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一起揭开 Hive 编程的神秘面纱「建议收藏」

老牧童 • • HIve • 阅读 277

一起揭开 Hive 编程的神秘面纱「建议收藏」1.

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

1. Hive的能力与应用概述

Hadoop实现了一个特别的计算模型，就是MapReduce，可以将我们的计算任务分拆成多个小的计算单元，然后分配到家用或者服务器级别的硬件机器上，从而达到降低成本以及可扩展的问题，在这个MapReduce计算模型底下，有一个分布式文件系统（HDFS），在支持分布式计算上极其重要。

而Hive就是用来查询存储在Hadoop集群上数据而存在的，它提供了HiveQL，语法与我们平时接触的SQL大同小异，它让我们不需要去调用底层的MapReduce Java API，只需要直接写熟悉的SQL，即可自动进行转换。‘

当然Hive并不是一个完整的数据库，Hadoop以及HDFS的设计，本身就约束和局限了Hive的能力：

1）最大的限制就是不支持数据行级别的Update、Delete操作；

2）不支持事务，因此不支持OLTP所需要的关键功能，它更接近OLAP，但是查询效率又十分堪忧；

3）查询效率堪忧，主要是因为Hadoop是批处理系统，而MapReduce任务（JOB）的启动过程需要消耗较长的时间；

4）如果用户需要对大规模数据使用OLTP功能的话，可以选择Hadoop的HBase及Cassandra。

综上所述，Hive最合适的应用场景就是我们当前的做数据仓库、数据中台等等的工作，维护海量数据，挖掘数据中的宝藏，形成报表、报告、建议等等。

2. MapReduce综述

如上，我们知道MapReduce是一种计算模型，该模型可以将大规模数据处理的任务拆分成多个小计算单元，然后分配到集群中的机器上去并行计算，最终合并结果返回给用户。MapReduce主要分两个数据转换操作，map和reduce过程。

  • Map：map操作将集合中的元素从一种形式转成另外一种形式。
  • Reduce：将值的集合转换成一个值。

这些map和reduce任务，就是Hadoop将job拆分后的子任务（task），然后调度这些task去完成数据的计算，而计算的位置一般都是在数据所在的位置，从而可以保证最小化网络开销。

3. Hadoop生态系统中的Hive

Hive主要由下图中的模块组成，主要分3部分（Web+Hive+Hadoop）。直接与我们用户交互的Web图形界面，有很多商业化的、开源的产品，如图所示；当然，发行版的Hive也自带有交互界面，如命令行界面（CLI）和简单的Hive网页界面（HWI），以及一列JDBC、ODBC、Thrift Server的编程模块。

我们所有的命令和查询，都会首先进入到Driver（驱动模块），通过该模块进行任务的解析编译，优化任务，生成Job执行计划，Driver的基础模块主要负责“语言翻译”，把job执行计划的XML文件驱动执行内置的、原生的Mapper和Reducer模块，从而实现MapReduce任务执行。

Thrift Server提供了可远程访问其他进程的功能，也提供使用JDBC和ODBC访问Hive的功能。另外再介绍一下Metastore，这是专门存储元数据的独立关系型数据库（一般是一个MySQL实例），Hive使用它的服务来存储表模式信息和其他元数据信息，需要使用JDBC来连接。

Hive通过和Job Tracker通信来初始化MapReduce任务（job），不必要部署在Job Tracker所在的管理节点上（一般在网关机上），之前也提到过，job拆分开的task任务，一般都会在数据所在的节点直接申请机器资源进行计算，数据文件存储于HDFS中，管理HDFS的是NameNode。

一起揭开 Hive 编程的神秘面纱「建议收藏」

当实际执行一个分布式任务时候，集群会启动多个服务。其中，Job Tracker管理着Job，而HDFS则由Name Node管理着，每个工作节点上都有job task在执行，由每个节点的Task Tracker服务管理着，而且每个节点上还存放着分布式文件系统中的文件数据块，由每个节点上的DataNode服务管理着。

4. Hive调优

1. JOIN调优

Hive假定查询中最后一个表上最大的表，所以，在对每行记录进行连接操作时，它会尝试将其他表缓存起来，然后扫描最后那个表进行计算。因此我们需要保证连续join查询中表的大小从左往右是依次增加的。

# 低效查询
select * from big_table a 
left join small_table b on a.id = b.id  

# 高效查询
select * from small_table a 
right join big_table b on a.id = b.id

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另外，如果其中一张表是小表，还可以放入内存，Hive就可以在map端执行连接操作（称为 map-side JOIN），从而省略了常规连接操作中的reduce过程。

IT知识分享网set hive.auto.convert.join=true;

用户可以自己配置小表的大小（单位：字节）

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=30000000;

2. 使用 EXPLAIN

使用explain很简单，就是在SQL语句最前面加上 EXPLAIN 关键词即可，更多姿势：

IT知识分享网explain：查看执行计划的基本内容；
explain analyze：用实际的SQL行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持；
explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息；
explain ast：输出查询的抽象语法树。AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复；
explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。

使用EXPLAIN可以帮助我们去了解hive执行顺序，协助优化Hive，对我们提升Hive脚本效率有着很大的帮助。

explain
select
  count(0) t1,
  count(distinct cust_id) t2
from
  dm_dl.cust_info
where
  inc_day = '20210920'
limit
  1

输出内容如下，可以看下我的注释，输出主要两部分：

1）stage dependencies：负责输出每个stage之间的依赖

2）stage plan：每个stage的执行计划。stage里会有MapReduce的执行计划树，分为Map端和Reduce端，关键词为 Map Operator Tree 和 Reduce Operator Tree。

每个stage都是一个独立的MapReduce Job，可以从执行计划的描述大概猜到具体做了什么步骤，另外，执行计划中关于数据量的值仅供参考，因为是预估的，可能与实际的有一定出入。

STAGE DEPENDENCIES: # 显示每个stage之间的前后依赖关系
 Stage-1 is a root stage
 Stage-0 depends on stages: Stage-1
 
STAGE PLANS: # 执行计划明细
 Stage: Stage-1 # 第一个stage
  Map Reduce 
   Map Operator Tree: # Map端的逻辑操作树
    TableScan # 扫描table
     alias: cust_info
     Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
     Select Operator
      expressions: cust_id (type: string)
      outputColumnNames: _col1
      Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
     Group By Operator
      aggregations: count(0), count(DISTINCT _col1)
      keys: _col1 (type: string)
      mode: hash
      outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
      Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE

     Reduce Output Operator
      key expressions: _col0 (type: string)
      sort order: + # 可以看到聚合后的结果是有排序的
      Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      TopN Hash Memory Usage: 0.1
      value expressions: _col1 (type: bigint)
      
      
   Reduce Operator Tree: # Reduce端的逻辑操作树
    Group By Operator
     aggregations: count(VALUE._col0), count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)
     mode: mergepartial
     outputColumnNames: _col0, _col1
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
    Limit
     Number of rows: 1
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
    File Output Operator # 文件输出操作
     compressed: false
     Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
     table:
      input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
      output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
      serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
      
      
Stage: Stage-0
 Fetch Operator
  limit: 1
  Processor Tree:
   ListSink

加入关键字 explain formatted 就可以以json格式输出啦。

{
    "STAGE DEPENDENCIES": {
        "Stage-1": {
            "ROOT STAGE": "TRUE"
        }, 
        "Stage-0": {
            "DEPENDENT STAGES": "Stage-1"
        }
    }, 
    "STAGE PLANS": {
        "Stage-1": {
            "Map Reduce": {
                "Map Operator Tree:": [
                    {
                        "TableScan": {
                            "alias:": "cust_info", 
                            "filterExpr:": "(inc_day = '20210920') (type: boolean)", 
                            "Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                            "children": {
                                "Select Operator": {
                                    "expressions:": "cust_id (type: string)", 
                                    "outputColumnNames:": [
                                        "_col1"
                                    ], 
                                    "Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                                    "children": {
                                        "Group By Operator": {
                                            "aggregations:": [
                                                "count(0)", 
                                                "count(DISTINCT _col1)"
                                            ], 
                                            "keys:": "_col1 (type: string)", 
                                            "mode:": "hash", 
                                            "outputColumnNames:": [
                                                "_col0", 
                                                "_col1", 
                                                "_col2"
                                            ], 
                                            "Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                                            "children": {
                                                "Reduce Output Operator": {
                                                    "key expressions:": "_col0 (type: string)", 
                                                    "sort order:": "+", 
                                                    "Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                                                    "TopN Hash Memory Usage:": "0.1", 
                                                    "value expressions:": "_col1 (type: bigint)"
                                                }
                                            }
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }
                ], 
                "Reduce Operator Tree:": {
                    "Group By Operator": {
                        "aggregations:": [
                            "count(VALUE._col0)", 
                            "count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)"
                        ], 
                        "mode:": "mergepartial", 
                        "outputColumnNames:": [
                            "_col0", 
                            "_col1"
                        ], 
                        "Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                        "children": {
                            "Limit": {
                                "Number of rows:": "1", 
                                "Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                                "children": {
                                    "File Output Operator": {
                                        "compressed:": "false", 
                                        "Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE", 
                                        "table:": {
                                            "input format:": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat", 
                                            "output format:": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat", 
                                            "serde:": "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe"
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }, 
        "Stage-0": {
            "Fetch Operator": {
                "limit:": "1", 
                "Processor Tree:": {
                    "ListSink": { }
                }
            }
        }
    }
}

5. HiveSQL背后实现原理

平时我们经常写Hive SQL，我们知道Hive会自动帮我们转译成MapReduce Job，调用集群分布式能力去完成任务计算。那么，Hive是如何将SQL转化成MapReduce Job的？可以见下图：

一起揭开 Hive 编程的神秘面纱「建议收藏」

主要就是通过5步完成，从Hive SQl –> AST Tree –> Query Block –> Operator Tree –> MapReduce Job –> 执行计划DAG。

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上一篇 2022-12-17 07:10
下一篇 2022-12-17 07:30

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