大數(shù)據(jù)開發(fā)中hive有什么用

這篇文章給大家分享的是有關(guān)大數(shù)據(jù)開發(fā)中hive有什么用的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

引語

大數(shù)據(jù)開發(fā)之路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。很多入門大數(shù)據(jù)的小伙伴，可能第一個接觸到的，就是一只可愛的“小象”，也就是我們的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)倉庫工具hive。

這只小象給我們提供了方便類SQL查詢語言HQL來操縱數(shù)據(jù)，使得我們一開始不用編寫復(fù)雜的代碼，就可以輕松的探索數(shù)據(jù)。Hive對于熟悉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的同學(xué)來說，算是很友好的一個入門工具。

對大數(shù)據(jù)以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什么線路去學(xué)習(xí)，學(xué)完往哪方面發(fā)展，想深入了解，想學(xué)習(xí)的同學(xué)歡迎加入大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)qq群：458345782，有大量干貨（零基礎(chǔ)以及進階的經(jīng)典實戰(zhàn)）分享給大家，讓大家了解到目前國內(nèi)最完整的大數(shù)據(jù)高端實戰(zhàn)實用學(xué)習(xí)流程體系 。從java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關(guān)知識一一分享！

原理

在大數(shù)據(jù)生態(tài)中，hive一般作為數(shù)據(jù)倉庫來使用。什么是數(shù)據(jù)倉庫呢？簡單來說就像一個大糧倉，里邊堆著各種各樣的糧食，比如小麥、玉米、土豆、大米等等。數(shù)據(jù)倉庫里是一個數(shù)據(jù)集合體，把不同數(shù)據(jù)源按照一定的形式集合統(tǒng)一起來。 Hive本身是不做數(shù)據(jù)存儲的，它是構(gòu)建在分布式存儲系統(tǒng)HDFS之上，我們平?？吹降谋頂?shù)據(jù)其實本質(zhì)上來說還是HDFS的文件。Hive把這些HDFS數(shù)據(jù)文件，通過元數(shù)據(jù)規(guī)則映射為數(shù)據(jù)庫的表，并且可以提供SQL操作的功能。 Hive總體結(jié)構(gòu)比較簡單，下方是整體的hive架構(gòu)圖，我們可以看到，總體有三個組件：用戶接口、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、驅(qū)動器。

用戶通過用戶接口來輸入操作指令。一般接口有三種形式：

CLI端：一般在linux服務(wù)器直接輸入hive即可進入；

WEB模式：通過命令bin/hive --service hwi啟動，默認訪問9999端口；

遠程模式：一般是JDBC之類的編程接口；

Hive的核心在于驅(qū)動器，一般驅(qū)動器接收到用戶接口傳遞的一條SQL之后，會進行下面的一系列操作：

驅(qū)動器開始進行語法和語義分析

生成邏輯計劃并且邏輯優(yōu)化

生成物理計劃

發(fā)送計劃到執(zhí)行引擎（常用引擎有mapredue和sprk）執(zhí)行

結(jié)果返回

而元數(shù)據(jù)系統(tǒng)一般傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來承載，主要記錄了包括hive表的名字，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數(shù)據(jù)所在目錄等。

常用hive語法

了解了hive的基礎(chǔ)原理之后呢，我們這里結(jié)合工作中一些需求，來介紹下開發(fā)同學(xué)常用的hive操作。

分組統(tǒng)計

作為一名SQL仔，經(jīng)常會要去統(tǒng)計一些奇奇怪怪的指標，比如不同年齡段的UV，下單數(shù)的小時分布之類的。一般常用的分組就是group by了，然后配合上一些窗口函數(shù)， SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT等，就可以實現(xiàn)我們很多統(tǒng)計需求了。比如下邊的統(tǒng)計時間段的獨立用戶數(shù),查詢結(jié)果如下圖所示：

關(guān)聯(lián)查詢

有時候我們查詢的數(shù)據(jù)存放在不同的表中，那關(guān)聯(lián)查詢就派上用場了。所謂關(guān)聯(lián)查詢，一般就是通過兩張表相同的字段值關(guān)聯(lián)起來，同時查詢兩張表的記錄。Hive中常用關(guān)聯(lián)分內(nèi)外關(guān)聯(lián)。

我們先建立兩張簡單的表tab_a和tab_b，用實例來說明關(guān)聯(lián)機制。表結(jié)構(gòu)和表數(shù)據(jù)如下圖所示：

內(nèi)關(guān)聯(lián)一般使用關(guān)鍵字Join或inner join，內(nèi)關(guān)聯(lián)只返回關(guān)聯(lián)上的結(jié)果。

外關(guān)聯(lián)的形式就比較多樣化了，又分為：

左外關(guān)聯(lián)：關(guān)鍵字為left [outer] join，以前邊的表為主表，返回記錄數(shù)和主表記錄一致，關(guān)聯(lián)不上的字段為null；

右外關(guān)聯(lián)：關(guān)鍵字為right [outer] join，和左外關(guān)聯(lián)相反，則是以后邊的表為主表。

全外關(guān)聯(lián)：full [outer] join，返回兩個表的去重之和，關(guān)聯(lián)不上的字段為null。

行列轉(zhuǎn)換

有時候我們會遇到這樣的需求，需要把多列的數(shù)據(jù)平鋪到一行上輸出。比如查詢用戶的訪問軌跡，這時候有兩個函數(shù)就起上作用了。還是讓我們先來看看效果。

這兩個sql的作用都是把每個用戶的點擊軌跡拼接暫展示出來，其中collect_set和collect_set能夠把列數(shù)據(jù)合并，轉(zhuǎn)為一行。而兩個的唯一區(qū)別就是collect_set會進行去重。

上述講的是行轉(zhuǎn)列，還有些需求，希望我們能把列數(shù)據(jù)拆分成多行，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下，

Page_id StringAd_id Array<int>

A[1,2,3]

B[3,5,6]

C[2,4,5]

要統(tǒng)計每個廣告在所有頁面出現(xiàn)的次數(shù)，這時候，我們可以先把同一列的數(shù)據(jù)線拆成多行，hive提供了explode展開函數(shù)，具體效果如下圖：

Explode一般配合lateral view使用，把字段內(nèi)容鋪開成虛擬視圖。接下來我們再這個基礎(chǔ)之上，就可以使用統(tǒng)計函數(shù)來進行分析。

取TopN記錄

給數(shù)據(jù)分組排序再取前幾條記錄，也是我們較為常見的需求。hive提供了row_number函數(shù)，可以對排序值進行編號。舉個栗子，要取省份的溫度最高的城市，數(shù)據(jù)如下：

省份城市溫度

廣東佛山34

廣東廣州30

江西贛州31

江西南昌28

江西萍鄉(xiāng)29

湖南長沙26

湖南衡陽25

我們可以使用row_number()組合group by的形式，來進行組內(nèi)排序，并且返回順序值rank。

結(jié)果如下圖所示：

此時，如果要去top1的數(shù)據(jù)，只需添加rank為1的條件即可。和row_number功能和用法類似的函數(shù)還有rank()和dense_rank()，唯一的區(qū)別在返回的排序rank值有細微區(qū)別，此處不再贅述。

Hive進階

數(shù)據(jù)傾斜

在我們數(shù)據(jù)清洗過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)一種現(xiàn)象，分布式任務(wù)一般會分成多個小任務(wù)task，但是呢，有些task處理的很快，有些task就很慢，有時候甚至?xí)ㄋ缹?dǎo)致整個任務(wù)失敗，這種現(xiàn)象就是惡名遠揚的數(shù)據(jù)傾斜。之所以導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜，大部分是join、去重統(tǒng)計(count distinct)或者group by操作中的key分布不均勻。拿最常見的hive查詢引擎mapreduce來說，基本就是shuffle階段，有些reduce任務(wù)獲取到的key數(shù)據(jù)量十分多，導(dǎo)致處理很緩慢。

為了避免數(shù)據(jù)傾斜，一般從兩種方向去解決：

1.調(diào)整hive參數(shù)

我們可以設(shè)置hive.map.aggr和hive.groupby.skewindata兩個參數(shù)為true，此時hive會生成兩個job任務(wù)，第一個job先將key進行隨機化處理，第二個job在進行真正的shuffle key。如下流程說明圖：

從上圖可以看出，由于多次在map端聚合，使得最終shuffle時的數(shù)據(jù)量大大減少，從而減輕了數(shù)據(jù)傾斜的程度。

2.優(yōu)化sql

使用mapJoin：我們經(jīng)常會有大小表join的需求，而這也是數(shù)據(jù)傾斜的多發(fā)區(qū)。此時我們可以使用mapJoin的方式，從而避免shuffle。具體實現(xiàn)就是把小表在每一個Map任務(wù)內(nèi)存中保存一份，從而直接在Map就進行join操作。沒了reduce過程，自然也避免了數(shù)據(jù)傾斜。在hive0.11版本之前，需要顯示聲明啟動該優(yōu)化操作，如下示例SQL所示：Select /*+ MAPJOIN(small_tab)*/  .key,value FROM small_tab JOIN big_tab ON small_tab.key = big_tab.key 而在hive0.11版本之后，hive能夠自動檢測小表，自行進行mapJoin優(yōu)化。我們可以通過hive.mapjoin.smalltable.filesize參數(shù)手動配置小表的閾值(默認值25M)。使用MapJoin有一個缺點在于內(nèi)存會浪費，因為每個Map端都有一個副本。所以mapJoin也一般只適合大小表join的情況。

異常值、特殊值手動處理：很多時候造成數(shù)據(jù)傾斜的可能是一些空值或者，字符串導(dǎo)致的。我們可以通過過濾空值或者對空值做隨機字符串處理，由此避免空值的影響。

如果是大表和大表的join產(chǎn)生了數(shù)據(jù)傾斜，mapJoin這種方式不太合適，但是在某些場景下，其中一個大表可以被處理成小表。比如，我們要查詢單日訪客瀏覽記錄，并需要附加用戶信息。這時候要和用戶大表user_info關(guān)聯(lián)，而單日訪客記錄量user_flow也比較大，并不能直接使用mapjoin的方式。但仔細分析，單日訪客UV其實并不大，可以先進行簡單去重，轉(zhuǎn)換為小表進而可以使用mapJoin。具體SQL如下所示：select /*+mapjoin(x)*/* from user_flow a left outer join (select /*+mapjoin(c)*/d.* from ( select distinct user_id from user_flow )c join user_info d on c.user_id = d.user_id) x on a.user_id = b.user_id;

優(yōu)勢和不足

Hive目前作為業(yè)內(nèi)使用最為廣泛的數(shù)據(jù)倉庫工具，自然有著很多優(yōu)點：高可靠、容錯性高、擴展性強。

HQL語法和傳統(tǒng)SQL類似，且內(nèi)置大量處理函數(shù)支持的存儲格式種類多，兼容性強。用戶接口多，支持各種形式的調(diào)用。但是hive也有它自身的一些不足，比如：

OLTP支持不足，不支持事務(wù)，目前只有比較新的版本才可以實現(xiàn)行列級別更新且對格式要求嚴格。

由于HDFS特性數(shù)據(jù)處理延遲高效率較低。HQL的表達能力和靈活性方面有限?；谶@些優(yōu)缺點，hive有它自身擅長的領(lǐng)域，比如用作離線數(shù)據(jù)倉庫，批量處理海量數(shù)據(jù)。如果要追求實時性或者要高效率處理小量數(shù)據(jù)，目前來看，其他新的技術(shù)方案，比如kudu、hbase等或許是更好的選擇。

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