《大数据开发》Hive

Posted 2023-02-05 Steve_Abelieve

Hive

1. 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具；
2. 提供Sql（hive Sql）查询功能；
3. 数据是存储在hdfs上，hive本身不存储数据，构建表的逻辑存在指定数据库（mysql ）。
4. 本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。
5. 离线大数据计算。
6. 可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表。

官方文档

流程图

HiveSql与Sql相比

Hive字段类型

1. 建表

三种方式

1. 直接建表法：

 create table movies (uid string,iid string,score string , ts string)  
row format delimited fields terminated by '\\t' tblproperties("skip.header.line.count"="1");

2. 查询建表法：

create table movies_select  as    select *  from movies limit 1000;

3. like建表法

create table movies_like   like  movies_select ;

2. 执行顺序

在hive的执行语句当中的执行查询的顺序：这是一条sql:select … from … where … group by … having … order by …
执行顺序：
from … where … select … group by … having … order by …
其实总结hive的执行顺序也是总结mapreduce的执行顺序：MR程序的执行顺序：

map阶段：
1.执行from加载，进行表的查找与加载
2.执行where过滤，进行条件过滤与筛选
3.执行select查询：进行输出项的筛选
4.map端文件合并：

reduce阶段：map端本地溢出写文件的合并操作，每个map最终形成一个临时文件。 然后按列映射到对应的Reduce阶段：
1.group by：对map端发送过来的数据进行分组并进行计算。
2.having：最后过滤列用于输出结果
3.order by排序后进行结果输出到HDFS文件

所以通过上面的例子我们可以看到，在进行select之后我们会形成一张表，在这张表当中做分组排序这些操作。

3. 常用解析函数

over(partition by col1 order by col2 asc/desc)

1.Partition by col1 按哪列进行分组，如果不指定,默认全局排序，如果指定一
列，则按照指定列进行分组，然后进行排序
2.Order by 按哪一列进行排序，这个不指定就会报错。
3. asc/desc按升序或者降序进行排序，默认升序。

row_number()
select *, row_number() over(order by score desc) as ra from t1
此处是排序，即使排序的列里面有相同的值，他的排名也会不同。

rank()
select *, rank() over(order by score desc) as ra from t1
此处是排序，排序的列里面有相同的值，他的排名会相同。

Collect_set() 和 collect_list()
列转行，会将其变为集合或者数组，set会去重，list不会去重

Case when (条件) Then () else () end as col1 ,

Explode函数和lateral view函数
Explode：UDTF，一行变多行
lateral view：虚表

Hive中sort by、order by、cluster by、distribute by的区别

1、sort by：不是全局排序，其在数据进入reducer完成排序。
2、order by：会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，如果有多个reducer无法保证全局的排序。计算规模较大，时间可能会很长,慎用。
3、cluster by：除了具有distribute by的功能，还具有了sort by的功能select * from t1 cluster by rank 。:cluster_by 是能升
4、distribute by：按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduce中。distribute by是控制map的输出在reducer是如何划分的。hive会根据distribute by后面列，对应reduce的个数进行分发，默认是采用hash算法。举个例子select * from t1 distribute by rank sort by rank,time desc limit 5;

hive的strict模式

(1) 有partition的表查询需要加上where子句，筛选部分数据实现分区裁剪，即不允许全表全分区扫描，防止数据过大
(2) order by 执行时只产生一个reduce，必须加上limit限制结果的条数，防止数据量过大造成1个reduce超负荷，否则会报错。
(3) join时，如果只有一个reduce，则不支持笛卡尔积查询。也就是说必须要有on语句的关联条件。

group by和order by 同时使用，不会按组进行排序where,group by,having,order by同时使用，执行顺序为
（1）where过滤数据
（2）对筛选结果集group by分组，group by 执行顺序是在select 之前的。因此group by中不能使用select 后面字段的别名的。
（3）对每个分组进行select查询，提取对应的列，有几组就执行几次
（4）再进行having筛选每组数据
（5）最后整体进行order by排序

内部表 外部表

Hive建表分为外部表和内部表，语句如下：
内部表:create table [表名] （默认内部表）
外部表:create external table [表名] location ‘hdfs_path ’ (hdfs_path必须是文件夹，否则会报错 )

为什么需要区分内部表、外部表？
1.内部表在构建的时候，其会将数据拉到对应的hive/warehous/xx.db之下，而外部表是在指定的hdfs_path,并未在对应的hive/warehouse上，只不过是mysql保存了外部表的一些元数据。
2.在进行删除表的时候(drop)，Hive会把所有的元数据和hdfs上的数据全部删除。而删除外部表的时候，只删除外部表的元数据，数据不删除。
经验： 每天收集到的网站数据,需要做大量的统计数据分析,所以在数据源上可以使用外部表进行存储，方便数据的共享，在做统计分析时候用到的中间表，结果表可以使用内部表，因为这些数据不需要共享，使用内部表更为合适。

Hive表的分区

为什么要分区 ：随着MR的任务越来越多，表的数据量会越来越大，而Hive查询数据的数据的时候通常使用的是全表扫描，这样将会导致大量不必要的数据进行扫描，从而查询效率会大大的降低。 从而Hive引进了分区技术，使用分区技术：避免Hive全表扫描，提升查询效率
分区:将整个表的数据在存储时划分成多个子目录来存储(子目录就是以分区名来名称, partitioned by(分区名 数据类型)),比如按星期几进行划分数据data，当然也可以建立多分区:
user/hive/warehouse/xx.db/data/Monday/xxx.dt
user/hive/warehouse/xx.db/data/Tuesday/xxx.dt
.
.
.
user/hive/warehouse/xx.db/data/Sunday/xxx.dt

Hive表的动态分区

Hive表的动态分区
上述分区都是静态分区，插入的时候知道分区类型，而且每个分区写一个load data，很繁琐。使用动态分区可解决以上问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。其实动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统自己选择。
首先，启动动态分区功能
注意，动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。
动态分区可以允许所有的分区列都是动态分区列，但是要设置一个参数：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;

hive的分区使用的是外表字段，并且是一个伪列，可以用于查询过滤条件，但不会存储实际的值
hive的分区名不准使用中文

Hive表的分桶

一、什么是数据分桶？

二、数据分桶的作用

三、如何创建一个分桶表

四、对分桶表进行的数据抽样

一、什么是数据分桶？
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HiveSQL语句转化成MapReduce任务执行。
Hive中，分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式，不过并非所有的数据都可形成合理的分区，尤其是需要确定合适大小的分区划分方式(有的数据分区数据过大，有的很少，即我们常说的数据倾斜)
我们可以将Hive中的分桶原理理解成MapReduce中的HashPartitioner的原理。都是基于hash值对数据进行分桶。
MR：按照key的hash值除以reduceTask个数进行取余(reduce_id = key.hashcode % reduce.num)
Hive:按照分桶字段(列)的hash值除以分桶的个数进行取余(bucket_id = column.hashcode % bucket.num)

二、数据分桶的作用

2.1 数据抽样
在处理大规模数据集时，尤其载数据挖掘的阶段，可以用一份数据验证一下，代码是否可以运行成功，进行局部测试，也可以抽样进行一些代表性统计分析。
2.2 map-side join
可以获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，（利用原有字段进行分桶），Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
查看sampling数据：select * from student tablesample(bucket 1 out of 32 on id);

三、创建分桶表：

1. ‘set hive.enforce.bucketing = true’(临时设置，退出终端，再打开就会恢复false)。这个打开后，会自动根据bucket个数自动分配Reduce task个数，reduce个数和buckert个数一样。
   2.建表
   
   3.导入数据：insert into test_bucket select * from need_bucket cluster by (id)
   4、对分桶表进行的数据抽样
   
   y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了12份，当y=24
   时，抽取(64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(641/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始
   抽取。例如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 2 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数
   据，分别为第1个bucket和 ]m 第(1+16)17个bucket的数据。 41/32=1/8buckets。

桶的概念就是MapReduce的分区的概念，两者完全相同。物理上每个桶就是目录里的一个文件，一个作业产生的桶（输出文件）数量和reduce任务个数相同。
而分区表的概念，则是新的概念。分区代表了数据的仓库，也就是文件夹目录。每个文件夹下面可以放不同的数据文件。通过文件夹可以查询里面存放的文件。但文件夹本身和数据的内容毫无关系。
桶则是按照数据内容的某个值进行分桶，把一个大文件散列称为一个个小文件。

这些小文件可以单独排序。如果另外一个表也按照同样的规则分成了一个个小文件。两个表join的时候，就不必要扫描整个表，只需要匹配相同分桶的数据即可。效率当然大大提升。
同样，对数据抽样的时候，也不需要扫描整个文件。只需要对每个分区按照相同规则抽取一部分数据即可。