive.exec.parallel=true;

注意：hive.exec.parallel.thread.number （一次SQL计算中允许并行执行的job个数的最大值） 

（4）严格模式

set hive.mapred.mode=strict;　　　　　　#（默认为：nonstrict非严格模式） 

查询限制：

           1、对于分区表，必须添加where对于分区字段的条件过滤；

           2、order by语句必须包含limit输出限制；

           3、限制执行笛卡尔积的查询。

（5）Hive排序

 　　Order By - 对于查询结果做全排序，只允许有一个reduce处理

          （当数据量较大时，应慎用。严格模式下，必须结合limit来使用）

        Sort By - 对于单个reduce的数据进行排序

        Distribute By - 分区排序，经常和Sort By结合使用

        Cluster By - 相当于 Sort By + Distribute By

          （Cluster By不能通过asc、desc的方式指定排序规则；

          可通过 distribute by column sort by column asc|desc 的方式）

（6）Hive Join

　　Join计算时，将小表（驱动表）放在join的左边，因为先加载左边（让它优先加载小表） 

　　Map Join：在Map端完成Join 

　　两种实现方式： 

　　　　1、SQL方式，在SQL语句中添加MapJoin标记（mapjoin hint）

               语法：

                     SELECT  /*+ MAPJOIN(smallTable) */  smallTable.key,  bigTable.value

                     FROM  smallTable  JOIN  bigTable  ON  smallTable.key  =  bigTable.key;

               2、开启自动的MapJoin

set hive.auto.convert.join = true;　　　　　　#该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join

相关配置参数： 

hive.mapjoin.smalltable.filesize; 　　　　　　　　　　　　 #大表小表判断的阈值，如果表的大小小于该值则会被加载到内存中运行 
hive.ignore.mapjoin.hint；　　　　　　　　　　　　　　　　　 #默认值：true；是否忽略mapjoin hint 即mapjoin标记 
hive.auto.convert.join.noconditionaltask;　　　　　　　  #默认值：true；将普通的join转化为普通的mapjoin时，是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin 
hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size;　　　　  #将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值 

（7）Map-Side聚合

set hive.map.aggr=true;

hive.groupby.mapaggr.checkinterval　　　　　　　　　　　　　　#map端group by执行聚合时处理的多少行数据（默认：100000）
hive.map.aggr.hash.min.reduction　　　　　　　　　　　　　　  #进行聚合的最小比例（预先对100000条数据做聚合，若聚合之后的数据量/100000的值大于该配置0.5，则不会聚合）
hive.map.aggr.hash.percentmemory　　　　　　　　　　　　　　  #map端聚合使用的内存的最大值
hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold　　　　　　#map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush
hive.groupby.skewindata　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false

（8）控制hive中的Map以及Reduce数量

Map数量相关的参数 

mapred.max.split.size　　　　　　　　#一个split的最大值，即每个map处理文件的最大值
mapred.min.split.size.per.node　　 #一个节点上split的最小值
mapred.min.split.size.per.rack　　 #一个机架上split的最小值

Reduce数量相关的参数 

mapred.reduce.tasks　　　　　　　　　　　　　　　　#强制指定reduce任务的数量
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer　　　　　　#每个reduce任务处理的数据量
hive.exec.reducers.max　　　　                 #每个任务最大的reduce数

（9）Hive--JVM重用

适用场景： 1、小文件个数过多    2、task个数过多

set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=n    # 来设置（n为task插槽个数）

缺点：设置开启之后，task插槽会一直占用资源，不论是否有task运行，直到所有的task即整个job全部执行完成时，才会释放所有的task插槽资源！

 

转载于:https://www.cnblogs.com/asura7969/p/8320760.html