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Hive开发经验问答式总结
2018-12-07 01:18:20 】 浏览:5
Tags:Hive 开发 经验 问答 总结

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文档目录

  1. 向Hive程序传递变量的方式
    1. 方法1:字符串、正则、模板引擎等暴力方式替换
    2. 方法2:使用系统变量或者环境变量
    3. 方法3:在执行Hive命令时传入hivevar和hiveconf
  2. Order by和Sort by的区别?
  3. 遇到SQL无法实现的逻辑该怎么办?
  4. 怎样使用脚本语言来扩展HIVE
  5. Hive任务执行很慢,但是导入数据非常的快?
  6. 要读取的数据是tar.gz的格式怎么办?
  7. 已经有了Partitoin,为什么需要Bucket?
  8. 字段类型设置的越宽泛当然更好了?
  9. 有哪些针对HIVE的优化方法
    1. Join时大表写在最后
    2. 如果Join表数据量小,使用MapJoin
    3. 数据的思维,多使用临时表
    4. 怎样实现In语法
  10. 其他的一些技巧
    1. 删除整个数据库的方法
    2. 查看数据表的详细信息
    3. Hive中可以执行shell和hadoop dfs命令
    4. union all在数据对齐中的使用
    5. NULL和数字相加的问题
    6. 增加数据到HIVE表的两种方法

1. 向Hive程序传递变量的方式

使用Hive编写程序最常用的方法是将Hive语句写到文件中,然后使用hive -f filename.hql来批量执行查询语句。经常需要将外部参数传入到hql语句中替换其中的变量来动态执行任务,比如动态设定数据库名、表名、时间值、字段序列等变量,以达到脚本泛化执行的目的。

方法1:字符串、正则、模板引擎等暴力方式替换

最简单也最暴力的方式,是在hql文件中设定{table_name}这样的变量占位符,然后使用调度程序比如shell、python、java语言读取整个hql文件到一个字符串,替换其中的变量。然后使用hive -e cmd_str来执行该Hive命令字符串。举例代码如表格 1和表格 2所示。

表格 1 hive ql文件内容

表格 2 Python脚本读取、替换和执行Hive程序

方法2:使用系统变量或者环境变量

通常情况是使用shell来调度执行hive程序的,Hive提供了可以直接读取系统env和system变量的方法,如表格 3所示。

表格 3 使用env和system读取外部环境变量

这种方式比较好,比如在shell中可以配置整个项目的各种路径变量,hive程序中使用env就可以直接读取这些配置了。

方法3:在执行Hive命令时传入hivevar和hiveconf

第3种方法是在用hive命令执行hive程序时传递命令行参数,使用-hivevar和-hiveconf两种参数选项给该次执行传入外部变量,其中hivevar是专门提供给用户自定义变量的,而hiveconf则包括了hive-site.xml中配置的hive全局变量。

表格 4 hivevar和hiveconf传递变量的方法

hive -hivevar -f filehive-hivevar tbname=’a’ -hivevar count=10-f filename.hql
hive -hivevar -e cmdhive-hivevar tbname=’a’ -hivevar count=10-e ‘select * from ${hivevar:tbname} limit ${hivevar:count}’
hive -hiveconf -f filehive-hiveconf tbname=’a’ – hiveconf count=10-f filename.hql
hive -hiveconf -e cmdhive-hiveconf tbname=’a’ -hiveconf count=10-e ‘select * from ${hivevar:tbname} limit ${hivevar:count}’

最经常使用的是env和-hivevar方法,前者直接在Hive脚本中读取shell export的变量,后者则对脚本的当前执行进行参数设置。

2. Order by和Sort by的区别?

Hive基于HADOOP执行分布式程序,和普通单机程序不同的一个特点就是最终的数据会产生多个子文件,每个reducer节点都会处理partition给自己的那份数据产生结果文件,这导致了在HADOOP环境下很难对数据进行全局排序,如果在HADOOP上进行order by全排序,会导致所有的数据集中在一台reducer节点上,然后进行排序,这样很可能会超过单个节点的磁盘和内存存储能力导致任务失败。
一种替代的方案则是放弃全局有序,而是分组有序,比如不求全百度最高的点击词排序,而是求每种产品线的最高点击词排序。

表格 5 使用order by会引发全局排序

表格 6 使用distribute和sort进行分组排序

distribute by + sort by就是该替代方案,被distribute by设定的字段为KEY,数据会被HASH分发到不同的reducer机器上,然后sort by会对同一个reducer机器上的每组数据进行局部排序。

图 2 order by是全局有序而distribute+sort是分组有序

图 2 order by是全局有序而distribute+sort是分组有序

distribute+sort的结果是按组有序而全局无序的,输入数据经过了以下两个步骤的处理:
1) 根据KEY字段被HASH,相同组的数据被分发到相同的reducer节点;
2) 对每个组内部做排序
由于每组数据是按KEY进行HASH后的存储并且组内有序,其还可以有两种用途:
1) 直接作为HBASE的输入源,导入到HBASE;
2) 在distribute+sort后再进行orderby阶段,实现间接的全局排序;
不过即使是先distribute by然后sort by这样的操作,如果某个分组数据太大也会超出reduce节点的存储限制,常常会出现137内存溢出的错误,对大数据量的排序都是应该避免的。

3. 遇到SQL无法实现的逻辑该怎么办?

经常有Hive语句无法满足的需求,比如将日期20140319转换成2014Q1的季度字符串、先按照KEY进行group然后取每个分组的limt N值等情景,最直接的实现是使用Hive的提供的Java UDF接口来实现。
Hive共提供了以下三种类型的UDF,分别对应处理不同的场景:

表格 7 Hive提供的3种UDF类型

UDF类型名称特点举例
UDF用户自定义函数读取一行,返回单个值abs求单行某字段的绝对值
UDAF用户自定义聚合函数读取多行,返回单个值sum求多行的和
UDTF用户自定义表生成函数读取一行或多行,返回多行或这多列explode将一个字段变成多行,每个元素是一行

这三类函数,最常用是UDF,其次是UDAF,而UDTF一般都不会遇到,如下是一个UDF的编写与使用的完整实例,有以下几个特点:

  • 继承apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF父类;
  • 覆盖Text eva luate(Text str)方法;

表格 8 将日期转换成季度字符串的UDF

表格 9 Hive使用UDF的语法

UDF和UTAF是两类非常常用的自定义函数,前者处理单个字段,后者处理多行合并为1个字段,如果熟悉JAVA可以用这种方法开发,优点是这些UDF程序会直接在MAP-REDUCE本身任务的JVM中运行效率较高,但是缺点在于开发复杂周期长,不如解释性语言如Python的开发高效。

4. 怎样使用脚本语言来扩展HIVE

除了JAVA也可以使用其它语言来编写Streaming程序扩展Hive,好处是开发速度快(省去了JAVA编译、打包等步骤),缺点是Hadoop会多启动一个子Streaming进程来和父Java进程来通信,导致性能的降低。

图 3 Streaming UDF比JAVA UDF慢

图 3 Streaming UDF比JAVA UDF慢

开发Hive的Streaming程序和开发Hadoop的Streaming程序是相同的,都是从标准输入中读取按\t分割的数据,将\t分割的结果写出到标准输出中

表格 10 Hive Streaming的Python脚本

然后在Hive程序中可以这样调用该Steaming脚本

表格 11 Hive程序中调用Steaming的方法

几个需要注意的地方:

  • 需要用绝对路径的方法添加脚本文件;
    1. add file可以用于添加字典数据
    2. add file也是map join分发数据文件的方法
  • select中除了TRANSFORM不能有其他的字段;
    1. 所有需要的字段都需要写在TRANSFORM中;
  • 一个python脚本会处理该节点上所有的数据
    1. TRANSFORM一般都需要和distribute by.. sort by句式一起使用;
    2. 如果不用distribute by.. sort by句式,数据会被分到1个reduce节点上,造成单点负载过重;
    3. 因此该python脚本可以实现UTAF(多行聚合)和UDTF(1行变多行或多列)的;

5. Hive任务执行很慢,但是导入数据非常的快?

Hive使用Hadoop来执行查询,其查询执行速度是很慢的,但是使用load data向Hive中导入数据却非常快,这是因为Hive采取的是读时模式。

读时模式:读取数据的时候,对数据的类型、格式做检查;

写时模式:写入数据的时候,对数据的类型、格式等规范做检查;

将数据存到Hive的数据表时,Hive采用的是“读时模式”,意思是针对写操作不会做任何校验,只是简单的将文件复制到Hive的表对应的HDFS目录,如图 4所示。跟“读时模式”相对应的是“写时模式”,RDBMS一般采用“写时模式”,在将数据写入到数据表的时候会检查每一条记录是否合法,如果检查不通过会直接返回失败信息。

图 4 向Hive中导入数据只是简单的复制

图 4 向Hive中导入数据只是简单的复制

由于向Hive中存入数据的只是简单的文件复制和粘贴,所以导入数据速度非常的快。当读取、查询的时候,才会根据表模式来解释数据,这个时候如果遇到了不符合模式的数据,Hive会直接将数据解析成NULL。

Hive采用读时模式带来了以下几个好处:

  • 向Hive表中新增数据非常的快,通常情况下对于外来数据,采用的方法是直接用Hadoop命令将文件上传到一个HDFS目录,Hive直接读这个目录;
  • 一份数据可以被解析成多种模式,存储在Hive表中的数据跟Hive本身没有关系,数据也可以被其他工具比如Pig来处理;

6. 要读取的数据是tar.gz的格式怎么办?

HADOOP中存放的大部分都是日志数据,这些数据的字段重复率高,进行压缩的话能节省大量的存储空间,同时由于减少了网络传输带宽,使得任务的执行速率也会提升。

有没有方法读取压缩后的数据,比如tar.gz结尾的文件呢,答案是肯定的,并且不需要做任何操作就可以读取。HADOOP默认已经安装了编码解码器,并且是自动加载的。使用如下命令可以查看当前HADOOP安装的编解码器:

表 1 Hive客户端默认安装的编码解码器

其中GzipCodec用于对.tar.gz文件进行压缩和解压。

不同的编解码文件规则也是不同的,比如gzip文件由于压缩的时候掩盖了文件边缘信息,导致这个文件如果按大小拆分后会乱码,因此每个gzip文件如果特别大,就不适合做HADOOP计算。这样的文件可以采用另外的Bzip2进行压缩,这种格式用限定大小比如64MB的方法拆分后,每个分片都是独立完整能够读取的。

对于HADOOP的计算,有以下的三种压缩:

  • 输入数据压缩:比如对原始日志进行压缩,目的是节省HDFS存储空间;
  • 中间过程压缩:对MAP的结果进行压缩,传输到REDUCE节点后解压缩,然后进行计算,可以节省网络传输时间,不过解压缩会耗费CPU。HADOOP由于大部分计算是IO密集型而非CPU密集型,因此这种方法也会使用;
  • 输出结果压缩:目的也是节省存储空间,同时方便后续的其他任务快速读取和处理;

7. 已经有了Partitoin,为什么需要Bucket?

图 5 Hive各个数据结构的逻辑划分

图 5 Hive各个数据结构的逻辑划分

如图 5是Hive的数据结构划分,从大到小依次是:

  • 数据库database:对应HDFS上的最顶层目录,类似MySQL的数据库;
  • 表table:对应数据库下面的文件夹,表下面可以直接放数据,对应MySQL的表;
  • 分区partition:是对表按照某一维度进行的分表存储,比如各个省份的数据分别是一张表、或者每天一个分区,对应MySQL的分表概念;
  • 分桶bucket:是对数据按照某一字段进行HASH分开存储的结果,比如如果按照账号ID进行2个bucket存储,那么账号ID是奇数或者偶数,会分开存到两个不同的篮子中;
  • 文件:这个文件代表原始数据,可以放在篮子中,也可以放在partion和table中。

由此可以看出,partition和bucket的概念是类似的,不过也有所不同。bucket是对partion的更深一层HASH划分,并且可以限定HASH的桶数。如果按照日期分区,那么每天都是一个partition一直增长下去,但是如果限定30个bucket,不论多少数据,都会分开放在这30个bucket中。

同时分桶的概念,也是为了解决分区的一个问题,比如可以按照天、季度、省份等对数据分区,因为这些分类都是可控的,但是无法对账号进行分区,这样的分区数目会太大超过Inode数目限制。

分桶的出现有以下优点:

  • 解决一些数据无法分区问题,比如不能按账号分区,但是可以把账号数据分成N个桶;
  • 桶的数据量是固定的,所以不会有数据波动;
  • 每个桶中是一类数据,适合抽样;
  • 分桶有利于高效的Map join,比如两个表都按照账号ID分成了30个桶,那么可以肯定同一个账号肯定都在对应的桶里面,这样就实现了分桶JOIN。

8. 字段类型设置的越宽泛当然更好了?

Hive遵从读时模式,不论表模式定义成什么样子,存储的数据量是不变的。于是为了表模式的可扩展性,很容易将字段类型设置成最宽泛,比如只要是数字就设置成bigint,理由就是“数据量并没有因为我设置更大的范围类型而存储变大,当然设置越宽泛越好”。

字段类型确实没有影响到数据的存储,但是影响到了数据的计算。

图 6 Java通过Hive表定义来给存储的数据字段建模

图 6 Java通过Hive表定义来给存储的数据字段建模

由于Hive底层是执行的Hadoop程序是使用Java来实现的,将Hive的执行命令转化成Hive语句执行时,会将表字段的类型映射到Java中的变量,比如Hive中的int会映射到Java中的Int,但是Hive中的bigint会映射到Java中的Long。

当程序被分发到上千的机器节点上的时候,由于分配的是long类型而不是更合适的int类型,会造成整体的内存耗费量大幅增加,最终的结果就是Hive的执行效率降低了。

如果确认能够用更小的类型表示字段,就不要用更宽泛的类型。

9. 有哪些针对HIVE的优化方法

Join时大表写在最后

执行例如tablea join tableb join tablec的Hive join语句是,Hive会将table和tableb都全部加载到内存,然后逐行扫描tablec进行Join,因此写Join语句时一定把大表写在最后。

如果Join表数据量小,使用MapJoin

如果确认用于Join的表数据量很小,比如只有100MB大小,可以使用/*+ MAPJOIN(a) */语法,这样Hive会先将小表分发到所有reducer节点的分布式缓存中并加载到内存,然后进行Join操作,由于减少了shuffle操作,性能有所提升。

表 2 使用mapjoin的方法

数据的思维,多使用临时表

和关系数据库不同,Hive最终是对磁盘上的文件进行扫描处理,应该用数据处理的思维来待这些SQL。如果一个表很大,但是只用到了其中的一部分列字段,那么最好先建立一个临时表,该临时表的字段是大表的有效字段。这样会减少大表的重复扫描来提升性能。不过临时表太多也是Hive的一个确定,这也是Pig其实更适合用于ETL处理的一个对比。

怎样实现In语法

Hive没有提供IN语法,比如in(select)的语句都会报错,但是这种需求是存在的。其实可以通过left semi join来实现。

比如有这么两个数据表:

图 7 left semi join的例子数据

图 7 left semi join的例子数据

对这两个表执行下面的left semi join操作:

表 3 left semi join实现IN语法的方法

会得到如下的执行结果:

1 name1

2 name2

3 name3

4 name4

5 name5

该结果和使用in(select)结果是相同的。

10. 其他的一些技巧

删除整个数据库的方法

当数据库存在表时,先要删除表再能删除数据库,不过加上CASCADE关键字会递归的删除整个数据库:DROP DATABASE test_db CASCADE;

查看数据表的详细信息

可以有3种方法查看数据表的信息,分别是desc student_info; desc extended student_info; desc formatted student_info;第1种显示最简单的字段信息,第2种除了显示字段信息还显示数据存放位置、输入输出格式等详细信息,第3种则是用格式化的方法显示详细信息,更方便查看。

Hive中可以执行shell和hadoop dfs命令

在hive程序中可以直接执行shell命令和hadoop命令,并且因为这些HADOOP命令会直接共用Hive的当前JVM,执行速度会更快;

表格 12 在Hive环境下能更快速的执行Hadoop命令

union all在数据对齐中的使用

常常会遇到来自很多数据源的数据,每份数据都有相似的格式,并且处理逻辑也是相同的。可以用union all先将各份数据对齐后存储到一个表中,后续再对这个大表进行统一处理。

NULL和数字相加的问题

如果有用到sum函数,但是发现sum的列中有NULL值,可以使用以下方法转换成0值:COALESCE(f, cast(0 AS bigint)),coalesce方法会返回列表中第一个不为NULL的字段,相当于如果第一个字段是NULL,就第二个字段。

增加数据到HIVE表的两种方法

如果是外部数据,可以用external外部表,每天用hadoop fs -put的方法将数据复制到表目录中即可,这样也可以用于除了Hive的其他程序读取;

如果是中间表、临时表、产出表,则可以使用内部表,每天计算全量覆盖这些表内容;

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