建设银行客户投诉网站,网站h1标签的应用,高端网站建设案例,做营销网站代理挣钱吗目录 说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
说下Hive是什么?跟数据仓库区别?
Hive架构
Hive内部表和外部表的区别?
为什么内部表的删除#xff0c;就会将数据全部删除#xff0c;而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?
Hive建表语句?创建表…目录 说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
说下Hive是什么?跟数据仓库区别?
Hive架构
Hive内部表和外部表的区别?
为什么内部表的删除就会将数据全部删除而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?
Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?
Hive删除语句外部表删除的是什么?
Hive数据倾斜以及解决方案
Hive如果不用参数调优在map和reduce端应该做什么
Hive的用户自定义函数实现步骤与流程
Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?
Hive的cluster by、sort bydistribute by、orderby区别?
Hive分区和分桶的区别
Hive的执行流程
Hive SQL转化为MR的过程?
Hive SQL优化处理
Hive的存储引擎和计算引擎
Hive的文件存储格式都有哪些
Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目
介绍下知道的Hive窗口函数举一些例子
Hive的count的用法
Hive的union和unionall的区别 说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
使用Hive的原因、Hive的优缺点以及它的作用可以概括如下简化大数据查询Hive提供了一种类似SQL的查询语言HiveQL使得数据分析人员和非编程背景的用户可以轻松
地查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统HDFS上的大规模数据集而无需直接编写复杂的MapReduce程
序。降低学习成本相比直接使用MapReduceHive的学习曲线更平缓因为它抽象了很多底层细节使得开发人员
可以更快地上手并进行数据处理工作。提高开发效率Hive避免了手动编写低级别的MapReduce作业大大提高了数据处理和分析的开发速度。扩展性与容错性Hive支持集群的动态扩展能够在不重启服务的情况下增加或减少节点。此外它具备良好的
容错机制即使集群中的某些节点发生故障也能保证SQL查询的完成执行。Hive的优缺点优点:易用性提供了类SQL的查询语言使得数据分析更加直观和便捷。
可扩展性能够轻松扩展集群规模以应对数据增长且通常不需要重启服务。
元数据管理提供统一的元数据存储便于组织和管理数据。
用户自定义函数支持用户自定义函数UDF增强了查询的灵活性和定制化能力。
容错性即使遇到节点故障也能确保任务的完成。缺点:延迟较高由于Hive设计用于批处理和数据分析它的查询执行延迟相对较高不适合实时或交互式查询需求。
资源消耗在处理大量数据时Hive的查询可能会消耗较多的计算资源。
数据格式限制虽然支持多种文件格式但在处理非结构化或半结构化数据时可能不如专门的工具灵活。Hive的作用Hive的主要作用是作为一个数据仓库工具用于大规模数据集的批处理分析和离线处理。它使得数据分析师、数
据科学家和工程师能够利用熟悉的SQL语法来执行复杂的ETL提取、转换、加载任务数据分析以及数据汇
总报告等。通过Hive企业能够更好地管理和分析存储在Hadoop生态系统中的海量数据支持商业智能、数据挖
掘和其他大数据应用。
说下Hive是什么?跟数据仓库区别?
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具它最初由Facebook开发目的是让非程序员如数据
分析师能够利用SQL-like语言称为HiveQL来查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统HDFS中的大
规模数据集。Hive简化了大数据处理任务不需要直接编写复杂的MapReduce程序而是将HiveQL语句转换为
MapReduce作业来执行大大降低了大数据分析的门槛。与传统的数据仓库相比Hive有以下几点主要区别设计目标与应用场景Hive 主要是为了支持大数据批处理分析适用于离线分析场景比如日志分析、数据挖掘等对实时性要求不
高。它的设计初衷是处理海量数据的批处理查询和数据分析。数据仓库如Teradata、Oracle Exadata等通常用于企业环境支持复杂的OLAP联机分析处理操作
强调快速响应时间适用于实时或近实时的业务报告、决策支持系统等。数据仓库往往支持更复杂的事务处理和数
据更新操作。数据处理方式
Hive 基于Hadoop使用HDFS存储数据MapReduce或Tez、Spark等更现代的执行引擎作为计算框架处
理延时相对较高不适合低延迟查询。
传统数据仓库 可能采用专有的存储和计算技术如列式存储、索引优化等以提升查询效率支持快速的数据检
索和分析。数据模型与灵活性Hive 侧重于读取大量静态数据不支持实时数据的修改和更新操作。数据加载通常是批量的一旦数据被加载进Hive表就不鼓励对其进行修改。数据仓库 支持更灵活的数据操作包括INSERT、UPDATE、DELETE等可以对数据进行实时或定期的更新支
持更复杂的事务处理。扩展性Hive 建立在Hadoop之上理论上可以水平扩展到非常大的数据量因为HDFS能够存储PB级别的数据。传统数据仓库 虽然也可以扩展但通常受限于硬件成本和技术架构扩展能力及成本效益可能不如基于Hadoop的
解决方案。资源消耗与成本Hive 利用低成本的 commodity hardware 构建适合处理大规模数据但处理单个查询的资源消耗可能相对
较高。数据仓库 解决方案可能需要更昂贵的专用硬件和软件许可但提供更高的处理效率和更低的查询延迟。总的来说Hive是一种专为大数据分析设计的数据仓库工具它牺牲了一定程度的实时性和事务处理能力以换
取对大规模数据集的高效处理和分析能力。而传统数据仓库则更加注重数据的即时访问、事务完整性和复杂的分析
操作。
Hive架构
Hive的架构设计围绕着几个核心组件展开旨在提供一个易于使用的数据仓库系统以支持大数据分析。以下是
Hive架构的主要组成部分用户接口User Interfaces:CLI (Command Line Interface): 允许用户通过命令行输入HiveQL语句进行交互。Beeline: 作为CLI的升级替代提供更稳定的客户端连接到HiveServer2。JDBC/ODBC: 支持通过Java Database Connectivity (JDBC) 和 Open Database Connectivity
(ODBC) 协议与各种编程语言集成。WebUI: 虽然不是Hive标准安装的一部分但可以通过第三方工具如Hue来提供图形界面访问Hive。HiveServer2 (HS2):
接收来自客户端的请求解析HiveQL管理会话执行查询并将结果返回给客户端。它是多线程服务支持并
发查询。Metastore (元数据存储):
存储关于Hive表结构、列、分区、表的属性等元数据信息。元数据可以存储在内嵌的Derby数据库中但生产环
境中通常使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库来提高性能和可靠性。Driver (驱动器):
包括解析器SQL Parser、编译器Physical Plan、优化器Query Optimizer和执行器
Execution Engine。这个组件负责将HiveQL转换成MapReduce或Tez、Spark等任务。Thrift Server:
提供了一种跨语言的服务接口定义允许不同语言的客户端通过网络调用HiveServer2的服务。Hadoop (HDFS MapReduce):
Hive依赖Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储数据并使用MapReduce或更现代的计算框架
如Tez、Spark来执行查询任务。HCatalog:
虽不是Hive核心组件但经常与Hive一起使用提供了一个集中式的元数据管理系统使得其他Hadoop工具
如Pig、Spark可以访问和理解Hive的表结构。ZooKeeper:
在某些部署中ZooKeeper用于提供分布式协调服务例如选举HiveServer2的Leader实例以及维护元数据
锁等。整个架构的设计使得Hive能够以类似SQL的方式处理存储在Hadoop上的大数据集同时利用Hadoop的可扩展性
和容错性。用户可以通过友好的界面提交查询而无需关注底层数据的分布式存储和计算细节。
Hive内部表和外部表的区别?
Hive内部表和外部表的主要区别体现在数据存储位置、数据管理方式、数据的持久性以及数据的删除行为等方
面。以下是这些区别的详细归纳数据存储位置内部表数据存储在Hive数据仓库目录中通常位于HDFSHadoop Distributed File System上
的/user/hive/warehouse目录下由Hive完全管理。外部表数据存储在用户指定的位置可以是HDFS上的任意路径也可以是本地文件系统或其他支持的存储系
统。Hive仅在元数据中维护外部表的结构信息不对数据的存储位置和文件管理负责。数据管理方式内部表Hive完全管理内部表的数据包括数据的存储、读取和删除。当内部表被删除时Hive会同时删除表对
应的数据这意味着删除内部表将导致表数据的彻底丢失。外部表外部表的数据由用户自行管理Hive仅维护元数据。如果删除外部表只会删除元数据而不会影响存储
在外部表位置的数据。这种特性使得外部表适用于对数据有更细粒度控制希望在删除表时保留数据的情况。数据的持久性内部表内部表的数据在被加载到表中后会持久保存并且只有在显式删除表时才会被删除。在重启Hive或重新
加载元数据后内部表的数据会保留。外部表外部表的数据在加载到表中后并不一定被持久保存因为外部表的数据是由用户管理的。如果数据源是临
时性的那么在会话结束或Hive重启后外部表的数据可能会丢失。数据的删除行为内部表删除内部表会直接删除元数据及存储数据。
外部表删除外部表仅仅会删除元数据HDFS上的文件并不会被删除。数据的导入内部表可以使用INSERT语句向内部表中插入数据Hive会将数据存储在内部表的数据目录中。
外部表数据可以通过多种方式加载到外部表中例如通过LOAD DATA语句从本地文件系统或其他数据源加载数
据。在加载数据时只是将数据的元数据信息添加到外部表中实际数据保留在外部表的位置。ALTER操作内部表对于内部表可以使用ALTER TABLE语句更改表的属性例如更改列名、添加/删除分区等。
外部表对于外部表ALTER TABLE语句仅允许更改表的一些元数据信息例如重命名表、更改列的注释等但
不能更改表的存储位置或数据本身。综上所述Hive内部表和外部表在数据存储位置、数据管理方式、数据的持久性、数据的删除行为以及数据的导
入和ALTER操作等方面存在显著差异。选择使用内部表还是外部表应根据具体的数据管理需求和使用场景来决定。
为什么内部表的删除就会将数据全部删除而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?
在 Hive 中内部表和外部表的删除操作有以下区别内部表当删除内部表时Hive 会同时删除表的元数据和数据。这意味着表的定义以及存储在表中的数据都将被
删除。
外部表删除外部表只会删除表的元数据而不会删除实际的数据。数据仍然保留在外部数据源中例如 HDFS
或其他存储系统。使用外部表的一些优点包括数据共享外部表可以方便地与其他工具或系统共享数据因为数据存储在外部数据源中其他系统可以直接访问
这些数据。
数据安全由于删除外部表不会删除实际数据因此可以更好地保护数据的安全性。即使意外删除了表的定义数
据仍然存在。灵活性外部表的数据可以在 Hive 之外进行管理和修改而不需要通过 Hive 进行加载或删除操作。这提供了
更大的灵活性尤其是当数据需要与其他系统进行交互或由其他工具进行处理时。然而是否使用外部表还是内部表取决于具体的需求和场景。以下是一些考虑因素数据管理需求如果需要完全由 Hive 管理表的生命周期包括数据的加载、删除和修改内部表可能更适合。
数据来源和共享如果数据已经存在于外部数据源中并且需要与其他系统共享或者数据需要在 Hive 之外进行更新外部表可能是更好的选择。数据安全和备份如果对数据的安全性要求较高或者需要进行数据备份和恢复内部表可能更便于管理。综上所述外部表在数据共享和灵活性方面具有优势而内部表在数据管理和控制方面更方便。在实际应用中可以根据具体情况选择使用内部表或外部表或者结合使用两者来满足不同的需求。
Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?
在Hive中创建表时你可以使用CREATE TABLE语句。这个语句的基本语法如下
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (column1 data_type,column2 data_type,...columnN data_type
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (partition_column1 data_type, partition_column2 data_type, ...)]
[CLUSTERED BY (col_name1, col_name2, ...) INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT ROW_FORMAT]
[STORED AS FILE_FORMAT]
[LOCATION hdfs_path];这里是一些关键参数的解释IF NOT EXISTS可选如果表已经存在则不会报错。
table_name你想要创建的表的名称。
column_name data_type表中列的名称及其对应的数据类型。
COMMENT table_comment对表的描述或注释。
PARTITIONED BY可选用于定义分区列有助于数据管理和查询优化。
CLUSTERED BY可选用于桶表的创建桶是数据的逻辑分组有助于提高某些查询的效率。
ROW FORMAT指定表数据的格式如DELIMITED, SERDE等。
STORED AS FILE_FORMAT指定数据的存储格式如TEXTFILE, ORC, PARQUET等。
LOCATION可选指定表数据在HDFS上的存储位置。
关于创建表时使用的分隔符这通常在ROW FORMAT部分定义。对于文本文件如CSV你通常会使用ROW
FORMAT DELIMITED来指定字段分隔符、集合分隔符和行分隔符。例如使用逗号作为字段分隔符的语句如下ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ,
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY -
MAP KEYS TERMINATED BY :
LINES TERMINATED BY \n;在这个例子中FIELDS TERMINATED BY ,指定了字段之间使用逗号作为分隔符。你可以根据实际需求更改这些分隔符。
Hive删除语句外部表删除的是什么?
Hive中外部表的删除语句DROP TABLE主要删除的是该外部表的元数据而不是存储在HDFS或其他存储系统
中的实际数据。具体来说元数据删除当使用DROP TABLE external_table;或带IF EXISTS的可选参数命令删除一个外部表时Hive会从其
元数据存储通常是Metastore如Hive Metastore或MySQL等中删除与该表相关的所有元数据。这些元数
据描述了表的结构、属性、分区等信息。数据保留
与内部表不同外部表的数据通常存储在Hive数据仓库之外的HDFS路径或其他支持的文件系统上。因此当删除
外部表时Hive不会删除这些存储位置上的实际数据文件。数据完整性
尽管删除了外部表的元数据但存储在外部位置的数据文件仍然完整且可访问。这意味着其他Hive表或其他系统
仍然可以访问这些数据只要它们知道数据的存储位置并具有相应的权限。操作示例假设有一个名为sample_external_table的外部表其数据存储在HDFS的/user/data/external_data/路
径下。当执行DROP TABLE IF EXISTS sample_external_table;命令后Hive将不再识别
sample_external_table这个表但/user/data/external_data/路径下的数据文件仍然存在且可访问。注意事项
在删除外部表之前应确保不再需要该表的元数据并且了解数据文件的存储位置和访问方式。如果意外删除了包含重要数据的外部表虽然数据本身没有丢失但可能会因为元数据丢失而难以重新创建表或访问数据。总结Hive删除外部表时主要删除的是与表相关的元数据而不是实际的数据文件。因此在删除外部表之
前应谨慎考虑并确保了解数据的存储位置和访问方式。
Hive数据倾斜以及解决方案
Hive 中的数据倾斜指的是在数据处理过程中某些任务通常是 Reduce 任务处理的数据量远远大于其他任
务从而导致整个作业的执行时间大幅延长。常见的数据倾斜场景及原因包括大表与小表关联如果关联键分布不均匀可能导致某些 Reduce 任务处理的数据量过大。
数据类型不一致关联键的数据类型在不同表中不一致可能导致数据分发不均匀。
某些值出现频率过高例如某些键值在数据集中大量重复。以下是一些常见的解决方案
增加 Reducer 数量通过调整相关参数如 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer增加
Reducer 的数量从而分散数据处理压力。调整关联方式
对于大表与小表关联如果小表足够小可以将小表广播到所有 Mapper 端进行关联。
对于不同数据类型的关联键进行类型转换使其一致。对倾斜的键值进行单独处理
对导致倾斜的键值进行特殊处理例如将其抽取出来单独处理然后再与其他结果合并。数据预处理
在数据加载阶段对可能导致倾斜的数据进行预处理例如打散分布不均匀的数据。
使用 MapJoin如果一张表很小可以使用 MapJoin即在 Map 阶段完成关联操作避免 Reduce 阶段的
倾斜。
加盐Salting对可能导致倾斜的键值添加随机前缀使其分布到不同的 Reducer 上处理完成后再去掉前
缀。通过以上方法可以有效地解决或缓解 Hive 中的数据倾斜问题提高数据处理的效率和性能。
Hive如果不用参数调优在map和reduce端应该做什么
在Hive中即使不直接调整特定参数也有一些通用的最佳实践和策略可以在map和reduce端进行以优化作业
性能。以下是一些建议Map阶段的优化建议合理设置Input Split大小虽然这是通过Hive参数间接控制的但理解并监控输入数据的分割对于确保map任
务均衡分配很重要。如果输入文件很小可能导致过多的map任务降低效率反之如果文件太大单个map任
务可能运行时间过长。
避免数据倾斜确保数据分布均匀避免某些map任务处理的数据远多于其他任务这可能导致整体作业延迟。可
以通过预分区数据或使用Hive的skew join优化来缓解。
使用合适的表连接策略例如利用MapJoin在map阶段完成小表的连接减少到reduce阶段的数据量。
优化数据读取比如使用列式存储格式如ORC或Parquet可以减少需要读取的数据量提升I/O效率。Reduce阶段的优化建议
合理设置reduce任务数虽然直接调整reduce任务数量通常涉及参数调优但理解何时需要增加或减少reduce
数量至关重要。太多reduce任务会导致调度开销增大太少则可能导致reduce任务运行时间过长。可以通过观察
作业执行情况根据数据量和集群资源动态调整。优化Shuffle过程尽量减少shuffle数据量例如通过合理使用分区和排序或者在可能的情况下避免不必要的shuffle例如通过使用Group By而非Distinct操作。利用Combiner在reduce之前应用Combiner函数可以局部聚合数据减少网络传输的数据量。控制输出文件数量过多的小文件会影响HDFS的性能和未来的查询速度。可以通过设置如
hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles等参数来自动合并小文件。即使不直接调整参数理解上述原则并根据具体工作负载和集群状况采取相应措施也能有效提升Hive作业的执行效率。当然当遇到特定性能瓶颈时细致地调优Hive参数仍然是必要的。
Hive的用户自定义函数实现步骤与流程
Hive的用户自定义函数UDF, User-Defined Function实现步骤与流程可以归纳如下1. 编写自定义函数类
继承类自定义的UDF类需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF或
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF对于更复杂的函数。实现方法实现一个或多个evaluate()方法。这个方法名在UDF中是固定的且可以支持重载。例如一个简单的UDF实现package com.hive.test;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class HiveUdf extends UDF { public String evaluate(int num) { if(num 1000) { return very good; } else if(num 500) { return good; } else { return bad; } }
}2. 打包并上传
打包将包含UDF类的Java代码打包成JAR文件。
上传将JAR文件上传到Hive可以访问的HDFS目录或Linux服务器的某个目录下。3. 准备测试数据
创建一个Hive表并导入用于测试UDF的数据。
例如
create table mytest(id int) row format delimited fields terminated by ;
load data local inpath /test/num.txt into table mytest;4. 添加JAR到Hive
使用ADD JAR命令将包含UDF的JAR文件添加到Hive的类路径中。
例如
add jar /test/hiveUdf_jar/hive_test.jar;5. 创建临时或永久函数
临时函数使用CREATE TEMPORARY FUNCTION命令创建一个指向UDF类的临时函数。
例如
create temporary function myF as com.hive.test.HiveUdf;永久函数可选如果需要可以创建一个永久函数这需要将JAR文件上传到HDFS并指定JAR的路径。6. 使用自定义函数
使用SELECT语句和自定义函数名来调用UDF。
例如
select myF(id) from mytest;7. 可选删除自定义函数
如果不再需要自定义函数可以使用DROP TEMPORARY FUNCTION或DROP FUNCTION命令删除它。
例如
drop temporary function myF;注意事项UDF的evaluate()方法是Hive执行UDF时调用的入口点。
Hive UDF可以处理单行数据并返回单个值或复杂类型如数组或映射。
对于更复杂的UDF可能需要继承GenericUDF类并实现更复杂的逻辑。Hive UDF可以用Java编写但也可以使用其他支持的语言如Python、Scala等通过Hive的SerDe
Serializer/Deserializer机制来实现。但这种方式通常比直接使用Java UDF更复杂。
Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?
Hive 中的三种自定义函数通常是用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF和用户自定义表生成函
数UDTF。用户自定义函数UDF
作用对传入的单个数据行进行处理返回一个计算结果。实现步骤与流程
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 类。实现 evaluate 方法进行具体的计算逻辑。
将编写好的 Java 代码编译成 JAR 包。
在 Hive 中通过 ADD JAR 命令添加 JAR 包。
使用 CREATE TEMPORARY FUNCTION 注册函数。用户自定义聚合函数UDAF
作用对多行数据进行聚合计算返回一个聚合结果。实现步骤与流程
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF 类。
实现 init、iterate、terminatePartial、merge 和 terminate 方法。
编译、添加 JAR 包、注册函数的流程与 UDF 类似。用户自定义表生成函数UDTF
作用可以将一行输入数据扩展为多行输出。实现步骤与流程
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF 类。
实现 initialize、process 和 close 方法。
后续的编译、添加和注册流程与前两者相同。它们之间的区别主要在于
输入输出行数UDF 输入一行输出一行UDAF 输入多行输出一行UDTF 输入一行输出多行。功能侧重点UDF 用于对单个值的转换和计算UDAF 用于聚合计算UDTF 用于扩展数据行。
Hive的cluster by、sort bydistribute by、orderby区别?
在Hive中CLUSTER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY 和 ORDER BY 都与数据排序和分布有关但它们各有
不同的用途和行为ORDER BY:
功能对整个数据集进行全局排序。这意味着所有数据会被发送到单个Reducer进行排序确保输出结果是完全有
序的。
适用场景当你需要全局有序的结果集时使用但需注意对于大规模数据集这可能会导致非常高的延迟因为
它限制了并行处理的能力。SORT BY:
功能在每个Reducer内部进行排序而不是全局排序。因此数据在多个Reducer之间可能不是全局有序的
但每个Reducer输出的数据是局部有序的。
适用场景适用于不需要全局排序但希望每个Reducer输出是有序的情况提高了处理大规模数据的效率。DISTRIBUTE BY:
功能控制数据如何在Reducer间分布。它不涉及排序仅决定数据应如何分配到各个Reducer以便后续可能
的排序或聚合操作。
适用场景常与SORT BY联合使用来模拟CLUSTER BY的行为或者单独用于控制数据分布以优化后续处理步骤。CLUSTER BY:
功能实际上是一个结合了DISTRIBUTE BY和SORT BY的简写形式即数据先按照指定列进行分布类似于DISTRIBUTE BY然后在每个Reducer内部按相同的列进行排序类似于SORT BY。
适用场景当你既需要控制数据的分布又需要在每个分区内部进行排序时使用。注意CLUSTER BY只能指定一
列进行排序和分布。总结来说ORDER BY提供全局排序牺牲了并行处理能力SORT BY提供局部排序保持了并行
Hive分区和分桶的区别
Hive 中的分区Partition和分桶Bucket有以下区别1、划分依据分区通常基于表中某一列或多列的值进行划分例如按照日期、地区等。
分桶是基于表中指定列的哈希值进行划分将数据均匀地分布到不同的桶中。2、数据分布
分区数据在不同分区之间的分布不一定均匀。
分桶数据在各个桶中的分布相对均匀。3、目的
分区主要用于优化查询性能通过过滤掉不必要的分区来减少数据扫描量。
分桶除了优化查询还常用于数据采样、提高连接操作的效率等。4、数量控制
分区分区的数量通常由数据的特点和业务需求决定可能数量较多。
分桶桶的数量一般由用户提前指定相对较少且固定。5、数据管理
分区可以方便地动态添加或删除分区。
分桶一旦创建表时指定了分桶规则后续难以更改。总之分区和分桶都是 Hive 中用于优化数据存储和查询的机制但在划分方式、数据分布、用途和管理方式等
方面存在差异根据具体的业务场景和需求来选择使用。
Hive的执行流程
Hive的执行流程可以清晰地分为以下几个主要步骤1、接收查询
用户通过Hive的接口如CLI、JDBC/ODBC、Web界面等提交HiveQL查询语句。
Hive Driver接收这些查询语句。2、解析
Hive Driver将HiveQL查询语句解析为抽象语法树AST。
在解析阶段Hive会对查询进行基本的语法检查和验证。
可以使用Hive的EXPLAIN命令来查看查询的解析结果和执行计划。3、优化
Hive对解析后的查询进行优化包括重写查询计划、选择执行引擎等。
优化阶段的目标是提高查询的性能和效率。
Hive提供了一系列的优化规则如表剪枝、谓词下推等这些规则可以通过配置文件进行配置。4、编译
Hive将优化后的查询计划编译成可执行的代码。
Hive支持多种执行引擎如Apache Tez、Apache Spark和MapReduce等。
编译阶段会将查询计划转换为适合所选执行引擎的格式。5、执行
Hive将编译后的代码分发到集群中的计算节点上进行并行计算。
使用MapReduce、Tez或Spark等计算框架来执行查询。
在执行阶段Hive会管理计算资源、处理数据分区和并行化等任务。6、输出
Hive将计算结果输出到目标文件或表中。
Hive支持将结果输出到HDFS文件系统或其他外部存储系统。
用户可以通过Hive的接口获取查询结果。7、错误处理和日志记录
在整个执行过程中Hive会处理可能出现的错误并记录相应的日志信息。
用户可以根据需要查看这些日志信息以便进行故障排查和性能调优。归纳起来Hive的执行流程包括接收查询、解析、优化、编译、执行和输出等主要步骤。每个步骤都有其特定的
功能和目标以确保Hive能够高效地处理用户的查询请求并返回准确的结果。同时Hive还提供了丰富的优化规
则和配置选项以帮助用户提高查询的性能和效率。
Hive SQL转化为MR的过程?
Hive SQL转化成MapReduce过程主要包括以下几个步骤1、解析Parsing当用户提交一个Hive SQL查询时Hive的驱动程序首先会通过解析器Parser对SQL
语句进行词法和语法分析将其转化为抽象语法树Abstract Syntax Tree, AST。2、逻辑计划生成Logical Plan Generation接下来Hive使用语义分析器Semantic Analyzer
对AST进行进一步处理检查SQL语句的语义正确性并将其转换为一个逻辑执行计划。这个逻辑计划是一种更高
级别的、描述查询操作的数据结构不涉及具体执行细节。3、优化Optimization逻辑计划经过优化器Optimizer处理进行一系列规则驱动的优化如重写查
询、选择最优执行路径等以提高执行效率。这个阶段可能包括谓词下推Predicate Pushdown、列剪枝
Column Pruning等优化策略。4、物理计划生成Physical Plan Generation优化后的逻辑计划被转换为物理执行计划这时会确定具
体使用哪些MapReduce作业来执行查询以及作业的详细配置如何划分map和reduce阶段、数据如何在各个
阶段间流动等。5、MapReduce作业生成MapReduce Job Generation物理计划被进一步转化为一个或多个MapReduce
作业。对于每个MapReduce作业Hive会生成相应的Java代码通常是Hadoop的Job对象这些代码包含了
Mapper、Reducer如果需要的话、Partitioner、InputFormat、OutputFormat等组件的配置和实现。6、执行Execution最后生成的MapReduce作业被提交到Hadoop集群上执行。Hadoop的JobTracker和TaskTracker负责作业的调度和任务的执行数据在Map阶段进行并行处理然后在Reduce阶段进行聚合或进一步处理最终输出结果。整个过程中Hive通过元数据存储来管理表结构、分区等信息确保查询能够正确地访问和操作数据。此外随
着Hive的发展除了MapReduce之外它也支持其他执行引擎如Tez、Spark以提供更灵活和高效的执行选
项。但基本的SQL转化为执行计划的流程大体相似。
Hive SQL优化处理
以下是一些 Hive SQL 的优化处理方法
1、合理使用分区根据经常用于查询过滤的字段进行分区减少数据扫描范围。
2、控制数据量使用 WHERE 子句过滤掉不必要的数据在连接操作前尽量缩小表的大小。
3、选择合适的连接方式根据表的大小和数据特点选择 JOIN 类型如小表和大表连接时可采用 MAPJOIN 。
4、启用并行执行设置相关参数开启并行任务执行提高执行效率。
5、避免笛卡尔积确保连接条件准确避免无意中产生笛卡尔积导致数据量暴增。
6、合理创建索引如果适用为经常用于查询和连接的列创建索引。
7、调整 Reducer 数量根据数据量和集群资源合理设置 Reducer 的数量。
8、优化表设计选择合适的数据类型避免过度使用大字段和复杂数据类型。
9、利用缓存对于经常使用且不经常变化的数据可以考虑使用缓存来提高查询速度。
10、分解复杂查询将复杂的查询分解为多个简单的子查询便于理解和优化。
11、评估执行计划通过 EXPLAIN 命令查看查询的执行计划分析和优化执行流程。
Hive的存储引擎和计算引擎
Hive 的存储引擎主要负责数据的存储和检索它通常与 Hadoop 分布式文件系统HDFS或其他兼容的文件系
统集成以存储 Hive 表中的数据。Hive 支持多种文件格式包括文本文件、SequenceFile、ORC、
Parquet、Avro 和 JSON 等。Hive 还支持表分区和桶存储以优化数据的分布和访问。不同的存储格式对性
能有不同的影响例如列式存储格式如 ORC 和 Parquet可以提供更好的压缩和查询性能。Hive 的计算引擎负责执行 HiveQL 语句处理数据查询和分析任务。Hive 最初使用 MapReduce 作为其主
要的计算引擎将 HiveQL 语句转换为 MapReduce 作业。后来Hive 引入了 Tez 和 Spark 作为计算引
擎它们比 MapReduce 更高效可以支持更复杂的数据处理任务和更好的性能。Hive 还包含一个查询优化
器它负责优化查询计划减少资源消耗和提高查询效率。
Hive的文件存储格式都有哪些
1、TextFile
特点按行存储不支持块压缩是Hive的默认格式。
优点加载数据的速度最高。
缺点不支持压缩磁盘开销大数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip2等压缩算法使用但hive不会对数据进行切分从而无法对数据进行并行操作。2、SequenceFile
特点Hadoop API提供的一种二进制文件以key, value的形式序列化到文件中按行存储。
优点可压缩和可分割支持三种压缩选择NONE, RECORD, BLOCK。Record压缩率低一般建议使用BLOCK
压缩。
缺点存储空间消耗较大但通过压缩可以节省存储空间。3、Avro
特点按行存储带有schema文件格式一行数据是个map添加字段方便。
优点为Hadoop提供数据序列化和数据交换服务可以在Hadoop生态系统和以任何编程语言编写的程序之间交换
数据。4、RCFile
特点数据按行分块每块按列存储结合了行存储和列存储的优点。
优点元组重构的开销很低能够利用列维度的数据压缩且能跳过不必要的列读取。5、ORCOptimized Row Columnar
特点数据按行分块每块按列存储压缩快快速列存取。
优点节省存储空间查询效率高压缩快。
Hive从大型表读取、写入和处理数据时使用ORC文件可以提高性能。6、Parquet
特点面向列的二进制文件格式不能直接进行读取。
优点压缩效率高查询效率高支持Impala查询引擎。
Parquet压缩使用Snappy, gzip等目前Snappy是默认压缩方式。
Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目
调整Mapper数量Hive中的Mapper数量主要由输入数据的分割split决定而分割是由InputFormat类控制的。虽然直接设
置Mapper的具体数量较为困难但可以通过影响split的大小间接调整Mapper数量。1、控制Input Split大小Hive使用hive.input.format确定输入格式通常默认为HiveInputFormat。虽然
直接设置split大小的参数不常见但可以通过确保数据文件的大小合理分布间接影响split数量从而影响
Mapper数量。
2、CombineHiveInputFormat使用hive.input.formatorg.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat可以合并小文件
减少split数量进而减少Mapper数量。但这种方式并不直接增加Mapper数量而是优化了数据处理的效率。调整Reducer数量Reducer的数量可以通过直接设置一些配置参数来调整1、hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数定义了每个Reducer处理的数据量默认是
256MBhive.exec.reducers.bytes.per.reducer256000000。减小这个值会增加Reducer的数量
反之则减少。
2、hive.exec.reducers.max此参数限制了最大的Reducer任务数默认是1009。设置一个合适的最大值可以防止由于Reducer过多而导致的资源耗尽。
3、mapreduce.job.reduces在执行查询时可以直接设置这个参数来指定Reducer的数量。如果设置为-1
默认值Hive会根据输入数据量和hive.exec.reducers.bytes.per.reducer自动计算Reducer数量。示例调整命令
-- 减小每个Reducer处理的数据量增加Reducer数量
SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer128000000;
-- 设置Reducer的最大数量
SET hive.exec.reducers.max500;
-- 直接指定Reducer的数量
SET mapreduce.job.reduces100;
介绍下知道的Hive窗口函数举一些例子
1、ROW_NUMBER() 为结果集的每一行分配一个唯一的连续整数。SELECT id, name, salary,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) as row_num
FROM employees;2、RANK() 为相同值的行分配相同的排名但排名可能不连续。SELECT id, name, salary,
RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as rank
FROM employees;3、DENSE_RANK() 为相同值的行分配相同的排名排名是连续的。SELECT id, name, salary,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as dense_rank
FROM employees;4、LAG(col, offset, default_value) 访问当前行之前指定偏移量的行中的值。SELECT id, name, salary,
LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY id) as prev_salary
FROM employees;5、LEAD(col, offset, default_value) 访问当前行之后指定偏移量的行中的值。SELECT id, name, salary,
LEAD(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY id) as next_salary
FROM employees;6、SUM(col) OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2) 在指定的分区内按照指定的排序顺序进
行累计求和。SELECT id, department, salary,
SUM(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY id) as cumulative_salary
FROM employees;7、AVG(col) OVER (PARTITION BY col1) 在指定的分区内计算平均值。SELECT id, department, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) as avg_salary
FROM employees;
Hive的count的用法
在Hive中COUNT 函数用于计算行数或特定列的非空值的数量。Hive支持多种COUNT函数的用法包括1、COUNT(*)
计算表中的所有行数包括那些包含NULL值的行。
示例
SELECT COUNT(*) FROM table_name; 2、COUNT(column_name)
计算指定列的非空值的数量。如果列中的值为NULL则不会计入总数。
示例
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;3、COUNT(DISTINCT column_name)
计算指定列的不同非空值的数量。即使列中有多个相同的非空值也只会计数一次。
示例
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;4、结合GROUP BY使用
可以与GROUP BY子句结合使用以计算每个组的行数或非空值的数量。
示例
SELECT column_group, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_group;
或者
SELECT column_group, COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name GROUP BY column_group;5、结合其他函数使用
COUNT函数也可以与其他Hive SQL函数结合使用以执行更复杂的计算。
请注意当处理大数据集时COUNT函数可能会消耗大量资源并且可能需要一些时间来完成计算。为了提高性
能可以考虑使用Hive的聚合优化技术如Bucketing、Skewed Join等。另外如果你使用的是Hive 0.13或更高版本并且启用了Hive的严格模式通过设置
hive.mapred.modestrict则当在SELECT语句中使用COUNT(*)但没有与GROUP BY子句结合使用时需
要使用FROM子句来指定表名。在严格模式下不允许使用没有FROM子句的SELECT语句。
Hive的union和unionall的区别
在 Hive 中UNION 和 UNION ALL 主要有以下区别
1、去重处理
UNION会对多个查询结果进行去重操作去除重复的行。
UNION ALL不会进行去重直接合并所有的结果集包括重复的行。2、性能
由于 UNION 需要进行去重操作所以其执行的开销通常比 UNION ALL 大。
如果您确定结果集中不会有重复行或者重复行是可接受的那么使用 UNION ALL 会有更好的性能。
引用大数据面试题V3.0约870篇牛客大数据面经480道面试题_牛客网
通义千问、文心一言、豆包
