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:

hadoop核心组件(二)_第1张图片

(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(100set 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(1000set 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 ',';

hadoop核心组件(二)_第2张图片

查看创建的分桶表

hadoop核心组件(二)_第3张图片

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 

hadoop核心组件(二)_第4张图片

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

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