标签：任务   data   order by   加载   select   min   user   textfile   字符串   

1. Hive基础

• 1. Hive基础
  • Hive基本概念
    • 引入原因：
    • Hive是什么
  • Hive数据管理
    • 四种数据模型
    • Hive内部表和外部表
    • Hive数据类型
  • Hive的优化
    • Map的优化：
    • Reduce 的优化
    • 一个Reduce:
    • 分区裁剪（partition）
    • 笛卡尔积
    • Map join
    • Union all
    • Multi-insert & multi-group by
    • Automatic merge
    • Multi-Count Distinct
    • Hive优化-- 大小表关联
    • Hive优化-- 大大表关联

Hive基本概念

引入原因：

• – 对存在HDFS上的文件或HBase中的表进行查询时，是要手工写一堆MapReduce码
• – 对于统计任务，只能由动MapReduce的程序员才能搞定
• – 耗时耗力，更多精力没有有效的释放出来

Hive是什么

• Hive基于一个统一的查询分析层，通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行查询、统计和分析

• Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转译成MR然后再Hadoop平台上运行，达到快速开发的目的

• Hive中的表是 纯逻辑 表，就只是表的定义等，即表的元数据。本质就是Hadoop的目录/文件，达到了元数据与数据存储分离的目的

• Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。

• Hive的内容是读多写少，不支持对数据的改写和删除(0.14版本之后，Hive支持更新删除功能，但需要手动进行配置 )

• Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定，需要指定三个属性：

• 列分隔符
  • \n****
• 行分隔符
  • 空格、\t、\001
• 读取文件数据的方法
  • TextFile、SequenceFile(二进制，是hadoop提供的一种二进制文件，

• 为什么选择Hive

因为简单！！

sql select word, count(*) from ( select explode(split(sentence, ‘ ‘)) as word from article ) t group by word

• Hsql与传统sql区别

• UDF，UDAF，UDTF

1. UDF:直接应用于select语句，通常查询的时候,需要对字段做一些格式化处理(大小写转换)，特点：一进一出，1比1

2. UDAF：多对一场景,group by

3. UDTF：一对多场景

• 读时模式 vs 写时模式

1. 读时模式：只有hive读的时候才会检查、解析字段和schema，优点：加载数据很迅速，因为在写的过程中是不需要解析数据

2. 写时模式：缺点：写的慢，需要建立一些索引、压缩、数据一致性、字段检查等，优点：读的时候会得到优化

• 与传统关系型数据库特点比较

1. hive和关系数据库存储文件的系统不同，hive使用的是hadoop的HDFS（hadoop的分布式文件系统），关系数据库则是服务器本地的文件系统；

2. hive使用的计算模型是mapreduce，而关系数据库则是自己设计的计算模型

3. 关系数据库都是为实时查询的业务进行设计的，而hive则是为海量数据做数据挖掘设计的，实时性很差

4. Hive很容易扩展自己的存储能力和计算能力，这个是继承hadoop的，而关系数据库在这个方面要比数据库差很多。

Hive数据管理

四种数据模型

• Table(默认表，也称内部表)
• External Table(外部表)
• Partition(分区表)
• Bucket(分桶表)

1. Hive会针对某一个列进行桶组织，通常对列值做hash
2. 优化查询、方便采样

Hive内部表和外部表

• Hive的create创建表的时候，选择的创建方式：

1. create table(内部表)
2. create external table(外部表)

• 内部表 vs 外部表

1. 差别：在对内部表操作的时候如果通过Hive对表进行删除，那么表结构和表中的数据也会删除，反之使用外部表的的话做删除操作时不会删除数据，只会删除表结构,所以尽量使用外部表

Hive数据类型

• 原生数据类型
• TINYINT
• SMALLINT
• INT
• BIGINT
• BOOLEAN
• FLOAT
• DOUBLE
• STRING
• BINARY（Hive 0.8.0以上才可用）

• TIMESTAMP（Hive 0.8.0以上才可用）

• 复合类型
• Arrays：ARRAY
• Maps:MAP
• Structs:STRUCT

• Union:UNIONTYPE

• 复合类型的作用

• Hive Sql -- join in MR

Hive的优化

Map的优化：

• – 作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 set dfs.block.size(=128)

• – Map越多越好吗？是不是保证每个map处理接近文件块的大小？

• – 如何合并小文件，减少map数？

  set mapred.max.split.size=100000000;
  set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
  set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
  set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHive`InputFormat;

• – 如何适当的增加map数？

  set mapred.map.tasks=10;

• – Map端聚合 hive.map.aggr=true ,Mr中的Combiners

Reduce 的优化

• hive.exec.reducers.bytes.per.reducer；reduce任务处理的数据量

• 调整reduce的个数：

• 设置reduce处理的数据量

• set mapred.reduce.tasks=10

sql select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘ group by pt; 写成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04‘;

一个Reduce:

• 没有group by

• order by（可以使用distribute by和sort by）

• 笛卡尔积

分区裁剪（partition）

• – Where中的分区条件，会提前生效，不必特意做子查询，直接Join和GroupBy

笛卡尔积

• – join的时候不加on条件或者无效的on条件，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积

Map join

• /+ MAPJOIN(tablelist) /，必须是小表，不要超过1G，或者50万条

• 假设有A表、B表，有A.join(B),如果A表示小表的话，可考虑是否将A表放入到内存中(小表尽量少于1G)，

Union all

• 先做union all再做join或group by等操作可以有效减少MR过程，尽管是多个Select，最终只有一个mr，数据不去重

• union操作不会产生重复记录但效率稍低一些，union all会产生重复数据但效率比union高一些

Multi-insert & multi-group by

• – 从一份基础表中按照不同的维度，一次组合出不同的数据

• – FROM from_statement

• – INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1)]select_statement1 group by key1

• – INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION(partcol2=val2 )]select_statement2 group by key2

Automatic merge

• – 当文件大小比阈值小时，hive会启动一个mr进行合并

• – hive.merge.mapfiles = true 是否和并 Map 输出文件，默认为 True

• – hive.merge.mapredfiles = false 是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False

• – hive.merge.size.per.task = 25610001000 合并文件的大小

Multi-Count Distinct

• – 必须设置参数：set hive.groupby.skewindata=true;

• – select dt, count(distinct uniq_id), count(distinct ip)

• – from ods_log where dt=20170301 group by dt

Hive优化-- 大小表关联

• 原因

• Hive在进行join时，按照join的key进行分发，而在join左边的表的数据会首先读入内存，如果左边表的key相对分散，读入内存的数据会比较小，join任务执行会比较快；而如果左边的表key比较集中，而这张表的数据量很大，那么数据倾斜就会比较严重，而如果这张表是小表，则还是应该把这张表放在join左边。

• 思路
• 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率

• 使用map join让小的维度表先进内存。

• 方法

• Small_table join big_table

Hive优化-- 大大表关联

• 原因

• 日志中有一部分的userid是空或者是0的情况，导致在用user_id进行hash分桶的时候，会将日志中userid为0或者空的数据分到一起，导致了过大的斜率。

• 思路

• 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。

• 方法

• on case when (x.uid = ‘-‘ or x.uid = ‘0‘ or x.uid is null) then concat(‘dp_hive_search‘,rand()) else x.uid end = f.user_id;

【Hive三】Hive理论

标签：任务   data   order by   加载   select   min   user   textfile   字符串   

原文地址：https://www.cnblogs.com/screen/p/9102576.html