# HIVE3 深度剖析 (上篇)
大家好，我是明哥！
HIVE3 相对于HIVE2，差异还是很大的，为方便大家了解这些差异点以更有效地使用HIVE，接下来我会通过几篇文章，重点剖析下这些差异点。
整个系列分为上下两篇文章，涵盖以下章节：
1. 从 HIVE 架构的演进看 HIVE 的发展趋势
2. 盘点下 HIVE3.X 和 HIVE2.X 的那些重大差异点
3. HIVE3.X 的 ORC 事务表详解
4. HIVE3.X 的 LEGACY 传统模式详解
5. 周边生态如 SPARK/DATAX 如何对接HIVE 3x
6. 大数据应用对接 HIVE3.x 的几点建议
本片文章是上篇，包含前三个章节，希望大家喜欢。
## 1. 从 HIVE 架构的演进看 HIVE 的发展趋势
***早期的 HIVE，按照 METASTORE SERVICE/DB 所处的位置，经常会提到三种模式：内嵌模式，本地模式，远程模式：***
- 内嵌模式：客户端和服务端还有底层存储元数据的数据库是同一个进程（使用的是derby这种jvm嵌入式数据库），是一体的（即不区分客户端和服务端）；
- 本地模式：在内嵌模式的基础上，把存储元数据的数据库拆分了出来，但客户端和服务端还是同一个进程，是一体的（即不区分客户端和服务端）；
- 远程模式：在本地模式的基础上，把元数据服务 hms 也拆分出来作为一个单独的进程，有了真正意义上的客户端和服务端，从 HIVE1.X 开始，所有生产环境推荐使用的都是 remote metastore 模式；
***我们重点看下从 HIVE1.X 开始，生产环境使用的 远程模式：***
- 远程模式，在服务端，包括一个或多个查询引擎 HiveServer2 和一个元数据引擎 HMS (Hive Metastore Service）；
- 远程模式，从客户端使用方式来看，在 hive1.x 和 hive2.x 中又可以进一步分为两种方式：hive cli 的胖客户端模式，和 beeline 的瘦客户端模式；
- Hive cli 的胖客户端模式，客户端承载了 hiveserver2 的查询引擎角色，只需要访问服务端的元数据服务 hms 即可；
- Beeline 的瘦客户端模式，客户端需要访问服务端的 hiveserver2 ，并通过 hiveserver2 访问底层的 hms；
- 从 hive3.x 开始，hive 不再支持 cli 胖客户端模式， 仅仅支持 beeline 瘦客户端模式；
- 目前HIVE远程模式，完整的架构图如下:
***从上述HIVE 架构的演进，可以看到 HIVE 如下发展趋势：***
- HIVE 将客户端与服务端分离，并在服务端进一步按照功能拆分出 hiveserver2 和 hms 两个服务，就可以应对多个客户端的并发访问，也能够适配大数据生态的其它计算引擎，如 spark/impala/presto/flink；
- 为了提高数据质量，也为了提高数据查询和分析的效率 Hive 社区还孵化出了列式存储 orc ，目前 Orc 已经是 apache 顶级项目；
- HIVE 进一步补强优化了 hiveserver2 服务端，通过 ORC 事务表提供了对增删改查的完善的 ACID 语义的支持，也通过 LLAP 加强了互动查询的效率，还通过 streaming 增强了实时流处理能力；
- 综上所述， HIVE 已经从早期一个简单的存储引擎之上的 SQL 解析层（单纯的 JAR 而没有服务），逐渐迭代优化，补齐功能短板，越来越像传统的关系型数据库，成为一个完善的数据仓库解决方案了！
- 注意 1： HIVE 是针对数据仓库的 OLAP 场景，不是针对事务交易的 OLTP 场景，不能当做 OLTP 数据库来 使 用！
- 注意 2：虽然 HIVE 做了大量性能方面的优化，但由于它是存算分离的架构，在执行时也需要向 YARN 等资源管理器动态申请资源，所以其查询性能一般比 OLAP 数据库还是要差些的，比如 GP/DORIS/CK 等。
***Cloudera 官方建议，为最有效地使用HIVE3，需要注意一下几点：***
## 2. 盘点下 HIVE3.X 和 HIVE2.X 的那些重大差异点
***HIVE3.X不再支持以下特性:***
- Hive cli: HIVE3.X 不再支持 胖客户端 Hive CLI, 仅支持瘦客户端 beeline；
- Hive on mr: HIVE3.X 底层执行引擎不再支持 hive on mr , CDP 中也不再支持 hive on spark 仅支持 hiveon tez (Hive on Tez 提供更好的 ETL 性能）;
- Hive index: 通过 HIVE 18448 在 hive 3.x 中彻底移除了对 Index 的支持；(orc/parquet 列式文件存储格式本身提供了对 index 和 bloom filter 的支持, 相关参数 hive.optimize.index.filter 默认为 true; hive2.3.0 也增加了对物化视图 materialzed views 的 automatic rewriting 的支持，这些功能很好地替代了Index);
***在 DDL 执行效果上，HIVE3.X和HIVE2.X有以下差异：***
- HIVE3.X CREATE TABLE，不指定格式时，默认 为 ORC 格式，之前版本默认为 text 格式；
- HIVE3.X CREATE TABLE，不指定是否为事务表时，默认为 ORC 事务内表，之前版本默认为 ORC 非事务内表；
- Hive3.x 的 ORC 事务内表，支持高效 的 insert/update/delete/merge, 且不再需要进行分桶；
- Hive3.x 的 ORC 事务内 表，分为 full acid 事务内表，和 Insert only 事务内
表: TBLPROPERTIES(‘transactional’=‘true',transactional_properties='insert_only’或'default');
- HIVE3.X 增加了新的语法 CREATE MANAGED TABLE xyz(col1 type,...) type,...)，来显示创建 managed table;
- HIVE3.X 中，external 外表有两种类型：external purge table 和 external non purge table: TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE',external.table.purge’=’TRUE;
- Hive3.x 中，内表和外表的默认存储路径，分别由参数 hive.metastore.warehouse.dir 和hive.metastore.warehouse.external.dir 控制，在 cdp 中默认值分别为 /warehouse/ tablespace/managed/hive 和 /warehouse/ tablespace/external/hive;
- HIVE3.X 中，内表和外表的存储路径，分别可以在 DATABASE” 级别和 “TABLE” 级别通过 location 参数来修改;
- HIVE3.X CREATE TABLE 创建 managed table 时，推荐不在 TABLE 级别指定 location ，此时会使用 hive.metastore.warehouse.dir 指定的默认值或 DATABASE 级别覆盖的值；（如果指定路径，路劲的值必须是 managed
warehouse root dir 或 database 的 managedLocationUrI 之下的路径）；
- HIVE3.X CREATE TABLE 创建 external table 时， 也推荐不指定 location，此时会使用参数 hive.metastore.warehouse.external.dir 指定的默认值 （也可以在 TABLE 级别来指定）；
- HIVE3.X Drop external table 时，会不会删除表底层实际的数据，取决于参数 external.table.purge；
- HIVE3.X truncate table，只能对内部 表，或‘external.table.purge’=’TRUE' 的外部表，才能被 truncate ；（否则会报错);
***HIVE3.X相比HIVE2.X,重大参数变化如下：***
- hive.default.fileformat.managed:升级前None，升级后ORC;
- hive.metastore.disallow.incompatible.col.type.changes:控制是否允许更改不兼容的列类型，比如将 STRING 列更改为 INT 列;升级前FALSE，升级后TRUE;
- hive.metastore.warehouse.dir:升级前 /user/hive/warehouse，升级后/tablespace /managed/hive;
- hive.server2.enable.doAs:升级前TRUE (in case of unsecure cluster only)，升级后FALSE;
- hive.txn.manager:升级前org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager ，升级后 org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
- hive.execution.engine：升级前mr，升级后tez；
- hive.cbo.enable: 升级前 FALSE，升级后 TRUE;
- hive.auto.convert.sortmerge.join/hive.auto.convert.sortmerge.join.reduce.side: 升级前: FALSE in the old CDH,TRUE in the old HDP; 升级后TRUE;
- hive.auto.convert.sortmerge.join.to.mapjoin: 升级前FALSE,升级后TRUE;
- hive.exec.dynamic.partition.mode：升级前strict，升级后nonstrict；
- hive.exec.max.dynamic.partitions：升级前1000，升级后5000；
- hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode：升级前100，升级后2000；
## 3. HIVE3.X 的 ORC 事务表详解
***如上文所说，HIVE的一个最主要的发展趋势，就是已经从早期一个简单的存储引擎之上的SQL解析层（单纯的JAR而没有服务），逐渐迭代优化，补齐功能短板，越来越像传统的关系型数据库，成为一个完善的数据仓库解决方案了！这其中最显眼的功能点，就是 HIVE 推出的 ORC ACID 事务表，通过该特性，HIVE可以向其它流行的数据湖框架 deltaLake/hudi/iceberg 一样，通过 ACID 事务特性，提供对并发读写的支持，提供记录级别的增删改查。***
- 在默认情况 下 HIVE3.X CREATE TABLE 语句会在 Hive Metastore 中创建一个 ORC 格式的 Full ACID v2 事务内表;
- Hive 严格控制对 ORC 事务表的访问，并定期在后台对表执行压缩 compaction 操作 当然， Spark 和其他客户端访问 Hive ORC 事务表的方式也相应地需要作出变化）；
- 与 Non ACID 表相比， Hive Full ACID v2 （事务内表）提供了更好的批量性能、安全保障和用户体验
- Full ACID v2 Hive 表有以下四个特点：
- 支持 Insert/Update/Delete/Merge 操作;
- ETL 性能与 Non ACID 表一样好;
- 无需进行分桶操作;
- 与 S3 等云端对象存储完全兼容;
- 与 Non ACID 表相比， Hive Full ACID v2（事务内表 ）提供了 row 级别的 ACID 语义，而不再仅仅是 table或 partition 级别的 ACID ，并基于此支持了以下场景：
- 提供了多任务并发读写同一个表或同一个分区的能力： one application can add rows while another reads from the same partition without interfering with each other;
- 提供了对 Streaming ingest of data 的支持：不再引起 dirty read 和 小 文件问题；（可以更好地对接 flink/kafka/flume）
- 提供了对数仓的 SCD Slowly changing dimensions 的支持：HIVE ACID 通过提供记录级别的 inserts/delete,可以完善地支持数仓星型模型的缓慢渐变维度;
- 提供了记录级别的数据修复 data restatement 功能：HIVE ACID 通过提供记录级别的Insert/Update/Delete，支持了数据修复和删除功能；
- 提供了批量更新功能：通过 Merge 提供了批量更新功能；
***HIVE 官方文档对 ORC ACID 事务内表的实现机制，有详细的描述，建议大家翻阅下，部分要点概括如下：***
- HDFS 文件不支持原地更新，在APPEND追加写入文件时也不支持对该文件并发读取时的数据一致性；
- 为了在 HDFS 文件系统的以上特性基础上提供 ACID 语义，HIVE 对 ACID 事务表（或表分区）底层的 HDFS 目录，做了类似 deltalake/hudi/iceberg 一样的精细化管理，在该目录底层又创建了两个子目录，一个是 base 子目录，一个是 delta 子目录：
- 表或表分区的大部分数据，都以文件形式存储在 base 子目录下；
- 每次对表或表分区的增删改操作，都对应一个事务，都会创建一个对应的 delta 子目录，并将这些增量操作产生的数据，以文件形式存储在该 delta 子目录下；
- 读取表或分区数据时，会合并 base 子目录和 delta子目录下的所有文件，以呈现完整的数据；
- 在后台 hms 中有一系列 compactor 线程，会合并/压缩 base 和 delta子目录下的众多文件，以优化读取性能；
- compactor 在后台的执行，不会影响前台用户对表或分区的并发读取操作；
- compactor 分为 major 和 minor 两种类型，类似 hbase 的 compactor；
***事务表主要参数如下：***
- ORC事务表客户端相关参数：
- hive.support.concurrency:true
- hive.enforce.bucketing: true (Not required as of Hive 2.0
- hive.exec.dynamic.partition.mode: nonstrict
- hive.txn.manager:org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
- ORC事务表服务端相关参数（hms）：
- hive.compactor.initiator.on:true
- hive.compactor.worker.threads: a positive number on at least one instance of the Thrift metastore service
***HIVE3对事务表新增了一些命令，主要有以下这些：***
- 提供了对以下 DML 命令的支持： INSERT…VALUES, UPDATE,DELETE,merge into;
- 可以通过以下命令查看压缩任务，事务，锁等：SHOW TRANSACTIONS/COMPACTIONS/LOCKS;
- 可以通过以下命令手动触发对表的压缩：Alter table xxx compact ‘minor/ major’and wait （自动压缩之外的补充）
- MERGE INTO 是一个很方便的命令，其语法如下：
~~~java
MERGE INTO
ON < boolean expression1>
WHEN MATCHED [AND < boolean expression2>] THEN UPDATE SET
WHEN MATCHED [AND < boolean expression3>] THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED [AND < boolean expression4>] THEN INSERT VALUES
~~~