hive 怎么分比例 hive 占比

1. 什么是Hive? 解决什么问题？

一个构建在Hadoop上的数据仓库框架（表结构），运行SQL语言。

3. Hive体系结构

Hive C/S体系结构

3. metastore 后台和服务的存储

内嵌本地远程metastore配置

重要的metasrore配置属性

4. 表（目录（文件）形式）

• 托管表和外部表

是否在"创建目录“( warehouse directory )下的表。内部表的元数据和数据都由hive管理，外部表Hive不会碰数据，只会删除元数据，可以把创建数据推迟到创建表之后（一般Hive和其他工具来处理同一数据集）。

-- 外部表（External、Location 关键字）
CREATE	EXTERNAL TABLE EXTERNAL_TABLE(dummy STRING)
LOCATION '/user/tom/external_table';

• 分区和桶

分区：根据分区列（partition column）的值对表进行（子目录）粗劣划分的机制，加快数据分片的查询速度。

-- 分区（PARTITIONED BY 关键字）
CREATE TABLE logs (ts BIGINT, lines STRING)
PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING);

注：加载数据要显示指定分区值。

桶：把表（或分区）进一步组织成桶（bucket），为数据提供额外的结构（子文件）以获得更高效的查询处理（map-side join）和“采样”(sampling)。

-- 划分桶（COLUSTERD BY、SORTED BY 关键字）
CREATE TABLE bucketed_users （id INT,name STRING)
CLUSTERED BY（id) 	SORTED BY (id ASC) INTO 4 BUCKETS;

--采样（TABLESAMPLE 关键字）
select * from bucketed_users
TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON ID|rand());

注： hive.enforce.bucketiong 属性设置为True。

• 存储格式

从两个维度对表的存储进行管理，分别是行格式（row format）和文件格式（file format）。

文件格式：SerDe"序列化和反序列化工具”定义，划分为面向行的格式（Avro、SEQUENCEFILE）和面向列的格式（PARQUET、RCFILE、ORCFILE）以及定制的RegexSerDe。

-- 文件格式（STORED AS 关键字）
CREATE TABEL user_parquest  STORED AS  Avro 
AS 
SELECT * FROM users;

注：设置为Avro 格式，需要指定hive.exec.compress.output=true; set avro.out.codec=snappy;

行格式：指一行中字段容器的格式。

-- 行格式（ROW FORMAT 关键字）
CREATE TABLE ...
ROW FORMAT DELIMITED    
FIELDS  TERMINATED BY '\001'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'
MAP KEYS TERMINATED BY '\003'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE; 	-- 指定文件格式

主：默认存储格式是分隔的文本，每行（line）存储一个数据行（row），默认行内分隔符是ASCII控制码集合中的Control-A，默认集合类元素的分隔符为字符Control-B,默认的映射键（map key）分隔符为字符Control-C。默认格式可以通过hive.default.fileformat属性设置。

• 导入数据

-- 导入文件系统
INSERT OVERWRITE DIRECTORY ...
-- 查询导入表
INSERT OVERWRITE TABLE target SELECT col1,col2 FROM source;
-- 加载导入表
 LOAD DATA [LOCAL] INPATH '/user/tom/data.txt'  [OVERWRITE] INTO table managed_table;

注：加载操作就是文件系统中文件移动或文件重命名

5. 自定义函数

UDF （usr-defined function）

条件： 继承UDF子类，实现evaluate()方法。

package hadoop;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

// 继承 hive.ql.exec.UDF
public class Strip extends UDF {
  //创建文本对象
  private Text result = new Text();
  //重写evaluate方法
  public Text evaluate(Text str) {
    if (str == null) {
      return null;
    }
    result.set(StringUtils.strip(str.toString()));
    return result;
  }
  
  public Text evaluate(Text str, String stripChars) {
    if (str == null) {
      return null;
    }
    result.set(StringUtils.strip(str.toString(), stripChars));
    return result;
  }
}

• UDAF（user-defined aggregate function）

条件：继承UDAF；实现UDAFEvaluator中init()、iterate()、terminatePartial()、merge()、terminater()方法。

UDAF部分结果数据流

package hadoop;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

//继承hive.ql.exec.UDAF类
public class Maximum extends UDAF {
  //实现hive.exec.exec.UDAFEValuator静态类
  public static class MaximumIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator {
    //创建状态对象
    private IntWritable result;
    //初始化状态对象
    public void init() {
      System.err.printf("%s %s\n", hashCode(), "init");
      result = null;
    }
    //迭代更新状态对象
    public boolean iterate(IntWritable value) {
      System.err.printf("%s %s %s\n", hashCode(), "iterate", value);
      if (value == null) {
        return true;
      }
      if (result == null) {
        result = new IntWritable(value.get());
      } else {
        result.set(Math.max(result.get(), value.get()));
      }
      return true;
    }
    //部分聚类结果
    public IntWritable terminatePartial() {
      System.err.printf("%s %s\n", hashCode(), "terminatePartial");
      return result;
    }
    //合并聚类结果
    public boolean merge(IntWritable other) {
      System.err.printf("%s %s %s\n", hashCode(), "merge", other);
      return iterate(other);
    }
    //最终聚焦结果
    public IntWritable terminate() {
      System.err.printf("%s %s\n", hashCode(), "terminate");
      return result;
    }
  }
}