Hive理论基础

数仓特征：面向主题，集成，非易失的，时变。数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，不是所谓的“大型数据库”。

 

数据库与数据仓库的区别（OLTP 与 OLAP 的区别）

　　操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。

　　分析型处理，叫联机分析处理 OLAP（On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。

 

ETL：抽取 Extra, 转化 Transfer, 装载 Load。

 

为什么要对数仓分层？

分层：Ods、Dw、Dm、Ads

　　用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。

 

数仓元数据管理

　　元数据（Meta Date）， 主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。可分为技术元数据和业务元数据。

　　元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。

 

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。利用HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。

 

组件：用户接口，元数据存储mysql / derby，解释、编译、优化、执行器。

 

与数据库的区别

1. 数据存储位置不同：Hive存储在HDFS中，数据库存储在块设备或本地文件
2. 数据更新：数仓一般不改写数据，数据库增删改查
3. 执行延迟：Hive延迟高, mysql延迟低, 只有大规模数据时Hive并行计算的优点才会体现
4. 数据规模：Hive大规模计算，数据库规模较小

 

三种配置模式（本地模式、远程模式与mysql是否在远程无关！！！）

1. 内嵌模式：使用的是内嵌的Derby数据库来存储元数据，也不需要额外起Metastore服务。

2. 本地模式：

　　本地模式采用外部数据库来存储元数据，目前支持的数据库有：MySQL、Postgres、Oracle、MS SQL Server.

　　不需要单独起metastore服务，用的是跟hive在同一个进程里的metastore服务。也就是说当你启动一个hive 服务，里面默认会帮我们启动一个metastore服务。hive根据hive.metastore.uris 参数值来判断，如果为空，则为本地模式。

　　缺点：每启动一次hive服务，都内置启动了一个metastore。本地模式下hive的配置主需要指定mysql的相关信息即可。（ConnectionURL）

3. 远程模式：

　　需要单独起metastore服务，然后每个客户端都在配置文件里配置连接到该metastore服务。远程模式的metastore服务和hive运行在不同的进程里。

　　在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。其他依赖hive的软件都可以通过Metastore访问hive。

　　远程模式下，需要配置hive.metastore.uris 参数来指定metastore服务运行的机器ip和端口，并且需要单独手动启动metastore服务。

 

数据模型

• db（库）：在 hdfs 中表现为 hive.metastore.warehouse.dir 目录下一个文件夹
• table（内部表）：在 hdfs 中表现所属 db 目录下一个文件夹，当我们删除一个内部表时，Hive也会删除这个表中数据。内部表不适合和其他工具共享数据。
• external table（外部表）：数据存放位置可以在 HDFS 任意指定路径 ，删除该表并不会删除掉原始数据，删除的是表的元数据
• partition（分区）：在 hdfs 中表现为 table 目录下的子目录

DDL操作：

 1 create table t_user_part(id int,name string,country string) 
 2 partitioned by (guojia string) 
 3 row format delimited fields terminated by ',' ;
 4 --注意顺序问题
 5 --分区的字段不能是表当中的字段
 6 
 7 load data local inpath './root/4.txt' 
 8 into table t_user_part partition (guojia='usa');
 9 
10 load data local inpath '/root/5.txt' 
11 into table t_user_part partition (guojia='china');
12  --将数据加载到哪个文件夹中
13  
14  --多级分区
15 create table t_order(id int,pid int,price double) 
16 partitioned by (year string,month string,day string) 
17 row format delimited fields terminated by ',' ; 
18 
19 load data local inpath '/root/5.txt' 
20 into table t_order partition (year='2019',month='09',day='18');
21 
22 load data local inpath '/root/4.txt' 
23 into table t_order partition (year='2019',month='09',day='18');
24 
25 ALTER TABLE t_user_part ADD PARTITION (guojia='riben') 
26 location '/user/hive/warehouse/hadoop32.db/t_user_part/guojia=riben'; 
27 --一次添加一个分区
28 
29 ALTER TABLE order ADD 
30 PARTITION (year='2018', month='09',day="20") 
31 location'/user/hive/warehouse/hadoop32.db/t_order' 
32 PARTITION (year='2019', month='09',day="20") 
33 location'/user/hive/warehouse/hadoop32.db/t_order';  
34  --一次添加多个分区
35  
36 --删除分区
37 ALTER TABLE t_user_part DROP IF EXISTS PARTITION (guojia=riben);
38 
39 --查看分区
40 show partitions table_name;
41 
42 show formatted table_name;

• bucket（分桶）：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 ，采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中

DDL操作：

 1 create table stu_buck(Sno string,Sname string,
 2 Sbrithday string, Sex string)
 3 clustered by(Sno) 
 4 into 4 buckets
 5 row format delimited fields terminated by '\t';
 6 --clustered by 根据哪个字段去分桶，这个字段在表中一定存在
 7 --into N buckets 分多少个文件
 8 --如果该分桶字段是string，会根据字符串的hashcode % bucketsNum
 9 --如果该分桶字段是数值类型，数值 % bucketsNum
10 
11 create table student(Sno string,Sname string,
12 Sbrithday string, Sex string) 
13 row format delimited fields terminated by '\t';
14 --insert+select
15 insert overwrite table stu_buck select * from student 
16 cluster by(Sno);
17 --默认不让直接使用分桶表

 

DML操作

 1 --load加载 推荐方式，最常见  （分桶表是不支持load）
 2 load data local inpath '/root/hivedata/students.txt' 
 3 overwrite into table student;
 4 --加载本地数据到表对应的路径下
 5 --local表明是本地还是hdfs
 6 --overwrite表示覆盖操作（慎用）
 7 
 8 load data inpath '/stu' into table student_ext;
 9 --加载hdfs上的文件到表对应的路径下（追加）
10 
11 --insert + select导入
12 --insert 主要是结合 select 查询语句使用，将查询结果插入到表中
13 insert overwrite table tablename1 
14 [partition (partcol1=val1,partclo2=val2)] 
15 select_statement1 from source_table 
16 
17 --多重插入
18 from source_table 
19 insert overwrite table tablename1 
20 [partition (partcol1=val1,partclo2=val2)] 
21 select_statement1 
22 insert overwrite table tablename2 
23 [partition (partcol1=val1,partclo2=val2)] 
24 select_statement2.. 
25 
26 --动态插入 substr(day,1,7) as month,day分区的虚拟字段 顺序需要对应
27 insert overwrite table d_p_t partition (month,day) 
28 select ip,substr(day,1,7) as month,day 
29 from dynamic_partition_table;
30 
31 --指定分隔符（复杂类型的数据表）
32 --表1(包含array字段类型)
33 --数据： zhangsan    beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
34 --       wangwu    shanghai,chengdu,wuhan,haerbin
35 create table complex_array(name string,
36 work_locations array<string>) 
37 row format delimited fields terminated by '\t' 
38 collection items terminated by ',';
39 --collection items array集合分隔符
40 
41 --表2(包含map字段类型)
42 create table t_map(id int,name string,hobby map<string,string>)
43 row format delimited 
44 fields terminated by ','
45 collection items terminated by '-'
46 map keys terminated by ':' ;
47 --map keys map中k-v分隔符
48 --数据：1,zhangsan,唱歌:非常喜欢-跳舞:喜欢-游泳:一般般
49 --      2,lisi,打游戏:非常喜欢-篮球:不喜欢

 

DQL操作

4个By区别

　　Sort By：分区内有序，只保证每个 reducer 的输出有序，不保证全局有序。

　　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。

　　 如果 distribute 和 sort 的字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

 

Join

　　inner join 内连接，两张表都满足条件的数据

　　left join 左链接，以左表为主表，主表的数据都显示

　　left semi join 显示左表的数据部分（内连接）

 

参数的配置方式优先级别：依次增强

　　默认的配置（hive-default.xml），自定义的配置（hive-site.xml），shell命令行参数，session的命令行中进行设置

Shell命令行参数（常用）   -e "sql" 可以跟上sql的字符串，-f file.sql 可以跟上sql脚本文件

　　　　　　　　　　　　-hiveconf (参数配置，传递参数到脚本文件中)

　　　　　　　　　　　　-hivevar (只能传递参数)

 

内置函数

　　查看系统自带的函数：show functions;

　　显示自带的函数的用法：

　　　　#不详细 desc function upper;

　　　　#详细 desc function extended upper;

条件判断函数： CASE

语法 : CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END

返回值 : T

说明：如果 a 等于 b ，那么返回 c ；如果 a 等于 d ，那么返回 e ；否则返回 f

举例：hive> Select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end from dual;

mary

字符串连接函数：CONCAT

带分隔符字符串连接函数：concat_ws

举例：select concat_ws(',', 'abc', '123')

 

自定义函数

　　UDF（User-Defined-Function）普通函数 一进一出

继承UDF
重载evaluate方法
打成jar包（胖包）上传到服务器 
将jar包添加到 hive 的 classpath 
    hive>add jar /home/hadoop/udf.jar; 
创建临时函数与开发好的java class关联 
    create temporary function tolowercase as 
    'cn.itcast.hive.UDF_Demo'; 
（不加temporary就是创建永久函数，需要使用drop手动删除）
在hql中使用自定义的函数tolowercase ip  
    Select tolowercase(name),age from t_test; 

　　UDAF（User-Defined Aggregation Function）聚合函数 多进一出

UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行
用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类

　　UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）表生成函数 一进多出

继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,
实现initialize, process, close三个方法。
UDTF首先会调用initialize方法，
    此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。
初始化完成后，会调用process方法,真正的处理过程在process函数中，
    在process中，每一次forward()调用产生一行；
    如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，
    然后将该数组传入到forward()函数。
最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理
把程序打成jar包
添加jar包：add jar /run/jar/udf_test.jar;
创建临时函数：
    CREATE TEMPORARY FUNCTION explode_map 
    AS 'cn.itcast.hive.udtf.ExplodeMap';
销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;

UDTF有两种使用方法，
    一种直接放到select后面（不可以添加其他字段使用，不可以嵌套调用，
        不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用）
    一种和lateral view一起使用

 

lateral view（侧视图）与 explode函数

explode可以对数值类型为array，或者为map结构的进行分割处理

　　对array处理：将array每个元素单独作为一行输出

　　对map处理：将map中的元素作为一行输出，key作为一列，value作为一列

一般情况下，直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view 使用

lateral view为侧视图，意义是为了配合UDTF来使用，把某一行数据拆分成多行数据。不加lateral view的UDTF只能提取单个字段拆分，并不能塞回原来数据表中。 加上lateral view就可以将拆分的单个字段数据与原始表数据关联上。在使用lateral view的时候需要指定视图别名和生成的新列别名。

 

1 --select 字段1, 字段2, ... 
2 --from tabelA lateral view UDTF(xxx) 视图别名(虚拟表名) as a,b,c
3 --例如
4 select name,subview.* from test_message 
5 lateral view explode(location) subview as lc;

 

行列转换

1.多行转多列

　　col1 col2 col3

　　a      c      1

　　a      d      2

　　a      e      3

　　b      c      4

　　b      d      5

　　b      e      6

现在要将其转化为：

　　col1 c d e

　　a     1 2 3

　　b     4 5 6

此时需要使用到max(case … when … then … else 0 end)，仅限于转化的字段为数值类型且为正值的情况

1 select col1,
2 max(case col2 when 'c' then col3 else 0 end) as c,
3 max(case col2 when 'd' then col3 else 0 end) as d,
4 max(case col2 when 'e' then col3 else 0 end) as e
5 from row2col
6 group by col1;

 

2.多行转单列(重要)

　　col1 col2 col3

　　a      b      1

　　a      b      2

　　a      b      3

　　c      d      4

　　c      d      5

　　c      d      6

将其转化为:

　　col1 col2 col3

　　a      b     1,2,3

　　c      d     4,5,6

此时需要两个内置的函数：

　　a）concat_ws(参数1，参数2)，用于进行字符的拼接

　　　　参数1—指定分隔符

　　　　参数2—拼接的内容

　　b）collect_set(col3)，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段，如果不想去重可用collect_list()

 1 select collect_set(col3) from row2col_1；
 2 --将col3的所有数据放到一个集合中（去重）
 3 
 4 select collect_set(col3) from row2col_1 group by col1,col2;
 5 --根据col1,col2进行分组，只有第一列和第二列都相同，认为是同一组
 6 
 7 select col1,col2, collect_set(col3) from row2col_1 
 8 group by col1,col2;
 9 --三列显示，行转列
10 
11 select col1, col2, 
12 concat_ws('，', collect_set(cast(col3 as string))) as col3
13 from row2col_1
14 group by col1, col2;
15 --cast(col3 as string)将第三列变成string类型
16 --因为concat_ws是对于字符串拼接

 

3.多列转多行

col1 c d e

a     1 2 3

b     4 5 6

现要将其转化为：

col1 col2 col3

a      c      1

a      d      2

a      e      3

b      c      4

b      d      5

b      e      6

这里需要使用union进行拼接。union 可以结合多个select语句 返回共同的结果集保证每个select语句返回的数据类型个数是一致的。

1 select col1, 'c' as col2, c as col3 from col2row
2 UNION
3 select col1, 'd' as col2, d as col3 from col2row
4 UNION
5 select col1, 'e' as col2, e as col3 from col2row
6 order by col1, col2;

 

4.单列转多行（重要）

col1 col2 col3

a      b     1,2,3

c      d     4,5,6

现要将其转化为：

col1 col2 col3

a      c      1

a      d      2

a      e      3

b      c      4

b      d      5

b      e      6

这里需要使用UDTF（表生成函数）explode()，该函数接受array类型的参数，其作用恰好与collect_set相反，实现将array类型数据行转列。explode配合lateral view实现将某列数据拆分成多行。

1   select col1, col2, lv.col3 as col3
2   from col2row_2 
3   lateral view explode(split(col3, ',')) lv as col3;

 

reflect函数

　　可以支持在 sql 中调用 java 中的自带函数，秒杀一切 udf 函数

--例1
--使用 java.lang.Math 当中的 Max 求两列当中的最大值 
select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf; 

--例2
--准备数据 test_udf2.txt 
java.lang.Math,min,1,2 
java.lang.Math,max,2,3 
--执行查询 
select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2; 

 

json

什么叫json：原生的js对象

hive处理json数据总体来说有两个方向的路走：

1. 将json以字符串的方式整个导入hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用lateral view json_tuple的方法，获取所需要的列名

• get_json_object（string json_string,string path)：第一个参数填写json对象变量，第二个参数使用$表示json变量表示，每次只能返回一个数据项

1 select get_json_object(t.json,'$.id'),
2 get_json_object(t.json,'$.total_number') 
3 from tmp_json_test t;

• json_tuple(string json_string,'属性1','属性2')

1 select json_tuple(json,'id','ids','total_number') 
2 from tmp_json_test;

2. 在导入之前将json拆成各个字段，导入Hive表的数据是已经解析过的，这将需要使用地方放的SerDe

 1 --从http:www.congiu.net/hive-json-serde/下载jar包
 2 add jar 
 3 /root/hivedata/json-serde-1.3.7-jar-with-dependencies.jar;
 4 
 5 create table tmp_json_array(id string,
 6 ids array<string>,total_number int) 
 7 row format SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' 
 8 stored as textfile;
 9 load data local inpath '/root/hivedata/json_test.txt' 
10 overwrite into table tmp_json_array;

 

窗口函数

又叫 OLAP 函数/分析函数，兼具分组和排序功能

窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by。

具体语法如下：over (partition by xxx order by xxx)

　　- 如果不指定 rows between,默认为从起点到当前行;

　　- 如果不指定 order by，则将分组内所有值累加;

　　- 关键是理解 rows between 含义,也叫做 window 子句：

　　　　- preceding：往前

　　　　- following：往后

　　　　- current row：当前行

　　　　- unbounded：起点

　　　　- unbounded preceding 表示从前面的起点

　　　　- unbounded following：表示到后面的终点

AVG，MIN，MAX，和 SUM 用法一样。

例：

 1 select cookieid,createtime,pv, 
 2 sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1  
 3 from itcast_t1; 
 4 --pv1: 分组内从起点到当前行的 pv 累积，
 5 --如，11 号的 pv1=10 号的 pv+11 号的 pv, 12 号=10 号+11 号+12 
 6 
 7 select cookieid,createtime,pv, 
 8 sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3 
 9 from itcast_t1; 
10 --pv3: 分组内(cookie1)所有的 pv 累加 
11 
12 select cookieid,createtime,pv, 
13 sum(pv) over(partition by cookieid 
14 order by createtime 
15 rows between 3 preceding and 1 following) as pv5 
16 from itcast_t1;
17 --pv5: 分组内当前行+往前 3 行+往后 1 行，
18 --如，14 号=11 号+12 号+13 号+14 号+15 号=5+7+3+2+4=21 
19 
20 select cookieid,createtime,pv, 
21 sum(pv) over(partition by cookieid 
22 order by createtime rows between current row and 
23 unbounded following) as pv6 
24 from itcast_t1; 
25 --pv6: 分组内当前行+往后所有行，
26 --如，13 号=13 号+14 号+15 号+16 号=3+2+4+4=13，
27 --14 号=14 号+15 号+16 号=2+4+4=10 

• ROW_NUMBER() 从 1 开始，按照顺序，生成分组内记录的序列。 1 2 3 4
• RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位 。1 2 2 4
• DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等在名次中不会留下空位。1 2 2 3

1 SELECT  
2 cookieid, 
3 createtime, 
4 pv, 
5 RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1, 
6 DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2, 
7 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3  
8 FROM itcast_t2  WHERE cookieid = 'cookie1'; 

NTILE

有时会有这样的需求:如果数据排序后分为三部分，业务人员只关心其中的一部分，如何将这中间的三分之一数据拿出来呢?NTILE 函数即可以满足。 可以看成是：把有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中, 将桶号分配给每一行。如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个

桶中能放的行数最多相差 1。 然后可以根据桶号，选取前或后 n 分之几的数据。数据会完整展示出来，只是给相应的数据打标签；具体要取几分之几的数据，需要再嵌套一层根据标签取出。

 1 SELECT * FROM
 2 (SELECT  
 3 cookieid, 
 4 createtime, 
 5 pv, 
 6 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1, 
 7 NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2, 
 8 NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3 
 9 FROM itcast_t2  ORDER BY cookieid,createtime) temp
10 WHERE cookieid = 'cookie2' AND  rn2 = 2;

Lag（col， n）往前n行

Lead（col， n）往后n行

 

数据压缩

优缺点

　　优点： 减少存储磁盘空间，降低单节点的磁盘 IO。 由于压缩后的数据占用的带宽更少，因此可以快数据在 Hadoop 集群流动的速度，减少网络传输带宽。

　　缺点： 需要花费额外的时间/CPU 做压缩和解压缩计算

MR哪些过程可以设置压缩？

　　需要分析处理的数据在进入map 前可以压缩，然后解压处理，map 处理完成后的输出可以压缩，这样可以减少网络 I/O(reduce 通常和 map 不在同一节点上)，reduce 拷贝压缩的数据后进行解压，处理完成后可以压缩存储在 hdfs 上，以减少磁盘占用量。

 

数据存储格式

• 行式存储

　　优点： 相关的数据是保存在一起，比较符合面向对象的思维，因为一行数据就是一条记录，这种存储格式比较方便进行 INSERT/UPDATE 操作

　　缺点： 如果查询只涉及某几个列，它会把整行数据都读取出来，不能跳过不必要的列读取。当然数据比较少，一般没啥问题，如果数据量比较大就比较影响性能 由于每一行中，列的数据类型不一致，导致不容易获得一个极高的压缩比，也就是空间利用率不高 不是所有的列都适合作为索引

• 列式存储

　　优点： 查询时，只有涉及到的列才会被查询，不会把所有列都查询出来，即可以跳过不必要的列查询； 高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和 CPU。任何列可以作为索引；

　　缺点： INSERT/UPDATE 很麻烦或者不方便； 不适合扫描小量的数据

Hive 支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。

 

TEXTFILE，行式存储，但使用这种方式，hive 不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作

 

ORC，列式存储，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储

　　优点： ORC 是列式存储，有多种文件压缩方式，并且有着很高的压缩比。 文件是可切分（Split）的。因此，在 Hive 中使用 ORC 作为表的文件存储格式，不仅节省 HDFS 存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的 MapTask 也就减少了。 ORC 可以支持复杂的数据结构（比如 Map 等）。ORC 文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC 文件也是自解析的。

一个 ORC 文件可以分为若干个 Stripe，一个 Stripe可以分为三个部分：

1. indexData：某些列的索引数据。一个轻量级的 index，默认是每隔 1W 行做一个索引。这里做的索引只是记录某行的各字段在 Row Data 中的 offset
2. rowData :真正的数据存储。，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. StripFooter：存放各个stripe 的元数据信息。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。

PARQUET，列式存储，是面向分析型业务的列式存储格式。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。

 

存储格式总结

　　ORC存储文件默认采用 ZLIB 压缩。比 snappy 压缩的小。 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。

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

　　存储文件查询速度三种差不多

 

优化

0. 分区分桶技术，行列过滤

1. Fetch 抓取机制

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。

2. mapreduce 本地模式

mapreduce可以使用本地模拟环境运行，此时就不是分布式执行的程序，但是针对小文件小数据处理特别有效果。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。

3. join优化

　　1）map join 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。 在实际使用中，只要根据业务把握住小表的阈值标准即可，hive 会自动帮我们完成 mapjoin，提高执行的效率。

　　2）大表 join 大表

空key过滤，key对应的数据为异常数据，例如空，可进行过滤

空key转换，key对应的数据有用，必须进行join，通过 hive 的 rand 函数，随记的给每一个为空的 id 赋上一个随机值，这样就不会造成数据倾斜。

　　3）大小表，小大表join 在当下的 hive 版本中，大表 join 小表或者小表 join 大表，就算是关闭 map端 join 的情况下，基本上没有区别了（hive 为了解决数据倾斜的问题，会自动进行过滤） 。

4. group by 优化—map 端聚合

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。

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

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

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

5. 数据倾斜问题

　　1）调整mapTask个数

在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。

当 input 的文件都很大，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加 Map 数

　　2）调整reduceTask个数，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reduce，就会有多少输出文件，如果生成很多个小文件，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。

6. 了解执行计划—explain

7. 并行执行机制

通过设置参数 hive.exec.parallel 值为true，就可以开启并发执行。

8. 严格模式

通过设置属性 hive.mapred.mode 值为默认是非严格模式 nonstrict 。开启严格模式需要修改 hive.mapred.mode 值为 strict，开启严格模式可以禁止 3 种类型的查询。

　　1）对于分区表，除非 where 语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否

则不允许执行。用户不允许扫描所有分区。

　　2）对于使用了 order by 语句的查询，要求必须使用 limit 语句。因为 order

by 为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一个 Reducer 中进行处理，

　　3）限制笛卡尔积的查询。

9. jvm 重用机制

JVM 重用可以使得 JVM 实例在同一个 job 中重新使用 N 次，这个功能的缺点是，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。

10. 推测执行机制

推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。