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@sasaki 2016-04-22T03:25:14.000000Z 字数 5594 阅读 3130

Hive——数据分析系统

BigData

版本控制

  1.     @Title          Hive——数据分析系统
  2.     @Version        v1.0
  3.     @Timestamp      2016-01-20 18:08
  4.     @Author         Nicholas
  5.     @Mail           redskirt@outlook.com

一、Hive背景及应用场景

  1. Hive简介

    • Hive由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题，ETL（Extraction-Transformation-Loading）工具；
    • 构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS；
    • Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL，类似SQL， 但不完全相同；
    • 通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce）；
    • 可认为是一个HQL->MR的语言翻译器。

  2. Hive典型应用场景

    • 日志分析
      |- 统计网站一个时间段内的pv、uv
      |- 多维度数据分析
      |- 大部分互联网公司使用Hive进行日志分析，包括百度、淘宝等
    • 其他场景
      |- 海量结构化数据离线分析
      |- 低成本进行数据分析（不直接编写MR）

  3. Hive的特性

    • 简单，容易上手
      |- 提供了类SQL查询语言HQL；
    • 为超大数据集设计的计算/扩展能力
      |- MR作为计算引擎， HDFS作为存储系统
    • 统一的元数据管理（HCalalog）
      |- 可与Pig、 Presto等共享

  4. Hive的缺陷

    • Hive的HQL表达的能力有限
      |- 迭代式算法无法表达
      |- 有些复杂运算用HQL不易表达
    • Hive效率较低
      |- Hive自动生成MapReduce作业，通常不够智能；
      |- HQL调优困难，粒度较粗
      |- 可控性差

二、Hive基本架构

  1. Hive基本架构
    QQ截图20160121150939.jpg-205.8kB

  2. Hive主要模块

    • 用户接口
      |- 包括CLI，JDBC/ODBC，WebUI
    • 元数据存储（metastore）
      |- 默认存储在自带的数据库derby中，线上使用时一般换为MySQL
    • 驱动器（Driver）
      |- 解释器、编译器、优化器、执行器
    • Hadoop
      |- 用MapReduce进行计算，用HDFS进行存储

  3. 部署Hive实验环境（单机）
    QQ截图20160121151244.jpg-86.7kB

  4. 部署Hive生产环境（集群）
    QQ截图20160121151307.jpg-165.8kB

  5. 部署Hive metastore服务
    QQ截图20160121151529.jpg-224.2kB

三、Hive使用方式

  1. 命令行模式${HIVE_HOME}/bin/hive --help

  2. Hive外部资源

    • 外部资源：HQL运行时需要的jar包、二进制文件、文本文件、压缩文件等，外部资源需分发到集群的各个节点上使用
    • 三种外部资源：
      FILE：普通文件，Hadoop不会进行任何处理
      JAR：jar包，Hadoop自动将其加入CLASSPATH中
      ARCHIVE：归档文件，Hadoop可识别“.tgz”、“.tar.gz”、“.zip”等结尾的文件，并自动解压
    • 三种操作 
      1. ADD { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } <filepath1> [<filepath2>]*
      2. LIST { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } [<filepath1> <filepath2> ..]
      3. DELETE { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } [<filepath1> <filepath2> ..]

  3. Hive客户端程序
    方法1：提供JDBC/ODBC访问方式
    方法2：采用开源软件Thrift实现C/S模型，支持任何语言编写客户端程序

四、HQL查询语句

  1. 数据模型

    QQ截图20160121155851.jpg-137.4kB

  2. 数据类型
    QQ截图20160121155942.jpg-394.2kB

    Hive特有的数据类型
    QQ截图20160121160019.jpg-338.5kB

  3. 数据定义语句（ DDL）

    • Create/Drop/Alter Database
    • Create/Drop/Truncate Table
    • Alter Table/Partition/Column
    • Create/Drop/Alter View
    • Create/Drop/Alter Index
    • Create/Drop Function
    • Create/Drop/Grant/Revoke Roles and Privileges
    • Show
    • Describe
    1. CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
    2. (col_name data_type, ...)
    3. [PARTITIONED BY (col_name data_type, ...)]
    4. [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY
    5. (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
    6. [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)]
    7. [ [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] ]
    8. [LOCATION hdfs_path]

内部表与外部表示例

  1. create external table sogouqueryfish( 
  2. time varchar(8), 
  3. userid varchar(30), 
  4. query string, 
  5. pagerank int, 
  6. clickrank int, 
  7. site string 
  8. ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  9. location 'hdfs://master:8020/data/SogouQtmp';
  1. create table sogouqueryfish( 
  2. time varchar(8), 
  3. userid varchar(30), 
  4. query string, 
  5. pagerank int, 
  6. clickrank int, 
  7. site string 
  8. ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
  9. location 'hdfs://master:8020/data/SogouQtmp';
  11. drop table sogouqueryfish；

Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

  1. # 在HDFS中准备数据
  2. [root@master tmp]# hadoop fs -tail /user/root/sogo/SogouQ.reduced
  4. # 启动Hive CLI
  5. [root@master hive]# hive
  6. 16/01/21 17:17:08 WARN conf.HiveConf: DEPRECATED: Configuration property hive.metastore.local no longer has any effect. Make sure to provide a valid value for hive.metastore.uris if you are connecting to a remote metastore.
  8. Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.8-1.cdh5.3.8.p0.5/jars/hive-common-0.13.1-cdh5.3.8.jar!/hive-log4j.properties
  10. hive> show tables;
  11. OK
  12. Time taken: 0.111 seconds
  14. # 创建外部表示例
  15. # location后面跟的是目录，不是文件，hive会把整个目录下的文件都加载到表中
  16. hive> create external table test_sogo(time varchar(8), userid varchar(30), query string, pagerank int, clickrank int, site string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' location 'hdfs://master:8020/user/root/sogo/';
  17. OK
  18. Time taken: 0.065 seconds
  20. hive> show tables;
  21. OK
  22. test_sogo
  23. Time taken: 0.022 seconds, Fetched: 1 row(s)
  25. # 创建内部表示例
  26. hive> create table test_sogo_(time varchar(8), userid varchar(30), query string, pagerank int, clickrank int, site string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' location 'hdfs://master:8020/user/root/sogo/';
  27. OK
  28. Time taken: 0.059 seconds
  30. # 分别进行删除
  31. hive> show tables;                                                                                OK                                                                               
  32. test_sogo
  33. test_sogo_
  34. Time taken: 0.023 seconds, Fetched: 2 row(s)
  35. hive> drop table test_sogo;
  36. OK
  37. Time taken: 0.098 seconds
  38. hive> drop table test_sogo_;
  39. OK
  40. Time taken: 0.132 seconds
  41. hive> show tables;
  42. OK
  43. Time taken: 0.023 seconds

Partitions
传统数据库常常使用“天表”、“月表”、“年表”的方式组织数据库以避免单表过大导致的性能问题。
Hive使用partitions概念解决该问题，比如，相较于“天表”，Hive每天创建一个新的partition。当使用partitions时，可以在不扫描整个表的情况下操作必要的数据。

  1. CREATE TABLE sogouqueryfish(time varchar(8), userid varchar(30), query string, pagerank int,
  2. clickrank int, site string) PARTITIONED BY (day STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
  3. TERMINATED BY '\t';
  4. LOAD DATA INPATH '/data/SogouQ/SogouQ.sample' INTO TABLE sogouqueryfish
  5. PARTITION(day='2014-01-01');

将会在Hdfs 中 page_view文件夹中创建按日期命名的文件夹

  1. ../sogouqueryfish/day=2014-01-01/..
  2. ../sogouqueryfish/day=2014-01-02/..
  3. ..
  4. ../sogouqueryfish/day=2014-01-06/..

注意事项：

Bucket
Bucket类似于Partition。 Buckets根据查询常用的关键字的哈希值将数据分不到到用户自定义集合中。当需要做分区的列为连续值时，适合使用Bucket。
假设，在user_id列上执行查询 ，在user_id列上使用buckets。

  1. CREATE TABLE page_views_old(user_id INT, session_id INT, url STRING) PARTITIONED BY(day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
  2. LOAD DATA INPATH '/data/PageView/pageview.sample' INTO TABLE page_views_old PARTITION(day=1);
  3. set hive.enforce.bucketing = true;
  4. CREATE TABLE page_views(user_id INT, session_id INT, url STRING) PARTITIONED BY(day INT) clustered by(user_id) into 10 buckets ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
  5. from page_views_old insert overwrite table page_views partition(day=1) select user_id,session_id,url where day=1;

通过以上语句，表中的数据将会根据user_id的哈希数分成10个buckets。因此，当查询确定的user_id时，程序首先计算user_id的哈希数然后只查找对应的bucket。

进一步理解bucket的细节。假定以下是要向page_view表插入的数据：

  1. (user_id, session_id, url)
  2. (1, 1111, http://example.com/page/1)
  3. (2, 354, http://example.com/page/1)
  4. (22, 76764, http://example.com/page/1)
  5. (21, 74747, http://example.com/page/1)
  6. ..
  7. (63, 64646, http://example.com/page/1)

假设，哈希值的算法是对user_id的值对10取模。然后在加载数据时，程序会计算每个user_id的哈希值，并根据哈希排列每条记录。

对于第一条记彔,根据user_id= 1计算哈希值1 modulus 10 = 1
对于user_id=22的记彔,其哈希值是2 (22 modulus 10 = 2)
对于user_id=63的记彔,其哈希值是3 (63 modulus 10 = 3)

QQ截图20160122111223.jpg-53.2kB
因此所有的数据将会被分配到名为0-9的bucket中，当检索user_id=89的数据时，程序只会到Bucket 9查找。这样就丌会为了查找这个id而扫描整个表,节省了很多时间。

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