hadoop核心组件（二）
1、Hive概念：
hive是数据仓库，由解释器、优化器和编译器组成；运行时，元数据存储在关系型数据库中。
2、Hive的架构：
（1）用户接口主要有三个：CLi、Client和WUI。其中最常用的是CLi，CLi启动时候，会启动一个Hive副本。Client是hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在的节点，并且在该节点启动Hive Server；WEBUI是通过浏览器访问hive；
（2）Hive元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在的目录等；
（3）解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法解析、语法分析、编译、优化以及查询计划的产生。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。
（4）Hive数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由Mapreduce完成（包含 * 的查询，比如select * from table不会产生mapreduce任务）
3、Hive的三种模式
（1）local模式，一般用于Unit Test
（2）单用户模式，通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用的模式
（3）多用户模式，用于非java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库
4、Hive建表
建表语句见官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual
创建内部表：
create table psn( id int, name string, likes ARRAY <string>, address MAP <string,string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-' MAP KEYS TERMINATED BY ':';
注：插入数据不建议用insert语句，因为它会转成MapReduce，执行时间较长
LOAD DATA [LOCAL] INPATH '/data_path' INTO TABLE psn
创建外部表
create EXTERNAL table psn2( id int, name string, likes ARRAY <string>, address MAP <string,string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-' MAP KEYS TERMINATED BY ':' LOCATION '/user/psn2';
EXTERNAL 表示创建外部表
LOCATION 表示数据存放在hdfs上的路径
删除表
drop table psn; #内表 drop table psn2; #外表
注：外部表不会删除数据
创建分区表
create table psn3( id int, name string, likes ARRAY <string>, address MAP <string,string> ) PARTITIONED BY(sex string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-' MAP KEYS TERMINATED BY ':';
注：分区表的字段不能是表中的字段，分区字段不存值
分区表插入数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data_path' INTO TABLE psn3 partition (sex='boy');
导入数据第二种方式
from psn insert into table psn2 select id,name,likes,address;
动态分区
静态分区：固定的，通过路径（hdfs来标识）
动态分区：不固定的，可变的（对于一个文件中分区字段有不同的值，导入表的同时分区）
动态分区参数配置 set hive.exec.dynamic.partition=true; #是否开启动态分区 默认false set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict; #设置非严格模式 默认strict（至少有一个是静态分区） set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode; #每个执行的mr节点上，允许创建的动态分区的最大数量（100） set hive.exec.max.dynamic.partitions; #所有执行的mr节点上，允许创建的所有动态分区的最大数量（1000） set hive.exec.max.created.files; #所有的mr job允许创建的文件的最大数量（100000）
注：动态分区导入数据不使用load data...
建议使用 from tablle2 insert overwrite table table1 partition(age, sex) select id, name, age, sex, likes, address distribute by age, sex;
5、创建自定义函数
官网网址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lower extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { if (s == null) { return null; } return new Text(s.toString().toLowerCase()); } }
hive> add jar /root/example.jar #后面为jar包上传的路径 hive> create temporary function example as 'com.example.hive.udf.Lower'; #创建临时函数 example为hive sql执行的函数名；字符串为类路径 hive> select id,name,example(name),likes from psn1; #运行 hive> drop temporary function example; #删除临时函数
6、分桶
-----分桶表是对列值取hash的方式，将不同数据放到不同文件中存储
-----对于hive表中每一个表、分区都可以进一步进行分桶
-----由列的hash值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中
使用场景：数据抽样（simaple）、mapjoin
首先要开启支持分桶
set hive.enforce.bucketing=true; #默认为flase；设置之后，MR运行时会根据桶的个数自动分配reduce task个数
注：一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数一致
创建分桶表
CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, sex string) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
查看创建的分桶表
加载数据
1.insert [into/overwrite] table psnbucket select id, name, sex from psn6; 2.from psn6 insert into psnbucket select id,name,sex;
桶的数量对应执行了4个reduce任务
桶表抽样查询
TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
select id,name,age from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
计算抽取哪些数据：
if（total /y >0）{ 抽取第 x、y+ ( total /y )桶的数据 }else if（total /y < 0）{ 抽取第x桶的( total /y )的数据 }else{ x、y数量有问题 }
7、Hive索引
hive创建索引后如需使用的话必须先重建索引，索引才能生效
8、Hive优化
核心思想：把Hive SQL当做MapReduce程序去优化
一下SQL不会转成MapReduce来执行
- select仅查询本表字段
- where仅对本表字段做条件过滤
（1）Explain显示执行计划
EXPLAIN [EXTENDED] sql语句
（2）Hive的运行方式：本地模式和集群模式
开启本地模式：
set hive.exec.mode.local.auto=true;
注意：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M ，表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行！
（3）并行计算
set hive.exec.parallel=true;
注意：hive.exec.parallel.thread.number （一次SQL计算中允许并行执行的job个数的最大值）
（4）严格模式
set hive.mapred.mode=strict; #（默认为：nonstrict非严格模式）
set hive.auto.convert.join = true; #该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join
相关配置参数：
hive.mapjoin.smalltable.filesize; #大表小表判断的阈值，如果表的大小小于该值则会被加载到内存中运行 hive.ignore.mapjoin.hint； #默认值：true；是否忽略mapjoin hint 即mapjoin标记 hive.auto.convert.join.noconditionaltask; #默认值：true；将普通的join转化为普通的mapjoin时，是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size; #将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值
（7）Map-Side聚合
set hive.map.aggr=true;
hive.groupby.mapaggr.checkinterval #map端group by执行聚合时处理的多少行数据（默认：100000） hive.map.aggr.hash.min.reduction #进行聚合的最小比例（预先对100000条数据做聚合，若聚合之后的数据量/100000的值大于该配置0.5，则不会聚合） hive.map.aggr.hash.percentmemory #map端聚合使用的内存的最大值 hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold #map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata #是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false
（8）控制hive中的Map以及Reduce数量
Map数量相关的参数
mapred.max.split.size #一个split的最大值，即每个map处理文件的最大值 mapred.min.split.size.per.node #一个节点上split的最小值 mapred.min.split.size.per.rack #一个机架上split的最小值
Reduce数量相关的参数
mapred.reduce.tasks #强制指定reduce任务的数量 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer #每个reduce任务处理的数据量 hive.exec.reducers.max #每个任务最大的reduce数
（9）Hive--JVM重用
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=n # 来设置（n为task插槽个数）
