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【大数据Hive】hive 多字段分隔符使用详解_hive数据库字段分隔符

作者：盐析白兔 | 2024-03-14 14:33:07

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hive数据库字段分隔符

一、前言

二、hive默认分隔符规则以及限制

2.1 正常示例：单字节分隔符数据加载示例

2.2 特殊格式的文本数据，分隔符为特殊字符

3.4 解决方案二：RegexSerDe正则加载

问题一处理过程：

问题二处理过程：

3.5 解决方案三：自定义InputFormat

4.1.3 parse_url_tuple

4.1.4 案例操作演示

一、前言

分隔符是hive在建表的时候要考虑的一个重要因素，根据要加载的原始数据的格式不同，通常数据文件中的分隔符也有差异，因此可以在建表的时候指定分隔符，从而映射到hive的数据表。

二、hive默认分隔符规则以及限制

Hive默认序列化类是LazySimpleSerDe，其只支持使用单字节分隔符（char）来加载文本数据，例如逗号、制表符、空格等等，默认的分隔符为”\001”。

根据不同文件的不同分隔符，我们可以通过在创建表时使用 row format delimited 来指定文件中的分割符，确保正确将表中的每一列与文件中的每一列实现一一对应的关系。

如下是hive建表语法树中的一部分

在这个语法树中，大家熟知的分隔符即 DELIMITED 关键字，从语法中看出来默认情况下，其分割的都是单字节的数据，可现实情况下，实际要处理的文本数据内容可能要复杂很多，比如下面这些情况：

2.1 正常示例：单字节分隔符数据加载示例

下面这种文本格式的原始数据，可以直接使用没问题；

2.2 特殊格式的文本数据，分隔符为特殊字符

每一行数据的分隔符是多字节分隔符，例如：”||”、“--”等，如下面这样的数据；

2.2.1 文本数据的字段中包含了分隔符

每列的分隔符为空格，但是数据中包含了分割符，时间字段中也有空格；

三、突破默认限制规则约束

3.1 数据加载不匹配情况 1

文本内容数据格式如下

建表sql，这里字段分隔符采用 || 与文本对应；


drop table singer;
create table singer(
    id string,
    name string,
    country string,
    province string,
    gender string,
    works string)
row format delimited fields terminated by '||';
 
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/test01.txt' into table singer;

执行建表并加载数据

从数据来看，字段并没有解析完全，并且某些字段解析失败，和预期的不太一样，这是怎么回事呢？

3.2 数据加载不匹配情况 2

原始文本数据内容格式如下

建表并加载数据，这里采用空格作为分隔符；


drop table apachelog;
create table apachelog( ip string,stime string,mothed string,url string,policy string,stat string,body string)
row format delimited fields terminated by ' ';
 
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/apache_web_access.log' into table apachelog;

执行完成后检查数据

从数据来看，某些字段的解析不仅错误，而且字段也出现了错位；

从上面两个简单的示例来看，如果要解析的原始文本数据中的某些字段自身包含了分隔符，这时候再使用默认的LazySimpleSerDe序列化加载数据时，将得不到预期的结果，出现数据解析错误的情况。

关于上述问题，下面提几种常用的解决办法。

3.3 解决方案一：替换分隔符

在第一个示例中的数据，要想使用默认分隔符，可以考虑对原始数据进行预处理，将双|转换为单个|后再导入；

至于转换的过程，可以人工处理，也可以使用MR程序处理，使用MR程序处理的话可以参考下面的伪代码，


package bigdata.itcast.cn.hbase.mr;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
 
import java.io.IOException;
 
/**
 * @ClassName ChangeSplitCharMR
 * @Description TODO MapReduce实现将多字节分隔符转换为单字节符
 * @Create By  itcast
 */
public class ChangeSplitCharMR extends Configured implements Tool {
    public int run(String[] arg) throws Exception {
        /**
         * 构建Job
         */
        Job job = Job.getInstance(this.getConf(),"changeSplit");
        job.setJarByClass(ChangeSplitCharMR.class);
 
        /**
         * 配置Job
         */
        //input：读取需要转换的文件
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        Path inputPath = new Path("datas/split/test01.txt");
        FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath);
 
        //map：调用Mapper
        job.setMapperClass(ChangeSplitMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //reduce：不需要Reduce过程
        job.setNumReduceTasks(0);
 
        //output
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        Path outputPath = new Path("datas/output/changeSplit");
        TextOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);
 
        /**
         * 提交Job
         */
        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : -1;
    }
 
    //程序入口
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //调用run
        Configuration conf = new Configuration();
        int status = ToolRunner.run(conf, new ChangeSplitCharMR(), args);
        System.exit(status);
    }
 
 
    public static class ChangeSplitMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable>{
        //定义输出的Key
        private Text outputKey = new Text();
        //定义输出的Value
        private NullWritable outputValue = NullWritable.get();
 
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //获取每条数据
            String line = value.toString();
            //将里面的||转换为|
            String newLine = line.replaceAll("\\|\\|", "|");
            //替换后的内容作为Key
            this.outputKey.set(newLine);
            //输出结果
            context.write(this.outputKey,this.outputValue);
        }
    }
}

3.4 解决方案二：RegexSerDe正则加载

顾名思义就是使用hive提供的相关正则的语法来处理这个问题，为什么呢？因为hive内置了很多SerDe类；

Hive内置的SerDe

除了使用最多的LazySimpleSerDe，Hive该内置了很多SerDe类；
官网地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/SerDe；
多种SerDe用于解析和加载不同类型的数据文件，常用的有ORCSerDe 、RegexSerDe、JsonSerDe等；

1、RegexSerDe用来加载特殊数据的问题，使用正则匹配来加载数据；

2、根据正则表达式匹配每一列数据；

官网参考文档

针对上面演示时的问题，来看看如何使用这种方式来解决，比如第一份数据，针对这份数据，只需要写一个正则，能够识别到其中的分隔符双 || ，将建表时的字段分割符使用这个正则，然后加载数据的时候就可以把hive解析出预期的数据格式了；

使用正则Regex处理这两个问题，下面看具体的操作演示

问题一处理过程：

建表并加载数据


--如果表已存在就删除表
drop table if exists singer;
--创建表
create table singer(id string,--歌手id
                    name string,--歌手名称
                    country string,--国家
                    province string,--省份
                    gender string,--性别
                    works string)--作品
--指定使用RegexSerde加载数据
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "([0-9]*)\\|\\|(.*)\\|\\|(.*)\\|\\|(.*)\\|\\|(.*)\\|\\|(.*)");
 
--加载数据
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/test01.txt' into table singer;

执行过程

检查数据发现，通过这种方式数据就能正确的加载了；

问题二处理过程：

创建表并加载数据，使用正则处理


--如果表存在，就删除表
drop table if exists apachelog;
--创建表
create table apachelog(
                          ip string,      --IP地址
                          stime string,    --时间
                          mothed string,  --请求方式
                          url string,     --请求地址
                          policy string,  --请求协议
                          stat string,    --请求状态
                          body string     --字节大小
)
--指定使用RegexSerde加载数据
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
--指定正则表达式
        WITH SERDEPROPERTIES (
        "input.regex" = "([^ ]*) ([^}]*) ([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) ([0-9]*) ([^ ]*)"
        ) stored as textfile ;
 
 
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/apache_web_access.log' into table apachelog;

执行过程

检查数据发现，通过这种方式数据就能正确的加载了；

3.5 解决方案三：自定义InputFormat

Hive中也允许使用自定义InputFormat来解决以上问题，通过在自定义InputFormat，来自定义解析逻辑实现读取每一行的数据。

下面是官方文档关于该方案的说明；

3.5.1 操作流程

自定义InputFormat，与MapReudce中自定义InputFormat一致，继承TextInputFormat，下面是完整的代码；

自定义UserInputFormat


import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
 
import java.io.IOException;
 
/**
 * @ClassName UserInputFormat
 * @Description TODO 用于实现自定义InputFormat，读取每行数据
 */
 
public class UserInputFormat extends TextInputFormat {
    @Override
    public RecordReader<LongWritable, Text> getRecordReader(InputSplit genericSplit, JobConf job,
                                                            Reporter reporter) throws IOException {
        reporter.setStatus(genericSplit.toString());
        UserRecordReader reader = new UserRecordReader(job,(FileSplit)genericSplit);
        return reader;
    }
}

UserRecordReader

用于自定义读取器，在自定义InputFormat中使用，将读取到的每行数据中的||替换为|

代码如下


import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.Seekable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.*;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
 
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
 
/**
 * @ClassName UserRecordReader
 * @Description TODO 用于自定义读取器，在自定义InputFormat中使用，将读取到的每行数据中的||替换为|
 */
 
 
public class UserRecordReader implements RecordReader<LongWritable, Text> {
    private static final Log LOG = LogFactory.getLog(LineRecordReader.class.getName());
    int maxLineLength;
    private CompressionCodecFactory compressionCodecs = null;
    private long start;
    private long pos;
    private long end;
    private LineReader in;
    private Seekable filePosition;
    private CompressionCodec codec;
    private Decompressor decompressor;
 
    public UserRecordReader(Configuration job, FileSplit split) throws IOException {
        this.maxLineLength = job.getInt("mapred.linerecordreader.maxlength", Integer.MAX_VALUE);
        start = split.getStart();
        end = start + split.getLength();
        final Path file = split.getPath();
        compressionCodecs = new CompressionCodecFactory(job);
        codec = compressionCodecs.getCodec(file);
        FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
        FSDataInputStream fileIn = fs.open(split.getPath());
        if (isCompressedInput()) {
            decompressor = CodecPool.getDecompressor(codec);
            if (codec instanceof SplittableCompressionCodec) {
                final SplitCompressionInputStream cIn = ((SplittableCompressionCodec) codec)
                        .createInputStream(fileIn, decompressor, start, end,
                                SplittableCompressionCodec.READ_MODE.BYBLOCK);
                in = new LineReader(cIn, job);
                start = cIn.getAdjustedStart();
                end = cIn.getAdjustedEnd();
                filePosition = cIn; // take pos from compressed stream
            } else {
                in = new LineReader(codec.createInputStream(fileIn, decompressor), job);
                filePosition = fileIn;
            }
        } else {
            fileIn.seek(start);
            in = new LineReader(fileIn, job);
            filePosition = fileIn;
        }
        if (start != 0) {
            start += in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
        }
        this.pos = start;
    }
 
    private boolean isCompressedInput() {
        return (codec != null);
    }
 
    private int maxBytesToConsume(long pos) {
        return isCompressedInput() ? Integer.MAX_VALUE : (int) Math.min(Integer.MAX_VALUE, end - pos);
    }
 
    private long getFilePosition() throws IOException {
        long retVal;
        if (isCompressedInput() && null != filePosition) {
            retVal = filePosition.getPos();
        } else {
            retVal = pos;
        }
        return retVal;
    }
 
    public LongWritable createKey() {
        return new LongWritable();
    }
 
    public Text createValue() {
        return new Text();
    }
 
    /**
     * Read a line.
     */
    public synchronized boolean next(LongWritable key, Text value) throws IOException {
        while (getFilePosition() <= end) {
            key.set(pos);
            int newSize = in.readLine(value, maxLineLength, Math.max(maxBytesToConsume(pos), maxLineLength));
            String str = value.toString().replaceAll("\\|\\|", "\\|");
            value.set(str);
            pos += newSize;
            if (newSize == 0) {
                return false;
            }
            if (newSize < maxLineLength) {
                return true;
            }
            LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " + (pos - newSize));
        }
        return false;
    }
 
    public float getProgress() throws IOException {
        if (start == end) {
            return 0.0f;
        } else {
            return Math.min(1.0f, (getFilePosition() - start) / (float) (end - start));
        }
    }
 
    public synchronized long getPos() throws IOException {
        return pos;
    }
 
    public synchronized void close() throws IOException {
        try {
            if (in != null) {
                in.close();
            }
        } finally {
            if (decompressor != null) {
                CodecPool.returnDecompressor(decompressor);
            }
        }
    }
 
    public static class LineReader extends org.apache.hadoop.util.LineReader {
        LineReader(InputStream in) {
            super(in);
        }
 
        LineReader(InputStream in, int bufferSize) {
            super(in, bufferSize);
        }
 
        public LineReader(InputStream in, Configuration conf) throws IOException {
            super(in, conf);
        }
    }
}

本地打成jar包并上传到服务器

使用命令上传jar到hive的依赖包目录

重新创建表，加载数据，同时指定InputFormat为自定义的InputFormat


--如果表已存在就删除表
drop table if exists singer;
 
--创建表
create table singer(
    id string,--歌手id
    name string,--歌手名称
    country string,--国家
    province string,--省份
    gender string,--性别
    works string)
--指定使用分隔符为|
row format delimited fields terminated by '|'
--指定使用自定义的类实现解析
stored as
inputformat 'bigdata.com.congge.hive.mr.UserInputFormat'
outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';
 
--加载数据
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/test01.txt' into table singer;

执行过程

检查数据，可以发现通过这种方式也可以成功的将数据加载到表中；

小结

当数据文件中出现多字节分隔符或者数据中包含了分隔符时，会导致数据加载与实际表的字段不匹配的问题，基于这个问题我们提供了三种方案：

替换分隔符；
正则加载RegexSerde；
自定义InputFormat；

其中替换分隔符无法解决数据字段中依然存在分隔符的问题，自定义InputFormat的开发成本较高，所以整体推荐使用正则加载的方式来实现对于特殊数据的处理。

四、URL解析函数

业务需求中，经常需要对用户的访问、用户的来源进行分析，用于支持运营和决策。例如对用户访问的页面进行统计分析，分析热门受访页面的Top10，观察大部分用户最喜欢的访问最多的页面等。如下截取的是统计到的一个关于网站访问地址稍微汇总数据。

业务上，需要对用户访问的页面进行统计分析，比如说：分析热门受访页面的Top10，观察大部分用户最喜欢的访问最多的页面等，然后通过图表的方式展示出来，以支撑运营和商业决策等；

4.1 URL基本组成

要想实现上面的受访分析、来源分析等业务，必须在实际处理数据的过程中，对用户访问的URL和用户的来源URL进行解析处理，获取用户的访问域名、访问页面、用户数据参数、来源域名、来源路径等信息。

在对URL进行解析时，我们要先了解URL的基本组成部分，再根据实际的需求从URL中获取对应的部分，例如一条URL由以下几个部分组成：

试想如果要将上面这个完整的URL的各个部分解析出来，你会怎么做呢？可以通过正则，或者字段分割，或者截取等方式达到目的，但这些都不是最好的方式，Hive中为了实现对URL的解析，专门提供了解析URL的函数parse_url和parse_url_tuple，在show functions中可以看到对应函数；

4.1.1 parse_url

语法格式

parse_url(url, partToExtract[, key]) - extracts a part from a URL

Parts: HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, AUTHORITY, FILE, USERINFO key

比如尝试使用该函数解析上面图中的URL，可以看到HOST部分就被解析出来了；

或者解析参数信息


SELECT parse_url('http://www.congge.com/api/user/get?userId=001&name=jerry', 'QUERY');
 
SELECT parse_url('http://www.congge.com/api/user/get?userId=001&name=jerry', 'QUERY', 'name');

4.1.2 问题分析

上面这种解析方式，每次解析时只能解析出其中一个参数，也就是说，该函数为普通的一对一函数类型。如果想一次解析多个参数，需要使用多次函数，这就带来了很大的不便，这时候，parse_url_tuple函数就派上用场了。

4.1.3 parse_url_tuple

parse_url_tuple函数是Hive中提供的基于parse_url的url解析函数，可以通过一次指定多个参数，从URL解析出多个参数的值进行返回多列，函数为特殊的一对多函数类型，即通常所说的UDTF函数类型。

语法格式

parse_url_tuple(url, partname1, partname2, ..., partnameN) - extracts N (N>=1) parts from a URL；

It takes a URL and one or multiple partnames, and returns a tuple；

4.1.4 案例操作演示

创建一张表并加载数据


drop table if exists tb_url;
--建表
create table tb_url(
    id int,
    url string
)row format delimited
fields terminated by '\t';
 
--加载数据
load data local inpath '/usr/local/soft/selectdata/url.txt' into table tb_url;

执行过程

检查数据是否加载成功

接下来体验下parse_url_tuple函数的使用

解析host和path

select parse_url_tuple(url,"HOST","PATH") as (host,path) from tb_url;

解析出 PROTOCOL,HOST和PATH

select parse_url_tuple(url,"PROTOCOL","HOST","PATH") as (protocol,host,path) from tb_url;

解析查询参数

select parse_url_tuple(url,"HOST","PATH","QUERY") as (host,path,query) from tb_url;

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