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HiveOverwrite

Hive架构图

Client

  • hive shell、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI

元数据:Meta store

  • 表名、表所属数据库、表的拥有者、列/分区字段、表的类型、表的数据所在目录

  • 在 Hive 中，表名、表结构、字段名、字段类型、表的分隔符等统一被称为元数据。所有的元数据默认存储在 Hive 内置的 derby 数据库中，但由于 derby 只能有一个实例，也就是说不能有多个命令行客户端同时访问，所以在实际生产环境中，通常使用 MySQL 代替 derby。

  • Hive 进行的是统一的元数据管理，就是说你在 Hive 上创建了一张表，然后在 presto／impala／sparksql 中都是可以直接使用的，它们会从 Metastore 中获取统一的元数据信息，同样的你在 presto／impala／sparksql 中创建一张表，在 Hive 中也可以直接使用。

Driver

  • 解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，一般使用antlr对AST进行语法分析，比如表是否存在等

  • 编译器:将AST编译生成执行计划

  • 优化器：对逻辑执行计划进行优化

  • 执行器：基于MR/Spark做计算

HQL的执行流程

  1. 语法解析：Antlr 定义 SQL 的语法规则，完成 SQL 词法，语法解析，将 SQL 转化为抽象 语法树 AST Tree；

  2. 语义解析：遍历 AST Tree，抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock；

  3. 生成逻辑执行计划：遍历 QueryBlock，翻译为执行操作树 OperatorTree；

  4. 优化逻辑执行计划：逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换，合并不必要的 ReduceSinkOperator，减少 shuffle 数据量；

  5. 生成物理执行计划：遍历 OperatorTree，翻译为 MapReduce 任务；

  6. 优化物理执行计划：物理层优化器进行 MapReduce 任务的变换，生成最终的执行计划。

数据类型

基本数据类型

大类类型

Integers（整型）

TINYINT—1 字节的有符号整数 SMALLINT—2 字节的有符号整数 INT—4 字节的有符号整数 BIGINT—8 字节的有符号整数

Boolean（布尔型）

BOOLEAN—TRUE/FALSE

Floating point numbers（浮点型）

FLOAT— 单精度浮点型 DOUBLE—双精度浮点型

Fixed point numbers（定点数）

DECIMAL—用户自定义精度定点数，比如 DECIMAL(7,2)

String types（字符串）

STRING—指定字符集的字符序列 VARCHAR—具有最大长度限制的字符序列 CHAR—固定长度的字符序列

Date and time types（日期时间类型）

TIMESTAMP — 时间戳 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE — 时间戳，纳秒精度 DATE—日期类型

Binary types（二进制类型）

BINARY—字节序列

隐式转换

Hive 中基本数据类型遵循以下的层次结构，按照这个层次结构，子类型到祖先类型允许隐式转换。例如 INT 类型的数据允许隐式转换为 BIGINT 类型。额外注意的是：按照类型层次结构允许将 STRING 类型隐式转换为 DOUBLE 类型。

复杂类型

类型描述示例

STRUCT

类似于对象，是字段的集合，字段的类型可以不同，可以使用 名称.字段名 方式进行访问

STRUCT ('xiaoming', 12 , '2018-12-12')

MAP

键值对的集合，可以使用 名称[key] 的方式访问对应的值

map('a', 1, 'b', 2)

ARRAY

数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合，可以使用 名称[index] 访问对应的值

ARRAY('a', 'b', 'c', 'd')

CREATE TABLE students(
  name      STRING,   -- 姓名
  age       INT,      -- 年龄
  subject   ARRAY<STRING>,   --学科
  score     MAP<STRING,FLOAT>,  --各个学科考试成绩
  address   STRUCT<houseNumber:int, street:STRING, city:STRING, province：STRING>  --家庭居住地址
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

Hive安装部署

hive-env.sh

# 配置Hadoop Home
HADOOP_HOME=/Users/babywang/Documents/reserch/studySummary/module/hadoop-2.8.5
# 配置HIVE_CONF_DIR
export HIVE_CONF_DIR=/Users/babywang/Documents/reserch/studySummary/module/hive/apache-hive-2.3.6-bin/conf

集群配置

# hdfs上创建tmp和/user/hive/warehouse目录
hdfs dfs -mkdir /tmp
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
# 添加组权限
hdfs dfs -chmod g+w /tmp
hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

配置MySql metastore

<?xml version="1.0"?> 
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
<configuration> 
　<property> 
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> 
　　<value>jdbc:mysql://db1.mydomain.pvt/hive_db?createDatabaseIfNotExist=true</value> 
　</property> 
　　<property> 
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> 
　　<value>com.mysql.jdbc.Driver</value> 
　</property> 
　<property> 
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> 
　　<value>database_user</value> 
　</property> 
　<property> 
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> 
　　<value>database_pass</value> 
　</property> 
</configuration>

  • 将mysql驱动放入hive的lib目录下

  • $HIVE_HOME/scripts/metastore/upgrade/mysql找到对应版本的scheme.sql

常见属性配置

数据仓库位置配置

<property> 
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
    <value>/user/hive/warehouse</value> 
    <description>location of default database for the warehouse</description> 
</property>

查询后信息显示配置

# 查询显示列名 
<property> 
    <name>hive.cli.print.header</name> 
    <value>true</value> 
    <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description> 
  </property> 
# 查询显示当前数据库 
 <property> 
    <name>hive.cli.print.current.db</name> 
    <value>true</value> 
    <description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description> 
  </property>

运行日志配置

1.Hive的log默认存放在/tmp/atguigu/hive.log目录下（当前用户名下）

2．修改hive的log存放日志到/opt/module/hive/logs

​	（1）修改/opt/module/hive/conf/hive-log4j.properties.template文件名称为

hive-log4j.properties

[atguigu@hadoop102 conf]$ pwd

/opt/module/hive/conf

mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

​	（2）在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置

hive.log.dir=/opt/module/hive/logs

关闭元数据检查

  • 修改hive-site.xml

<property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>false</value>
</property>

Hive运行Tez

  • Hive底层MR引擎

  • Tez引擎

用Hive直接编写MR程序，假设有四个有依赖关系的MR作业，上图中，绿色是Reduce Task，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到HDFS。
Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。

Hive中配置Tez

环境准备

# 下载tez
curl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tez/0.9.2/

配置hive-env.sh

export TEZ_HOME=/Users/babywang/Documents/reserch/studySummary/module/tez-0.9.2
export TEZ_JARS=""
# 将jar包放入TEZ_JARS变量中
for jar in `ls $TEZ_HOME |grep jar`; do
    export TEZ_JARS=$TEZ_JARS:$TEZ_HOME/$jar
done
# 将lib下的jar放入TEZ_JARS中
for jar in `ls $TEZ_HOME/lib`; do
    export TEZ_JARS=$TEZ_JARS:$TEZ_HOME/lib/$jar
done

# 放入到hive lib下
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/Users/babywang/Documents/reserch/studySummary/module/hive/apache-hive-2.3.6-bin/lib$TEZ_JARS

配置hive-site.xml

<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>tez</value>
</property>

配置Hive On tez

tez-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>tez.lib.uris</name>    
    <value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.9.2,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.9.2/lib</value>
  </property>
<property>
  <name>tez.lib.uris.classpath</name>
  <value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.9.2,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.9.2/lib</value>
</property>
<property>
     <name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name>
     <value>true</value>
</property>
<property>
     <name>tez.history.logging.service.class</name>
     <value>org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService</value>
</property>
</configuration>

上传Tez到集群

# 创建tez目录
hdfs dfs -mkdir /tez
# 上传tez
hdfs dfs -put tez-0.9.2/ /tez

配置Hive On Spark

Hive的运行机制

Hive和数据库比较

查询语言

  • Hive提供类SQL的语言，HQL。

数据存储位置

  • Hive存在在Hadoop的HDFS或者其他分布式文件系统中，数据库存放在数据库中

数据更新

  • Hive适合读多写少的，Hive不建议对数据进行改写，所有数据都在加载确定好的，数据库则适合传统的curd。

索引

  • Hive在加载数据的过程中不会对数据做任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据的某些key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个目录的数据。但是Hive可以基于Spark、MR做并行访问数据，因此可以支持大量数据访问。Hive支持BitMap和Compact索引。

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