superlxw1234
- 浏览: 552187 次
- 性别:
- 来自: 西安
-
博客专栏
-
-
Hive入门
浏览量：44533
最新评论
-
freeluotao：
public void readFields(D ...
MapReduce直接连接Mysql获取数据 -
passionke：
在spark-sql中通过insert插入数据到HBase表时 ...
SparkSQL读取HBase数据 -
annmi_cai：
好好学习，天天向上！
[一起学Hive]之十七-从Hive表中进行数据抽样-Sampling -
annmi_cai：
好好学习，天天向上！
[一起学Hive]之十六-Hive的WEB页面接口-HWI -
annmi_cai：
好好学习，天天向上！
[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
文章列表
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。
文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，Hive的元数据是怎么生成和存储的。
13.1 存储Hive版本的元数据表（VERSION）
该表比较简单，但很重要。
VER_ID
SCHEMA_VERSION
VERSION_COMMENT
...
关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithIndex方法来统计每个分区中的元素及数量。
关于mapPartitionsWithIndex的介绍可以参考 mapPartitionsWithIndex的介绍：
http://lxw1234.com/archives/ ...
关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访问HBase表。
HBase中表如下：
create 'lxw1234',{NAME => 'f1',VERSIONS => 1},{NAME => 'f2',VERSIONS => ...
关键字： Spark读取HBase、SparkSQL读取HBase、SparkSQL整合Hive读取HBase表、Spark任务本地化调度机制
这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli（关于SparkSQL和Hive的整合，见文章后面的参考阅读）. 本质上就是通过Hive访问HBase表，具体就是通过hive-hbase-handler（关于Hive和HBase的整合，见文章后面的参考阅读）.
环境篇
hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase- ...
关键字：Hive整合HBase、Hive操作HBase表
十二、Hive整合HBase，操作HBase表
HBase是被设计用来做k-v查询的，但有时候，也会遇到基于HBase表的复杂统计，写MR很不效率。Hive考虑到了这点，提供了操作HBase表的接口。
关于Hive操作HBase表的原理，请参考我之前的博文：
http://superlxw1234.iteye.com/blog/2008274
值得商榷的是，使用Hive操作HBase中的表，只是提供了便捷性，对于性能上，较MapReduce并不会提升太多，请大家酌情使用。
下面来看使用方法（基 ...
关键字： Hive 优化、HQL 优化、Hive数据倾斜
十一、Hive SQL的优化
本章只是从HQL层面介绍一下，日常开发HQL中需要注意的一些优化点，不涉及Hadoop层面的参数、配置等优化。
其中大部分是我之前发过的博客文章，这里整理了下。
11.1 使用分区剪裁、列剪裁
在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。
在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，比如：
SELECT a.id
FROM lxw1234_a ...
关键字：Hive Join、Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN、Hive LEFT SEMI JOIN、Hive Cross Join
Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联、左关联、右关联、全关联，还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN，但这两种JOIN类型也可以用前 ...
关键词：Hive MapJoin、Hive Common Join、Hive Reduce Join、Hive Join
九、Hive中Join的原理和机制
笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。
9.1 Hive Common Join
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。 ...
关键字：Hive SELECT、ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY、Hive子查询、Hive虚拟列
八、Hive的查询语句SELECT
在所有的数据库系统中，SELECT语句是使用最多，也最复杂的一块，Hive中的查询语句SELECT支持的语法当然也比较复杂，本文只能尽力去介绍。
8.1 基础查询语法
Hive中的SELECT基础语法和标准SQL语法基本一致，支持WHERE、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY、HAVING、LIMIT、子查询等； 语法如 ...
Spark也有数据本地化的概念（Data Locality），这和MapReduce的Local Task差不多，如果读取HDFS文件，Spark则会根据数据的存储位置，分配离数据存储最近的Executor去执行任务。
这么理解没错，我搭建的Spark集群情况是这样：
15台DataNode节点的HDFS集群，我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker，并且，启动Spark Application的时候，每个Worker都有一个Executor，这样理论上来说，只要读取HDFS文件，Spark都可以使用本地任务来读取 ...
在Hive中，如果一个很大的表和一个小表做join，Hive可以自动或者手动使用MapJoin，将小表的数据加载到DistributeCache中，从而在使用Map Task扫描大表的同时，完成join，这对join的性能提升非常多。
在SparkSQL中，目前还不支持自动或者手动使用MapJoin。变通的方法是，将小表进行cache，然后再和大表做join。 SparkSQL中cache的作用就是将小表数据广播到每一个Worker的内存中，和加载到DistributeCache中是一个道理。
具体实现如下：
create tabl ...
Spark1.4发布，除了重量级的SparkR，其中的SparkSQL支持了我期待已久的窗口分析函数(window functions),关于Hive中窗口分析函数的用法可参考 Hive分析函数系列 文章。 在我们的数据平台中，90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现，其中必然会使用很多窗口分析函数，如果SparkSQL支持窗口分析函数， 那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低，因此迫不及待将Spark1.4下载试用一下。
关于Spark1.4的安装配置，和1.3无异，安装配置步骤可参考 Spark1.3.1安装配置运行。 ...
Hive提供的几种用户交互接口中，最常用的就是命令行接口。本文简单介绍一下Hive命令行接口(Hive Command Line)及Hive交互Shell(Hive Interactive Shell)的一些使用。
七、使用Hive命令行
7.1 Hive Command Line
输入$HIVE_HOME/bin/hive –H 或者 –help可以显示帮助选项：
-d,–define <key=value>
定义一个变量值，这个变量可以在Hive交互Shell中引用，后面会介绍用法，比如：-d A=B
–database <da ...
前面文章介绍了Hive中是支持分区的。
关系型数据库（如Oracle）中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。
先看一个应用场景，源表t_lxw1234的数据如下：
SELECT day,url FROM t_lxw1234;
2015-05-10 url1
2015-05-10 url2
2015-06-14 url1
2015-06-14 url2
20 ...
在Hive中建好表之后，需要将数据加载进来，以便做后续查询分析，本文介绍向Hive表中加载数据的几种方式。
6.1 建表时候直接指定
如果你的数据已经在HDFS上存在，已经为结构化数据，并且数据所在的HDFS路 ...