Apache Hive

概述

Hive由Facebook开源，是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能，解决 海量结构化日志 的数据统计工具

Hive本质：将HQL转化成 MapReduce 程序

hive处理的数据存在HDFS
hive默认分析计算引擎是MapReduce
hive执行程序运行在Apache Yarn

Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是 读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的

Hive Architecture

用户接口：Client
- CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
元数据：Metastore
- 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore(表名，表的列，库信息)
Hadoop
- 使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算
- 路径: /user/hive/warehouse
驱动器：Driver
- 解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误
- 编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划
- 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化
- 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark

Hive Data Type

基本数据类型

集合数据类型

数据类型的转化

Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的

小 → 大：但是Hive不会进行反向转化
STRING 隐式转换成 DOUBLE
BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型

cast ( 值 as 数据类型 ） :   cast（ '1'  as  int)
 
select  cast('100000000000000000000' as tinyint);  >> null
select  cast(100000000000000000000 as tinyint);  >> -1
select 'dd' + 1 ;      >> null
select '1' + 1 ;       >> 2.0
select  cast('1' as int) + 1;  >> 2

DDL Defined

Database Operation

# 创建数据库
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]    -- 这个数据库的解释(写一下这个数据库是拿来干什么的)
[LOCATION hdfs_path]          -- 指定存放路径
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];  -- 关于库的属性值  非常鸡肋
 
# 显示有哪些数据库
show databases;	
# 切换数据库
use 数据库名;	
# 查找emp相关的数据库
show databases like 'db_hive*';
# 查看数据库信息
desc database  数据库名;	
desc database extended 数据库名; # 显示库的详细信息
# 删除空数据库
drop database 数据库名;		
# 删除空数据库（标准写法）
drop database if exists 数据库名;
# 强制删除数据库
drop database 数据库名 cascade;

Table Operation

表的类型

内部表：删除表的时候，内部表的元数据和真实数据会被一起删除
外部表 ( 常用 )：删除表的时候，只删除元数据，不删除真实数据

# 展示库中所有的表
show tables;	
# 描述表基本信息
desc `表名`;	
# 描述表详细信息
desc formatted `表名`;  
# 查看表的分区信息
show partitions `表名`;
# 查看建表的语句
show create table `库名`.`表名`;

建表语法 : 
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name   -- EXTERANL: 外部表
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]  -- 列名 列类型 列描述信息  ....
[COMMENT table_comment] -- 表描述信息
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] -- 创建分区表指定分区字段  分区列名  列类型
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) -- 创建分桶表指定分桶字段   分桶列名
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]  -- 指定分桶数
[ROW FORMAT delimited fields terminated by ... ] -- 指定一条数据字段与字段的分割符
[collection items terminated by  ... ] -- 指定集合元素与元素的分割符
[map keys terminated by ... ] -- 指定map的kv的分割符
[STORED AS file_format] -- 指定文件存储格式，默认为 textfile
[LOCATION hdfs_path] -- 指定表在hdfs中对应的路径
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] -- 指定表的属性
[AS select_statement] -- 基于某个查询建表

管理表（内部表 Table_Type : managed_table）

管理表（内部表）-- hive掌握数据生命周期(会伴随着表的删除而删除)  --测试，中间表：
 
create table if not exists student1 ( -- 创建内部表
id int comment 'id',           
name string comment '姓名') 
comment '学生表' -- 表的注释
partitioned by(statis_date string)  -- 创建分区列，列名为statis_date 数据类型为string
row format delimited fields terminated by '\t'   -- 创建表，字段与字段分隔符号为Tab键盘
STORED as textfile; -- 文件存储格式
 
# 根据结果创建表[表结构和数据 但是 不带分隔符]
create table student2 as select * from student where 1=1;  
 
# 模仿一张表[表结构并且 带分隔符]
create table student3 as select * from student where 1=0;
create table student3 like student;

外部表（Table_Type : external_table）

reate external table if not exists dept(   -- 创建外部表
deptno int,
dname string,
loc int)
comment 'qqq表'
row format delimited fields terminated by '\t'     -- 根据空格切分
location '/company/dept';    -- 保存路径

内外部表的相互切换

查看是内部表还是外部表 -> Table Type:EXTERNAL_TABLE  # desc formatted `表名`;  
 
# 把学生表类型修改为外部表[固定写法区分大小写]
alter table 表名 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');   
# 把学生表类型修改为内部表[固定写法区分大小写]
alter table 表名 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

修改表

alter table 旧表名 rename to 新表名 ;     -- 修改表名
alter table 表 add columns(新列名 新列数据类型);    -- 添加列
alter table 表 change (旧列名 新列名 新列数据类型);       -- 替换列【列的类型只能小改大】
 
alter table 表 replace columns
(idss int , namess string , type int , createtime  string );   
-- 修改全部列【1:1对应，或增加列】【类型从小到大】
 
# 删除表
drop table if exit 表名; 
 
# 清除表  Truncate 只能删除管理表，不能删除外部表中数据
truncate table student;

DML Operation

Load Data Operation

load 文件导入
insert 根据查询表结果导入已建立好的表
as select 根据查询表结果直接新建表
location hdfs目录上已有文件，建表直接指定改目录

 
hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table 表名 [partition (partcol1=val1,…)];
local		-- 从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表
overwrite	-- 覆盖已有数据，否则追加
inpath -- 数据路径
partition   -- 上传到指定分区
 
# 从本地加载数据，源文件不变
# 从HDFS加载数据，源文件移动

LOAD DATA

# 从本地文件覆盖导入数据
load data local inpath '/usr/tmp/test1.txt' overwrite into table test1;
 
# 从 hdfs 目录覆盖导入数据
load data inpath '/test1.txt' overwrite into table test2;
 
# 把本地数据追加到test_1表的2020-12-10分区中
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' INTO TABLE test_1 PARTITION(dt='2020-12-10')

INSERT DATA

INSERT  加载数据  [ 常用于根据某些表查询结果导入 ]
 
1、把stu2中表数据追加到stu1的20201022分区
insert into table stu1 partition(dt=20201022) select * from stu2; 
 
2、把stu2中表数据覆盖到stu1的20201022分区
insert overwrite table stu1 partition(dt=20201022) select * from stu2;  
 
3、基本模式插入（根据单张表查询结果）
insert into table test3 select * from test2;
 
4、多表（多分区）插入模式（根据多张表查询结果）
hive (default)> from student
              insert overwrite table student partition(month='201707')
              select id, name where month='201709'
              insert overwrite table student partition(month='201706')
              select id, name where month='201709';

AS SELECT

# 直接基于查询创建数据表
create table test5 as select * from test4;

SELECT DATA

/student4/data.txt   # 此路径下已存在数据
 
create table student4(id string, name string) 
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/student4' ;

Data Export

insert
hive -e > 查询结果重新定向
export 数据迁移

INSERT DATA

 
# 如果表中的列的值为null,导出到文件中以后通过\N来表示. 
 
1、导出到 本地文件
insert overwrite local directory '/usr/tmp/export' 
row format delimited fields terminated by '\t' 
select * from test1;
 
2、导出到 hdfs
insert overwrite directory '/usr/tmp/test' 
row format delimited fields terminated by '\27' 
select * from test1;

HIVE -E

hive -e "select * from mydb.student" > /zhj/temp/tb.txt  # 导出到本地

EXPORT

export ：导出 (数据 + 元数据)  一般用于数据迁移
 
# export 导出到hdfs
export table mydb.student to '/student';
 
# import 从hdfs导入
import table mydb.student2 from '/student';
 
-- import 导入必须是export 导出

DQL QUERY

graph LR
    A[from] --> B[join on]
    B --> C[where]
    C --> D[group by]
    D --> E[select 聚合函数]
    E --> F[having]
    F --> G[order by]
    G --> H[limit ]

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...    
-- ALL一般都省略， DISTINCT去重[group by优化]
  FROM table_reference        -- 来自哪张表
  [WHERE where_condition]     -- 筛选
  [GROUP BY col_list]		  -- 分组
  [HAVING col_list]			  -- 分组后筛选
  [ORDER BY col_list]         -- 全局排序
  [CLUSTER BY col_list			-- 分区排序
  | 
   [DISTRIBUTE BY col_list] 	-- 分区
   [SORT BY col_list]			-- 区内排序
  ]
 [LIMIT number]               -- 分页[显示多少行]

-- 列别名,表别名
 
select 1+1;
 
select 1+1 value1;
 
select 1+1 as value2;
 
select 1+1 `1+1的值`;
 
# select 'name' vv ; ≠  select 'name' 'vv' ;

-- 常用聚合函数  <多进一出>
select count(*) from emp;		-- 求总行数
select max(sal) from emp;		-- 求最大工资
select min(sal) from emp;		-- 求最小工资
select sum(sal) from emp;		-- 求工资总和
select avg(sal) from emp;		-- 求平均工资

-- limit 用法
select * from emp limit 5;			-- 取前5行，第1行到第5行  把0省略
select * from emp limit 2,4;		-- 从第3行开始取4行，从第3行到第6行
select * from emp limit 2,-1;		-- 从第3行取到末尾

LIKE AND RLIKE

LIKE：使用LIKE运算选择类似的值；选择条件可以包含字符或数字
- % : 代表零个或多个字符(任意个字符)
- _ : 代表一个字符
RLIKE子句：是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过 ‘Java的正则表达式’ 这个更强大的语言来指定匹配条件

  -- 名字开头待S
  select * from emp where ename like 'S%';
  select * from emp where ename rlike '^S';
  -- 名字末尾带S
  select * from emp where ename like '%S';
  select * from emp where ename rlike 'S$';
  -- 名字中带S
  select * from emp where ename like '%S%';
  select * from emp where ename rlike '[S]';

GROUP BY

group by 通常和聚合函数一起使用【多进一出】,having 对分组结果的过滤

-- 求每个部门每个工种的最大工资
select
t.deptno,
t.job,
max(t.sal) max_sal			   -- 此列别名为max_sal
from mydb.emp t				    -- 表别名为t
group by t.deptno, t.job;     -- 代码美化
 
 
having 与 where 不同点
	1、where 后面不能写分组函数，而 having 后面可以使用分组函数。
	2、having 只用于 group by 分组统计语句
	3、分组之前用where 分组之后用having

Sort

ORDER BY

全局排序 order by ，只有一个Reducer

select * from emp
order by sal  [desc];            -- 按照sal升序  asc：升序[可省略]  desc：降序
 
select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;  -- 按照列别名排序
select * from emp order by deptno , sal ;         -- 按照多列排序

SORT BY

Summary

Reduce内部排序 sort by 【不单独使用】

reducer产生一个排序文件。每个Reducer内部进行排序根据哈希值排序

set mapreduce.job.reduces=3;   -- 设置reduce的个数
set mapreduce.job.reduces;     -- 查看reduce的个数
select * from emp sort by deptno;    -- 系统内置分3个reduce，每个reduce里升序    【不单独使用】

DISTRIBUTE BY

distribute by的分区规则是根据分区字段的 hash值与 reduce 的个数进行取模后，余数相同 的分到一个区

set mapreduce.job.reduces=3;		-- 设置三个分区
 
select
empno,
ename,
sal,
deptno
from emp 
distribute by deptno sort by sal;     -- 首先按照deptno的值的余数升序，然后按照sal里升序
 
30 mod 3 = 0    -- 分区1
10 mod 3 = 1	-- 分区2
20 mod 3 = 2	-- 分区3
50 mod 3 = 2	-- 分区3

CLUSTER BY

et mapreduce.job.reduces=3;		-- 设置三个分区
 
select * from emp
cluster by deptno;  -- 只能是升序
-------等价
select * from emp 
distribute by deptno sort by deptno [desc];    -- 分三区，余数先排序，再排里面数值排序

分区表和分桶表

分区表

分区表就是分目录
防止暴力扫描，分区列相当与伪列

-- 创建分区表
create table dept_partition(
deptno int,
dname string, 
loc string)
comment 'dept分区表'
partitioned by (day string)    -- 创建分区列名为day
row format delimited fields terminated by '\t'; -- 安装tab键分隔
 
-- 上传数据的分区表中
load data local inpath '/zhj/dept_20200401.log' into table mydb.dept_partition partition(day='20200401');
load data local inpath '/zhj/dept_20200402.log' into table mydb.dept_partition partition(day='20200402');
load data local inpath '/zhj/dept_20200403.log' into table mydb.dept_partition partition(day='20200403');
 
-- 查询
show partitions dept_partition;   -- 查看表中有多少个分区
select * from dept_partition ; -- 查询全部数据
select * from dept_partition where day = '20200402';  -- 查询20200402分区里的内容

Change Partition Table

alter table dept_partition add partition(day='20200404')   -- 增加单个分区
 
alter table dept_partition add partition(day='20200405') partition(day='20200406');  -- 增加多个分区，无,
 
alter table dept_partition drop partition (day='20200406');   -- 删除分区
 
alter table dept_partition drop partition (day='20200404'), partition(day='20200405');  -- 删除多个分区，有,

分区表多级分区

create table dept_partition2(
deptno int, 
dname string,
loc string)
comment '部门二级分区表'
partitioned by (day string, hour string)
row format delimited fields terminated by '\t';
 
load data local inpath '/zhj/dept_20200401_11.log' into table
dept_partition2 partition(day='20200401', hour='11'); 		-- 加载数据到分区
 
select * from dept_partition2 
where day = '20200401' and hour = '11';  -- 查询20200401的hour为11的内容
 
alter table dept_partition2 drop partition(day='20200401',hour='11');  -- 删除二级分区

Hive 数据倾斜

Question

Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了

数据倾斜的表现

由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点
任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大

# 采用中间临时表优化
with as 用法:性能优化，解决数据倾斜
 
 
with t1 as(   # 一次分析，多次使用，提供性能的优化，达到了“少读”的目标
select        # with as 属于一次性的，而且必须要和其他sql一起使用才可以！
  u.userkey,  # 这里必须要整体作为一条sql查询，即with as语句后不能加分号，不然会报错。
  o.*
from user_info u
left join user_order o
on u.idno = o.idno
where u.idno is not null )
# 是可以把where条件写在后面的，hive会进行谓词下推，先执行where条件在执行 left join
 
select
  a.userkey,
  a.idno,
  a.phone,
  a.name,
  b.user_active_at,
  c.intend_commodity,
  c.intend_rank,
  d.order_num,
  d.order_amount
from user_info a
left join user_active b on a.userkey = b.userkey
left join user_intend c on a.phone = c.phone
left join t1 d on a.userkey = d.userkey;

Hive Install

cd /opt/software
# 上传 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
cd /opt/module
mv apache-hive-3.1.2-bin/ hive
 
# 配置环境变量 vim /etc/profile.d/my_env.sh
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
 
# 环境初始化
source /etc/profile.d/my_env.sh
 
# 删除冲突jar	cd /opt/module/hive/lib
mv log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar.bak
 
# Hive元数据配置到MySQL
cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.38.jar /opt/module/hive/lib/
 
# 配置Metastore到MySQL cd $HIVE_HOME/conf	新建hive-site.xml文件
vim hive-site.xml
 
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false&amp;createDatabaseIfNotExist=true&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
 
    <property>
    	 <!-- mysql密码 -->
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
    <name>hive.server2.thrift.port</name>
    <value>10000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
 
	 <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
 
    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
 
</configuration>
 
# 初始化元数据库 新建Hive元数据库
mysql -uroot -p123456
mysql> CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
mysql> quit;
 
 
# 初始化Hive元数据库
[root@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
 
# 修改hive源数据库部分表的编码格式支持中文  mysql -uroot -p123456 ; use metastore;
alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table PARTITION_PARAMS  modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table PARTITION_KEYS  modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
alter table  INDEX_PARAMS  modify column PARAM_VALUE  varchar(4000) character set utf8;
 
# 启动hive客户端
[root@hadoop102 hive]$ bin/hive
 
# 启动beeline客户端 首先开启 iveserver2
[root@hadoop102 hive]$ bin/hive --service hiveserver2 # 此窗口不能再操作,重新开启窗口
[root@hadoop102 hive]$ hiveserver2 # 此窗口不能再操作,重新开启窗口
# 等待一分钟
[root@hadoop102 hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n root

Hive UDF

函数类型

用户名脱敏
- 李佳奇 → 乐勒蹲
证件号脱敏
通信地址
- 奇数转为X : 上海市浦东新区经济开发区 → 上X市浦X新X经X开X区
通讯号码
- 后六位转换
Email地址
- 统一指定邮箱 bianxing@bian.xing
IP
- 取模实现
DNS
- 取模实现
密钥
- 统一编写 “8888888”

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Apache Hive

概述

Hive Architecture

Hive Data Type

基本数据类型

集合数据类型

数据类型的转化

DDL Defined

Database Operation

Table Operation

DML Operation

Load Data Operation

Data Export

DQL QUERY

Sort

ORDER BY

SORT BY

DISTRIBUTE BY

CLUSTER BY

分区表和分桶表

分区表

Hive 数据倾斜

数据倾斜的表现

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