赞
踩
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库基础架构,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive的体系架构主要包括以下几个组件:
用户接口(User Interface):Hive提供了多种用户接口,包括命令行界面(CLI)、Web界面(Hive Web UI)和图形界面工具(如Hue),使用户能够与Hive进行交互。
元数据(Metadata)存储:Hive使用元数据来描述数据的结构和模式,以及数据存储的位置等信息。元数据可以存储在多种存储系统中,如关系型数据库(如MySQL)、Hadoop的HDFS或其他支持的存储系统。
查询编译器和优化器(Query Compiler and Optimizer):Hive将HiveQL查询转换为一系列的MapReduce或Tez任务。查询编译器负责将查询转换为适当的任务表示形式,而优化器则对查询进行优化以提高性能。
执行引擎(Execution Engine):Hive的执行引擎负责执行编译后的查询任务。它可以基于MapReduce、Apache Tez或Spark等执行引擎来实现任务的执行。
存储处理(Storage Handler):Hive支持多种数据存储格式,包括文本文件、序列文件、Parquet、ORC等。存储处理模块负责将数据从存储系统中读取或写入,并处理数据的格式转换和压缩等操作。
文件系统(File System):Hive可以与Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他支持的文件系统进行集成,以便存储和访问数据。
执行计划(Execution Plan):Hive在执行查询之前生成执行计划,该计划描述了查询的逻辑和物理操作,包括数据的读取、转换和聚合等步骤。
通过这些组件的协作,Hive提供了一个方便、灵活的数据仓库解决方案,使用户能够使用类似SQL的语言进行数据分析和查询,并将查询转化为适当的任务进行分布式处理和执行。
MapReduce 执行方式:这是HiveSQL最早采用的执行方式。在MapReduce执行方式下,Hive将HiveQL查询转换为一系列的MapReduce任务,并通过MapReduce框架来执行这些任务。每个查询会被转化为一个或多个MapReduce任务,其中Map任务用于数据的切分和转换,Reduce任务用于数据的聚合和计算。这种执行方式适用于大规模数据处理,但由于涉及磁盘IO和数据的序列化反序列化,性能相对较低。
Tez 执行方式:Apache Tez是一个基于YARN的数据处理引擎,用于执行复杂的数据流任务。在Tez执行方式下,Hive将HiveQL查询转换为Tez任务图,并通过Tez框架来执行任务。Tez采用了更高级别的任务调度和数据流控制机制,与MapReduce相比具有更低的延迟和更高的吞吐量。这种执行方式适用于需要较低延迟和更高性能的查询。
Spark 执行方式:Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统,可以用于大规模数据处理和分析。在Spark执行方式下,Hive将HiveQL查询转换为Spark任务,并通过Spark框架来执行任务。Spark具有内存计算和数据并行处理的能力,因此在某些情况下可以提供更高的性能和更低的延迟。这种执行方式适用于需要迭代计算、交互式查询和机器学习等复杂计算任务。
除了以上三种主要的执行方式,Hive还可以与其他执行引擎集成,如Apache Flink、Presto等,以满足不同的执行需求。根据具体的场景和需求,可以选择合适的执行方式来执行HiveSQL查询。
Hive导入数据的方式有以下几种常见的方式:
LOAD DATA:使用LOAD DATA命令将数据加载到Hive表中。LOAD DATA命令可以从本地文件系统或HDFS中的指定路径导入数据。语法如下:
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'input_path' [OVERWRITE] INTO TABLE table_name [PARTITION (partition_spec)];
其中,input_path
是数据文件的路径,table_name
是目标表的名称,partition_spec
是可选的分区规范,OVERWRITE
关键字表示是否覆盖已存在的数据。
INSERT INTO:使用INSERT INTO语句将数据插入到Hive表中。INSERT INTO语句可以从其他Hive表或查询结果中选择数据并插入到目标表中。语法如下:
INSERT INTO TABLE table_name [PARTITION (partition_spec)] select_statement;
其中,table_name
是目标表的名称,partition_spec
是可选的分区规范,select_statement
是选择数据的查询语句。
Hive外部表:创建外部表时,可以指定数据文件所在的位置。外部表在导入数据时,不会移动数据文件,而是将其在指定位置上建立一个指向数据文件的符号链接。外部表可以通过将数据文件复制到指定位置或直接在指定位置上写入数据来导入数据。
使用Hive的ETL工具:Hive提供了一些ETL工具,如Hive SerDe(序列化/反序列化)和Hive HCatalog(表管理工具),可以通过自定义数据格式和数据源连接器来导入数据。
使用ETL工具(如Sqoop)导入数据到HDFS,然后在Hive中创建表并将数据从HDFS加载到表中。Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具,可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop集群中的HDFS,然后使用Hive来处理数据。
这些方式提供了不同的灵活性和功能,根据具体的场景和需求,可以选择合适的方式来导入数据到Hive表中。
内部表(Internal Table):
外部表(External Table):
分区表(Partitioned Table):
桶表(Bucketed Table):
外部分区表(External Partitioned Table):
这些不同类型的表在Hive中提供了灵活性和适应性,根据具体的需求和场景选择合适的表类型可以提高数据查询、管理和与其他系统的集成能力。
Hive自带的单行函数包括但不限于以下几种,每种函数都有其特定的功能和用途:
字符串函数:
数值函数:
日期函数:
条件函数:
类型转换函数:
这些是Hive中常用的单行函数,可以用于数据的转换、操作和计算。根据具体的需求和场景,选择合适的函数可以对数据进行有效的处理和分析。
在Hive中,开窗函数(Window Functions)是一种用于对分组数据执行聚合操作或计算排名、累计值等分析任务的强大工具。开窗函数能够在查询结果中为每一行数据生成一个计算结果,而不会修改查询结果的行数。
Hive中的开窗函数基于窗口(Window)的概念,窗口定义了数据集中的一部分数据子集,用于指定计算聚合或分析的范围。开窗函数与分组函数类似,都可以对数据进行分组处理,但开窗函数能够在每个分组内部的行上执行计算,而不是返回单个聚合值。
Hive支持以下几种常用的开窗函数:
开窗函数的语法通常包括两个部分:函数调用和窗口规范。窗口规范定义了窗口的边界和排序方式,可以通过PARTITION BY子句指定分组列,通过ORDER BY子句指定排序列。开窗函数可以在SELECT语句的SELECT列表和ORDER BY子句中使用。
具体应用场景举例:
这些开窗函数可以根据具体的业务需求和数据分析场景进行灵活应用,帮助用户更高效地处理和分析数据。
通过使用开窗函数,可以在Hive中轻松执行各种复杂的分析任务,例如计算行级别的累计值、计算排名、获取窗口内的最大值或最小值等。开窗函数提供了更灵活的数据处理和分析能力,使得Hive在数据分析和报告生成等方面更加强大和高效。
未被 external 修饰的是内部表(managed table),被 external 修饰的为外部表(external table)
区别:
内部表数据由 Hive自身管理,外部表数据由 HDFS管理;
内部表数据存储的位置是 hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),外部表数据的存储位置由自己制定(如果没有 LOCATION,Hive 将在HDFS 上的/user/hive/warehouse 文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹,并将属于这个表的数据存放在这里);
删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据;删除外部表仅仅会删除元数据,HDFS上的文件并不会被删除;
八、Hive有索引吗
Hive 支持索引,但是 Hive 的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive 不支持主键或者外键。
Hive 索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce 任务中需要读取的数据块的数量。
在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的。
虽然 Hive 并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下,快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下,建立索引还是可以提高 Hive 表指定列的查询速度。(虽然效果差强人意)
索引适用的场景:
适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后,都要重建索引以构建索引表。
Hive索引的机制如下:
Hive 在指定列上建立索引,会产生一张索引表(Hive 的一张物理表),里面的字段包括,索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量;
v0.8 后引入 bitmap 索引处理器,这个处理器适用于排重后,值较少的列(例如, 某字段的取值只可能是几个枚举值);
因为索引是用空间换时间,索引列的取值过多会导致建立 bitmap 索引表过大。但是,很少遇到 Hive 用索引的。说明还是有缺陷 or 不合适的地方的。
ORC(Optimized Row Columnar)和Parquet是两种常见的列式存储格式,它们在处理大数据量时具有以下优点:
良好的压缩率:列式存储格式可以根据列中的数据特点进行更有效的压缩,因为相同类型的数据在列中是连续存储的。这可以显著减少存储空间的占用,并降低存储成本。
快速数据扫描:由于数据按列存储,查询只需要读取和解码涉及的列,而不必读取和解码其他列。这样可以减少不必要的IO开销,提高数据的读取速度和查询性能。
谓词下推优化:列式存储格式支持谓词下推,即将查询条件下推到存储层,只加载满足条件的数据,减少不必要的数据扫描。这可以显著减少数据的传输量和处理时间,提高查询效率。
列式压缩编码:列式存储格式通常使用针对列数据的高效压缩编码算法,如字典编码、位图编码和独立编码等。这些编码方法可以进一步减小数据的存储空间,并提高数据的读取速度。
列剪枝:在列式存储格式中,如果查询只需要部分列的数据,可以直接跳过其他列的读取和解码过程。这对于宽表和包含大量列的数据集来说,可以大大减少IO开销和内存消耗。
综上所述,ORC和Parquet等列式存储格式通过优化存储结构、压缩算法和查询执行策略,可以提供更高的数据压缩率、更快的数据扫描速度和更好的查询性能,尤其适用于大规模数据分析和查询场景。
星型模型
星形模式(Start Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。
星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:
a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;
b. 每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中,作为两边连接的外键;
c. 以事实表为核心,维表围绕核心呈星形分布;
雪花模型
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的,虽然这种模型相比星型更规范一些,但是由于这种模型不太容易理解,维护成本比较高,而且性能方面需要关联多层维表,性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。
星座模型
星座模式是星型模式延伸而来,星型模式是基于一张事实表的,而星座模式是基于多张事实表的,而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表,但在很多时候维度空间内的事实表不止一个,而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期,绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据。
如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。
hive处理 json数据总体来说有两个方向的路走
将 json以字符串的方式整个入 Hive表,然后通过使用 UDF函数解析已经导入到 hive中的数据,比如使用 LATERAL VIEWjson_tuple的方法,获取所需要的列名。
在导入之前将 json拆成各个字段,导入 Hive表的数据是已经解析过得。这将需要使用第三方的
SerDe。
在 Hive 中,SORT BY
和 ORDER BY
是用于对查询结果排序的两种关键字,它们在语义和执行方式上有一些区别。
SORT BY
:
SORT BY
用于在 Map 阶段对数据进行局部排序,即在每个 Mapper 的输出结果中进行排序。SORT BY
语句必须与 DISTRIBUTE BY
或 CLUSTER BY
一起使用,以确保在 Reduce 阶段对数据进行全局排序。SORT BY
只能对 SELECT 查询的结果进行排序,无法用于全局排序和合并多个 Reducer 输出。SORT BY
可以使用多个字段进行排序,可以指定升序(ASC)或降序(DESC)。ORDER BY
:
ORDER BY
用于在 Reduce 阶段对整个数据集进行全局排序,即对最终的查询结果进行排序。ORDER BY
可以对任意查询结果进行排序,不需要与其他排序关键字结合使用。ORDER BY
的排序操作在 Reduce 阶段完成,可能涉及数据的合并和洗牌,因此性能开销较大,特别是当数据量较大时。ORDER BY
可以使用多个字段进行排序,可以指定升序(ASC)或降序(DESC)。总结:
SORT BY
用于局部排序,需要与 DISTRIBUTE BY
或 CLUSTER BY
结合使用,适用于部分排序和提高局部聚合的性能。ORDER BY
用于全局排序,可以对任意查询结果进行排序,适用于需要对整个数据集进行排序的情况,但可能产生较大的性能开销。Hive数据倾斜是指在Hive表中某些分区或某些列的数据分布不均匀,导致某些任务或操作的执行时间明显长于其他任务或操作。数据倾斜可能由以下原因引起:
数据分布不均匀:Hive表中的数据在某些分区或某些列上存在明显的不均匀分布。例如,某些分区的数据量过大,而其他分区的数据量较小,或者某些列的值分布不均匀。
数据倾斜的键或组合键:在使用JOIN、GROUP BY、ORDER BY等操作时,如果使用的键或组合键存在大量相同key值的情况,会导致该任务处理的数据量明显大于其他任务。
数据倾斜的连接条件:在进行JOIN操作时,如果连接条件不合理或存在数据倾斜的连接条件,会导致某些连接组合的数据量非常大,从而导致倾斜。比如连接字段中存在大量null值,这会导致经过计算的哈希值一样,进而被放进一个reduce里面,导致此reduce任务压力过大。
不同数据类型关联产生数据倾斜:在进行JOIN操作时,如果连接的两个表或连接的字段具有不同的数据类型,可能会导致数据倾斜的情况。这是因为不同数据类型的字段在内存中占用的空间大小不同,计算过程中可能会导致某些任务处理的数据量明显大于其他任务,从而引起倾斜
数据倾斜会影响查询性能和资源利用率,可能导致任务运行时间过长、资源不均衡等问题。为了解决数据倾斜问题,可以采取一些策略,如使用合适的数据分桶、数据倾斜的处理方式(如倾斜连接、倾斜聚合)、调整查询计划等。此外,数据倾斜还可以通过数据预处理、数据重分布等手段进行缓解。
优化表设计:
动态调整并行度:
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
、hive.exec.reducers.max
)或使用动态资源分配等方式来实现。使用随机前缀或哈希函数:
数据重分布:
DISTRIBUTE BY
、CLUSTER BY
)或自定义 MapReduce 作业来实现数据重分布。使用压缩:
注意:以上只是对整体宏观把控的方法论,生产环境中需要判断是否会出现数据倾斜,并根据具体情况选择适合的解决方案提前进行优化,有时可能需要结合多种方法来解决数据倾斜问题。
当在Hive中遇到小文件过多的问题时,可以采取以下几种解决方案:
合并小文件:
ALTER TABLE ... CONCATENATE
)将小文件合并成更大的文件。ALTER TABLE table_name CONCATENATE;
动态分区:
hive.exec.dynamic.partition.mode
为 nonstrict
,可以启用动态分区插入数据的功能。INSERT OVERWRITE TABLE table_name PARTITION (partition_column) SELECT ...;
压缩文件:
CREATE TABLE table_name (...) STORED AS Parquet TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='snappy');
分桶(Bucketing):
CLUSTERED BY
关键字指定分桶的字段和桶的数量。CREATE TABLE table_name (...) CLUSTERED BY (bucket_column) INTO num_buckets BUCKETS;
数据归档和清理:
综合以上方法,可以根据具体情况选择合适的解决方案或组合多种方案来解决Hive中小文件过多的问题。注意在操作之前备份数据,并根据数据量、查询模式和存储成本等因素进行综合考虑。
在Hive中进行优化的常见技术和策略包括:
数据分区和分桶:
数据压缩:
数据格式优化:
调整查询配置:
数据倾斜处理:
合理设计数据模型和表结构:
数据归档和清理:
以上是Hive中常用的一些优化技术和策略,具体的优化方案需要根据实际情况和业务需求进行评估和选择。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。