Hive简介和扩展设想

Hive简介和扩展设想

By云深作者：Alen/Adam  2009年6月

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1．             Hive是什么

 

- Hive是Data Warehouse，Hive不是基于传统数据库上的Data Warehouse，但它能处理的数据量往往比传统数据库要大得多，而且成本低廉。它的诞生就是Facebook需要一个D/W平台来处理日益庞大的日志数据。

- Hive使用Hadoop系统存储和分析处理数据，因为Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延（low latency）问题，只能在完成处理时发出通知；Hadoop能够处理非常巨大的数据量。而Oracle等数据库是基于相对较小的数据量实时处理查询。

 

2．             Hive的架构

 

 

图1 Hive 架构（Hadoop 0.19.1）

 

Hive的总体结构如上图所示：

-          UI：接收HQL和显示HQL的RESULT；

-          DRIVER： 处理HQL的驱动模块；

-          COMPILER：Parse HQL并转换为MapReduce Jobs；

-          EXECUTION ENGINE：把MapReduce job提交给Hadoop系统，并等待Job的完成。

-          METASTORE: 存储databases的meta 信息，如db name、table name、columns info、

Ser/DE classname、data path、partitions info和buckets info。

 

3．             Hive的使用

 

1）  定义数据模型：

- db：默认的db名称为“default”。

 

- table：数据表，表中的数据是历史数据，所以是load进来的，不是动态地insert

进来的，也就是把整个数据文件copy或者mv到table的data path路径下。

 

- partition：分区，即把表中的数据分为几个partitions存放在不同的path路径下；

因为是data warehouse，所以partition一般根据时间段来划分，例如，把每一年

的数据放在一个独立的partition path路径下；

 

- bucket：根据columns把rows分类并存放在不同的文件中，例如，根据用户名称user_name把rows分开存放在32个不同的文件中，一般使用hash(user_name)来实现划分；

- 语法：

Create [External] table user_info (user_name string, subject string, mark int, teacher)

Partitioned by (dt string)  

Clustered by (user_name) into 32 BUCKETS      

Row format delimited Fields terminated by ‘/054’ Lines terminated by ‘/012’

[Location ‘’];

 

2）  load数据

- 把数据文件load到table或者table partition；

      - 语法：

           LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)];

 

3）  Select

   - Select语句用来实现对数据的分析和查询，Select语句会被翻译为不同的MapReduce任务，然后调用Hadoop来完成select。

      - 语法：

        Select user_info.user_name, count(distinct user_info.teacher), sum(user_info.mark) from user_info group by user_info.user_name;

 

4）  处理结果

- INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] FROM from_statement select_statement1;

 

- INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 FROM from_statement select_statement1；

 

4．             Hive的处理过程

 

举个实际的例子说明Hive如何利用Hadoop来处理Select 的。

Select user_info.user_name, count(distinct user_info.teacher), sum(user_info.mark) from user_info group by user_info.user_name;

  

   用explain语句可以看到Select对应的MapReduce任务树：

 

STAGE DEPENDENCIES:

  Stage-1 is a root stage

  Stage-2 depends on stages: Stage-1

  Stage-0 is a root stage

 

STAGE PLANS:

  Stage: Stage-1

    Map Reduce

      Alias -> Map Operator Tree:

        user_info

            Reduce Output Operator

              key expressions:

                    expr: user_name

                    type: string

                    expr: teacher

                    type: string

              # partition fields: 2147483647

              tag: -1

              value expressions:

                    expr: mark

                    type: string

      Reduce Operator Tree:

        Group By Operator

       

              expr: sum(VALUE.0)

              expr: count(DISTINCT KEY.1)

          keys:

                expr: KEY.0

                type: string

          mode: partial1

          File Output Operator

            table:

                input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat

                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat

 

  Stage: Stage-2

    Map Reduce

      Alias -> Map Operator Tree:

        /tmp/hive-alen/110634916/990405419.10002

          Reduce Output Operator

            key expressions:

                  expr: 0

                  type: string

            # partition fields: 1

            tag: -1

            value expressions:

                  expr: 1

                  type: string

                  expr: 2

                  type: string

      Reduce Operator Tree:

        Group By Operator

       

              expr: sum(VALUE.0)

              expr: count(VALUE.1)

          keys:

                expr: KEY.0

                type: string

          mode: partial2

          Select Operator

            expressions:

                  expr: 0

                  type: string

                  expr: 2

                  type: string

                  expr: 1

                  type: string

            File Output Operator

              table:

                  input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat

                  output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat

 

  Stage: Stage-0

    Fetch Operator

      limit: -1

 

  Hive把通过三个Stages来完成Select，Stage-1和Stage-2都是MapReduce Job；

  Stage-1:

-          Map: 从user_info的data path中读出data files，用user_info的Deserializer来分析rows并取出user_name,、teacher和mark三个columns的值，把这三个columns的值传送给Reducer；根据user_name和teacher来partition Map的结果。

-          Reduce：根据Map送过来的user_name、teacher和mark计算出user_name、count(distinct teacher)和sum(mark)；最后把结果保存在/tmp/hive-alen/110634916/990405419.10002目录下；

Stage-2:

-          Map：从/tmp/hive-alen/110634916/990405419.10002目录中取出文件并Deserialize rows取出user_name作为key.0，sum(mark)作为value.0，count(distinct mark)作为value.1，把这三个值传送给Reducer；根据user_name来partition Map的结果。

-          Reduce：根据Map传送过来的key.0，value.0和value.1计算出key.0, sum(value.0)和count(value.1)；把最后的结果保存在预定的临时目录下；

Stage-0：

- 从Stage-2的保存的临时目录中读取结果文件并deserialize rows取出结果。

 

5．             Hive的扩展设想

 

Hive最初是Facebook基于Hadoop为内部大规模日志数据处理提供的一个公共平台，贡献给Hadoop后，大家都对Hive发展成一个完整的强大的数据仓库和数据挖掘、分析平台有所期待。

关于一个完整的数据处理系统所具备的能力，Ben Fry在他的论文《COMPUTATIONAL INFORMATION DESIGN》中有较为详细分析和说明。另外，Michael Driscoll有一个比较概括性的说明，在“The Three Sexy Skills of Data Geeks”的论文中，他认为一个完整的数据处理系统需要具备三个方面的能力 （http://dataspora.com/blog/sexy-data-geeks/）：

1.     Statistics - traditional analysis you're used to thinking about

2.     Data Munging - parsing, scraping, and formatting data

3.    Visualization - graphs, tools, etc.

显然Hive离这个标准还有差距，当然它应该也是Hive扩展的重要方向：

 

1、  可视化：Hive现有的可视化UI还处在字符终端阶段，使用的用户也比较专业，面向不同的应用，提供个性化的可视化展现，是Hive进行扩展的一个重要方向；好在这个方面有很多开源项目可以集成…

 

2、  数据的预处理：Hive目前的设计，强调基于MapReduce的并行处理框架，实现面向大规模数据的后置处理,而对数据的前置处理（预处理）支持的比较简单，这使得Hive针对一个特定的应用时，往往表现为对数据预处理不充分，用户体验不理想，后置处理的负荷过重，重复性的后置处理浪费了大量的系统计算资源；如果Hive在数据预处理方面实现平台化，用户就可以根据自己的数据特点，定制相应的预处理能力，将数据的前置处理效果充分的发挥出来。

 

3、  丰富的数据分析能力：除常用的数据挖掘算法外，像类似 R Project这样的项目，相信在Google，Facebook这样的公司也会得到使用，集成这样的子系统，Hive的数据处理能力会更强。

 

4、  . . .