Hive 注意事项与扩展特性

1. 使用HIVE注意点

字符集
Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的，所以, 所有中文必须是UTF-8编码, 才能正常使用。
备注：中文数据load到表里面,，如果字符集不同，很有可能全是乱码需要做转码的，但是hive本身没有函数来做这个。

压缩
hive.exec.compress.output 这个参数，默认是false，但是很多时候貌似要单独显式设置一遍，否则会对结果做压缩的，如果你的这个文件后面还要在hadoop下直接操作，那么就不能压缩了。

count(distinct)
当前的Hive不支持在一条查询语句中有多Distinct。如果要在Hive查询语句中实现多Distinct，需要使用至少n+1条查询语句（n为distinct的数目），前n条查询分别对n个列去重，最后一条查询语句对n个去重之后的列做Join操作，得到最终结果。

JOIN
只支持等值连接

DML操作
只支持INSERT/LOAD操作，无UPDATE和DELTE

HAVING
不支持HAVING操作。如果需要这个功能要嵌套一个子查询用where限制

子查询
Hive不支持where子句中的子查询

Join中处理null值的语义区别
SQL标准中，任何对null的操作（数值比较，字符串操作等）结果都为null。Hive对null值处理的逻辑和标准基本一致，除了Join时的特殊逻辑。这里的特殊逻辑指的是，Hive的Join中，作为Join key的字段比较，null=null是有意义的，且返回值为true。

分号字符
分号是SQL语句结束标记，在HiveQL中也是，但是在HiveQL中，对分号的识别没有那么智慧，例如：

select concat(cookie_id,concat(';',’zoo’)) from c02_clickstat_fatdt1 limit 2;
FAILED: Parse Error: line 0:-1 cannot recognize input '<EOF>' in function specification

可以推断，Hive解析语句的时候，只要遇到分号就认为语句结束，而无论是否用引号包含起来。
解决的办法是，使用分号的八进制的ASCII码进行转义，那么上述语句应写成：

select concat(cookie_id,concat('\073','zoo')) from c02_clickstat_fatdt1 limit 2;

为什么是八进制ASCII码？我尝试用十六进制的ASCII码，但Hive会将其视为字符串处理并未转义，好像仅支持八进制，原因不详。这个规则也适用于其他非SELECT语句，如CREATE TABLE中需要定义分隔符，那么对不可见字符做分隔符就需要用八进制的ASCII码来转义。
Insert
根据语法Insert必须加“OVERWRITE”关键字，也就是说每一次插入都是一次重写

2. Hive的扩展特性

Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：

* 文件格式：Text File，Sequence File 
* 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 
* 用户提供的map/reduce脚本：不管什么语言，利用stdin/stdout传输数据 
* 用户自定义函数：Substr, Trim, 1 – 1 
* 用户自定义聚合函数：Sum, Average…… n – 1

2.1 数据文件格式



例如使用文件格式存储创建的表：

CREATE TABLE mylog ( user_id BIGINT, page_url STRING, unix_time INT) STORED AS TEXTFILE;

当用户的数据文件格式不能被当前Hive所识别的时候，可以自定义文件格式。可以参考contrib/src/Java/org/apache/hadoop/hive/contrib/fileformat/base64中的例子。写完自定义的格式后，在创建表的时候指定相应的文件格式就可以：

CREATE TABLE base64_test(col1 STRING, col2 STRING)
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.fileformat.base64.Base64TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.fileformat.base64.Base64TextOutputFormat';

2.2 SerDe
SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。
序列化的格式包括：分隔符（tab、逗号、CTRL-A）、Thrift 协议。
反序列化（内存内）：Java Integer/String/ArrayList/HashMap、Hadoop Writable类、用户自定义类。
其中，LazyObject只有在访问到列的时候才进行反序列化。 BinarySortable保留了排序的二进制格式。
当存在以下情况时，可以考虑增加新的SerDe：
* 用户的数据有特殊的序列化格式，当前的Hive不支持，而用户又不想在将数据加载至Hive前转换数据格式。
* 用户有更有效的序列化磁盘数据的方法。

用户如果想为Text数据增加自定义Serde，可以参照contrib/src/java/org/apache/hadoop/hive/contrib/serde2/RegexSerDe.java中的例子。RegexSerDe利用用户提供的正则表倒是来反序列化数据，例如：

CREATE TABLE apache_log(
host STRING,
identity STRING,
user STRING,
time STRING,
request STRING,
status STRING,
size STRING,
referer STRING,
agent STRING)
ROW FORMAT
SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES
( "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|\\[[^\\]]*\\])
([^ \"]*|\"[^\"]*\") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\"[^\"]*\")
([^ \"]*|\"[^\"]*\"))?",
"output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s";)
STORED AS TEXTFILE;

用户如果想为Binary数据增加自定义的SerDe，可以参考例子serde/src/java/org/apache/hadoop/hive/serde2/binarysortable，例如：

CREATE TABLE mythrift_table
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.thrift.ThriftSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"serialization.class" = "com.facebook.serde.tprofiles.full",
"serialization.format" = "com.facebook.thrift.protocol.TBinaryProtocol";);

2.3 Map/Reduce脚本（Transform）

用户可以自定义Hive使用的Map/Reduce脚本，比如：

FROM (
SELECT TRANSFORM(user_id, page_url, unix_time)
USING 'page_url_to_id.py'
AS (user_id, page_id, unix_time)
FROM mylog
DISTRIBUTE BY user_id
SORT BY user_id, unix_time)
mylog2
SELECT TRANSFORM(user_id, page_id, unix_time)
USING 'my_python_session_cutter.py' AS (user_id, session_info);

Map/Reduce脚本通过stdin/stdout进行数据的读写，调试信息输出到stderr。

2.4 UDF（User-Defined-Function）

用户可以自定义函数对数据进行处理，例如：

add jar build/ql/test/test-udfs.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION testlength
AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFTestLength';
SELECT testlength(src.value) FROM src;
DROP TEMPORARY FUNCTION testlength;

UDFTestLength.java为：

package org.apache.hadoop.hive.ql.udf;

public class UDFTestLength extends UDF {
  public Integer evaluate(String s) {
    if (s == null) {
      return null;
    }
    return s.length();
  }
}

UDF 具有以下特性：

* 用java写UDF很容易。 
* Hadoop的Writables/Text 具有较高性能。 
* UDF可以被重载。 
* Hive支持隐式类型转换。 
* UDF支持变长的参数。 
* genericUDF 提供了较好的性能（避免了反射）。

2.5 UDAF（User-Defined Aggregation Funcation）

例子：

SELECT page_url, count(1), count(DISTINCT user_id) FROM mylog;

UDAFCount.java代码如下：

public class UDAFCount extends UDAF {
  public static class Evaluator implements UDAFEvaluator {
    private int mCount;

    public void init() {
      mcount = 0;
    }

    public boolean iterate(Object o) {
      if (o!=null)
        mCount++;
      return true;
    }

    public Integer terminatePartial() {
      return mCount;
    }

    public boolean merge(Integer o) {
      mCount += o;
      return true;
    }

    public Integer terminate() {
      return mCount;
  }
}

转自：http://blog.csdn.net/lnho2015/article/details/51418125