如何学习Hive：糙快猛的大数据之路（ 从入门到实战）

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用粗快猛 + 大模型问答 + 讲故事学习方式快速掌握大数据技术知识，每篇都有上万字，如果觉得太长，看开始的20%，有所收获就够了，剩下的其他内容可以收藏后再看～

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10	hdfs
11	python
12	emr

作为一名大数据开发者,我深知学习新技术的挑战。今天,我想和大家分享如何高效学习hive的经验,希望能为正在或即将踏上大数据之路的你提供一些启发。

part 1 初学hive

hive是什么?

在开始之前,让我们先简单了解一下hive。hive是一个建立在hadoop之上的数据仓库工具,它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类sql查询功能。简单来说,hive让我们可以用sql的方式来查询和分析存储在hadoop分布式文件系统中的海量数据。

我的"糙快猛"学习故事

还记得我刚接触大数据时的情景吗?作为一个零基础跨行的新手,面对繁杂的概念和技术,我曾一度感到迷茫。但很快,我领悟到了一个重要的学习方法:“糙快猛”。

什么是"糙快猛"?简单来说,就是:

1. 糙:不追求一步到位的完美
2. 快:以最快的速度掌握核心概念
3. 猛:勇往直前,大胆实践

就拿学习hive来说,我并没有一开始就钻研所有的理论知识,而是迅速搭建了一个hive环境,开始动手实践。记得有一次,我需要分析一大堆日志数据。虽然对hive还不是很熟悉,但我还是决定直接上手。

实践出真知:一个简单的hive查询示例

让我们看一个具体的例子。假设我们有一张存储用户登录日志的表user_logs:

create table user_logs (
    user_id string,
    login_time timestamp,
    ip_address string
)
row format delimited
fields terminated by ',';

现在,我们要统计每个用户的登录次数。以下是一个简单的hiveql查询:

select user_id, count(*) as login_count
from user_logs
group by user_id
order by login_count desc
limit 10;

这个查询看起来很简单,对吧?但当我第一次写出这样的查询并成功运行时,那种成就感是无法言喻的!

为什么要"糙快猛"?

1. 快速获得反馈:通过实践,我们可以快速了解自己掌握得如何,哪里还需要加强。

2. 建立信心:每一个小成功都会增强我们的信心,激发学习动力。

3. 发现真正的难点:实践中遇到的问题往往是最值得深入研究的。

4. 培养实战能力:在"糙快猛"的过程中,我们不知不觉地培养了解决实际问题的能力。

如何更好地"糙快猛"?

1. 利用大模型:像chatgpt这样的大模型可以作为24小时助教,帮助我们快速理解概念,解决代码问题。

2. 多动手:理论结合实践,遇到不懂的概念就去实验。

3. 不怕犯错:错误是最好的老师,每次失败都是进步的机会。

4. 保持节奏:找到适合自己的学习节奏,既不要松懈,也不要给自己太大压力。

5. 培养审美:虽然我们追求"糙快猛",但也要逐步建立对代码质量、查询效率的审美。

结语

学习hive,乃至于学习任何技术,都不需要一开始就追求完美。重要的是勇敢地迈出第一步,然后不断前进。记住,“在不完美的状态下前行才是最高效的姿势”。

part 2 深入理解hive

在"糙快猛"的学习过程中，我们不仅要快速上手，还要逐步深入理解hive的核心概念和工作原理。以下是一些值得深入学习的方面：

1. hive的架构

hive的架构主要包括以下组件：

• 用户接口：包括cli、jdbc/odbc、webui
• 元数据存储：通常使用关系型数据库（如mysql）存储表的schema和其他系统元数据
• 查询处理器：解析sql，生成执行计划
• 执行引擎：默认使用mapreduce，也支持tez、spark等

理解这些组件如何协同工作，对于优化hive查询和解决问题非常有帮助。

2. hive数据类型和文件格式

hive支持多种数据类型，包括基本类型（如int、string）和复杂类型（如array、map、struct）。同时，hive也支持多种文件格式，如textfile、sequencefile、rcfile、orc等。

了解这些数据类型和文件格式的特点，可以帮助我们根据实际需求选择最合适的存储方案。

3. 分区和分桶

分区和分桶是hive中非常重要的概念，它们可以显著提高查询性能。

分区示例：

create table user_logs_partitioned (
    user_id string,
    login_time timestamp,
    ip_address string
)
partitioned by (dt string)
row format delimited
fields terminated by ',';

-- 加载数据到分区表
insert overwrite table user_logs_partitioned
partition (dt='2023-07-24')
select user_id, login_time, ip_address
from user_logs
where to_date(login_time) = '2023-07-24';

分桶示例：

create table user_logs_bucketed (
    user_id string,
    login_time timestamp,
    ip_address string
)
clustered by (user_id) into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by ',';

进阶学习技巧

在掌握了基础之后，以下是一些进阶学习的建议：

1. 深入源码：虽然"糙快猛"强调快速上手，但在有一定基础后，阅读hive的源码可以帮助你更深入地理解其工作原理。

2. 优化查询：学习如何分析和优化hive查询是一项重要技能。了解hive的执行计划、数据倾斜问题等概念。

   explain
   select user_id, count(*) as login_count
   from user_logs
   group by user_id;
   

3. 自定义函数：学习如何编写自定义udf（user-defined function）可以大大增强hive的功能。

   public class simpleudf extends udf {
     public string evaluate(string input) {
       return input.tolowercase();
     }
   }
   

4. 集成其他技术：学习如何将hive与其他大数据技术（如spark、hbase）集成使用。

5. 参与开源社区：通过github等平台参与hive的开源项目，不仅可以提高编码能力，还能深入了解项目的发展方向。

实战项目：日志分析系统

为了将所学知识付诸实践，不妨尝试构建一个简单的日志分析系统。这个项目可以包括：

1. 使用flume收集日志数据
2. 通过hive创建外部表映射日志文件
3. 编写hiveql查询分析日志数据
4. 使用tableau或其他可视化工具展示分析结果

这样的项目能够帮助你综合运用hive的各项功能，同时也能锻炼你的系统设计能力。

结语

记住，"糙快猛"的学习方法并不意味着浅尝辄止。它强调的是在学习过程中保持前进的动力，不断挑战自己。随着你在hive领域的不断深入，你会发现还有很多值得探索的内容。

保持好奇心，不断实践，相信不久之后，你就能成为团队中的hive大神！当你解决了一个复杂的数据分析问题，或者优化了一个效率低下的查询时，别忘了骄傲地说：“可把我牛逼坏了，让我叉会腰儿！”

part3 hive性能优化之道

在"糙快猛"地掌握了hive的基础知识后，下一步就是学习如何优化hive查询性能。这不仅能让你的查询跑得更快，还能让你在团队中脱颖而出。以下是一些常用的优化技巧：

1. 合理使用列式存储格式

orc和parquet是hive中常用的列式存储格式，它们可以显著提高查询性能。例如：

create table user_logs_orc (
    user_id string,
    login_time timestamp,
    ip_address string
)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");

insert into table user_logs_orc select * from user_logs;

2. 使用索引

虽然hive不支持像传统数据库那样的索引，但我们可以创建一些特殊的索引来提高查询性能：

create index idx_user_id on table user_logs_orc (user_id) as 'compact' with deferred rebuild;
alter index idx_user_id on user_logs_orc rebuild;

3. 优化join操作

大表join是hive中常见的性能瓶颈。以下是一些优化技巧：

• 使用map join：当一个表足够小时，可以将其完全加载到内存中。

  set hive.auto.convert.join=true;
  set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
  

• 倾斜数据处理：对于数据分布不均匀的情况，可以使用倾斜数据优化。

  set hive.optimize.skewjoin=true;
  set hive.skewjoin.key=100000;
  

4. 合理设置参数

一些hive配置参数可以显著影响查询性能：

set mapred.reduce.tasks = 32;  -- 设置reduce任务数
set hive.exec.parallel=true;   -- 开启并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16;  -- 设置并行度

实际案例研究：电商平台用户行为分析

让我们通过一个实际案例来综合运用我们所学的hive知识。假设我们是一个大型电商平台的数据分析师，需要分析用户的购物行为。

步骤1：数据建模

首先，我们需要创建相应的表结构：

create table user_behavior (
    user_id string,
    item_id string,
    category_id string,
    behavior_type string,
    timestamp bigint
)
partitioned by (dt string)
stored as orc;

步骤2：数据etl

假设我们每天都有新的日志数据需要导入：

insert overwrite table user_behavior
partition (dt='2023-07-25')
select user_id, item_id, category_id, behavior_type, timestamp
from raw_logs
where to_date(from_unixtime(timestamp)) = '2023-07-25';

步骤3：数据分析

现在我们可以进行一些有意思的分析了：

1. 计算每个类别的点击量、收藏量、加购量和购买量：

select 
    category_id,
    sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv_count,
    sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav_count,
    sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart_count,
    sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy_count
from user_behavior
where dt = '2023-07-25'
group by category_id;

2. 计算用户的购买转化率：

with user_funnel as (
    select 
        user_id,
        max(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as has_pv,
        max(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as has_fav,
        max(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as has_cart,
        max(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as has_buy
    from user_behavior
    where dt = '2023-07-25'
    group by user_id
)
select 
    sum(has_pv) as pv_users,
    sum(has_fav) as fav_users,
    sum(has_cart) as cart_users,
    sum(has_buy) as buy_users,
    sum(has_buy) / sum(has_pv) as conversion_rate
from user_funnel;

part 4 与大数据生态系统的集成

hive并不是孤立存在的，它是大数据生态系统中的一员。学习如何将hive与其他工具集成使用，可以让你的技能更加全面。

1. hive on spark

使用spark作为hive的执行引擎可以显著提高查询性能：

set hive.execution.engine=spark;

2. hive与hbase集成

hive可以直接查询hbase中的数据：

create external table hbase_table_emp(
    id int,
    name string,
    role string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.hbasestoragehandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:name,f1:role")
tblproperties ("hbase.table.name" = "emp");

3. hive与kafka集成

使用kafka连接器，我们可以将kafka中的数据实时导入hive：

create external table kafka_table (
    id int,
    name string,
    age int
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.kafka.kafkastoragehandler'
tblproperties (
    "kafka.topic" = "test-topic",
    "kafka.bootstrap.servers" = "localhost:9092"
);

持续学习的建议

1. 关注hive的发展：定期查看apache hive的官方文档和release notes，了解新特性和改进。

2. 参与社区：加入hive用户邮件列表，参与讨论，这是学习和解决问题的好方法。

3. 阅读源码：尝试阅读hive的源代码，这可以帮助你更深入地理解hive的工作原理。

4. 实践，实践，再实践：尝试在工作中解决实际问题，或者参与一些开源项目。

5. 分享知识：尝试写博客或者在团队中分享你的hive使用经验，教是最好的学习方式。

结语

学习hive是一个不断深入的过程。从"糙快猛"的入门，到逐步掌握高级特性，再到能够优化复杂查询和设计大规模数据仓库，每一步都充满挑战和乐趣。

记住，在大数据的世界里，技术更新很快，保持学习的激情和好奇心至关重要。当你解决了一个复杂的数据分析问题，优化了一个效率低下的查询，或者设计了一个高效的数据仓库时，别忘了骄傲地说：“可把我牛逼坏了，让我叉会腰儿！”

part 5 hive内部原理深究

要真正掌握hive，了解其内部工作原理是必不可少的。这不仅能帮助你更好地优化查询，还能在遇到问题时快速定位原因。

1. hive查询的生命周期

了解hive查询的执行过程可以帮助我们更好地理解和优化查询：

1. 解析：hive将hql转换为抽象语法树（ast）
2. 编译：将ast转换为运算符树
3. 优化：进行逻辑和物理优化
4. 执行：生成执行计划并提交到hadoop集群执行

2. hive的元数据管理

hive的元数据存储在关系型数据库中（默认是derby，生产环境常用mysql）。了解元数据的结构可以帮助我们更好地管理hive：

-- 查看表的元数据
desc formatted my_table;

-- 查看分区信息
show partitions my_table;

3. hive的序列化和反序列化

hive使用serde（serializer/deserializer）来读写数据。了解不同serde的特点可以帮助我们选择最适合的数据存储格式：

-- 使用自定义serde
create table my_csv_table (
    id int,
    name string
)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.opencsvserde'
with serdeproperties (
    "separatorchar" = ",",
    "quotechar"     = "'",
    "escapechar"    = "\\"
);

高级优化技巧

除了之前提到的基本优化技巧，还有一些高级技巧可以进一步提升hive的性能：

1. 动态分区优化

动态分区可以自动创建分区，但如果使用不当可能会创建大量小文件。可以通过以下设置来优化：

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;

2. 小文件合并

小文件会导致创建大量map任务，影响性能。可以通过以下设置来合并小文件：

set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.size.per.task=256000000;

3. 压缩和编码

合理使用压缩和编码可以减少i/o，提高查询速度：

set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.snappycodec;

故障排除和性能诊断

在使用hive的过程中，难免会遇到各种问题。以下是一些常见问题及其解决方案：

1. 数据倾斜

症状：某些reducer任务运行时间明显长于其他任务。
解决方案：

• 对倾斜的键进行预处理
• 使用倾斜join优化

  set hive.optimize.skewjoin=true;
  set hive.skewjoin.key=100000;
  

2. out of memory错误

症状：任务失败，日志中出现outofmemoryerror。
解决方案：

• 增加mapper/reducer的内存

  set mapred.child.java.opts=-xmx1024m;
  

• 如果是数据倾斜导致，参考上述数据倾斜的解决方案

3. 查询速度慢

症状：查询执行时间过长。
诊断步骤：

1. 使用explain命令查看查询计划
2. 检查表的分区和索引是否合理
3. 查看是否有数据倾斜
4. 检查join的顺序是否优化

explain extended
select /*+ mapjoin(b) */ a.val, b.val 
from a join b on (a.key = b.key);

part 6 hive在企业级数据仓库中的应用

在实际的企业环境中，hive常常作为大规模数据仓库的核心组件。让我们探讨一下hive在企业级应用中的一些最佳实践和常见架构。

1. 分层数据仓库架构

在企业级数据仓库中，通常采用分层架构来组织数据：

1. ods（操作数据存储）层：存储原始数据，通常是从源系统直接导入的数据。
2. dwd（数据仓库明细）层：存储经过清洗和规范化的明细数据。
3. dws（数据仓库服务）层：存储轻度汇总的数据，用于提供常用的统计指标。
4. ads（应用数据服务）层：存储高度汇总的数据，直接服务于应用和报表。

示例：创建dws层的销售汇总表

create table dws_sales_daily (
    date_key date,
    product_id string,
    category_id string,
    sales_amount decimal(18,2),
    sales_quantity int
)
partitioned by (dt string)
stored as orc;

insert overwrite table dws_sales_daily partition (dt='2023-07-26')
select 
    o.order_date as date_key,
    p.product_id,
    p.category_id,
    sum(o.price * o.quantity) as sales_amount,
    sum(o.quantity) as sales_quantity
from 
    dwd_orders o
join 
    dim_product p on o.product_id = p.product_id
where 
    o.dt = '2023-07-26'
group by 
    o.order_date, p.product_id, p.category_id;

2. 实时数据集成

随着实时数据需求的增加，许多企业开始探索如何将实时数据集成到hive中。以下是一些常见的方法：

• hive事务表：hive支持acid事务，允许进行实时的插入、更新和删除操作。

create table realtime_sales (
    id int,
    product_id string,
    sale_amount decimal(18,2),
    sale_time timestamp
)
clustered by (id) into 4 buckets
stored as orc
tblproperties ('transactional'='true');

-- 插入新的销售记录
insert into realtime_sales values (1, 'p001', 99.99, current_timestamp);

-- 更新销售金额
update realtime_sales set sale_amount = 89.99 where id = 1;

• hive streaming：通过hive streaming api，可以将实时数据流写入hive表。

hiveendpoint endpoint = new hiveendpoint("jdbc:hive2://localhost:10000/default",
        "realtime_sales", arrays.aslist(""), null);

streamingconnection connection = endpoint.newconnection(true);
recordwriter writer = connection.newwriter();

writer.write(new byteswritable("p001".getbytes()), new byteswritable("99.99".getbytes()));
writer.flush();
writer.close();

3. 数据质量管理

在企业环境中，确保数据质量至关重要。以下是一些使用hive进行数据质量管理的方法：

• 数据验证查询：定期运行验证查询来检查数据的完整性和一致性。

-- 检查空值
select count(*) as null_count
from my_table
where important_column is null;

-- 检查重复值
select id, count(*) as dup_count
from my_table
group by id
having count(*) > 1;

• 使用hive udf进行数据清洗：创建自定义udf来进行复杂的数据清洗和验证。

public class datacleansingudf extends udf {
    public string evaluate(string input) {
        // 实现数据清洗逻辑
        return cleaneddata;
    }
}

add jar /path/to/data-cleansing-udf.jar;
create temporary function clean_data as 'com.example.datacleansingudf';

insert overwrite table cleaned_table
select clean_data(column1), clean_data(column2)
from raw_table;

hive vs 其他大数据技术

随着大数据生态系统的不断发展，出现了许多新的技术。让我们比较一下hive与其他一些流行的大数据技术：

1. hive vs presto

• hive：适合大规模批处理查询，支持复杂的etl作业。
• presto：适合交互式查询，查询速度更快，但对大规模etl支持较弱。

选择建议：如果需要进行复杂的数据转换和大规模批处理，选择hive；如果需要快速的交互式查询，选择presto。

2. hive vs spark sql

• hive：成熟稳定，与hadoop生态系统深度集成。
• spark sql：查询速度更快，支持更多的数据处理范式（如流处理）。

选择建议：如果已有大量hive查询和udf，继续使用hive；如果需要更快的查询速度和更灵活的数据处理能力，考虑使用spark sql。

3. hive vs impala

• hive：支持更复杂的查询和转换，可以处理更大规模的数据。
• impala：查询延迟更低，适合交互式查询场景。

选择建议：对于需要低延迟的bi工具集成，选择impala；对于复杂的数据处理和大规模批处理，选择hive。

hive的未来：趋势和展望

尽管hive已经是一个成熟的技术，但它仍在不断发展。以下是一些hive的未来趋势：

1. 与云原生技术的集成：随着云计算的普及，hive正在加强与云原生技术的集成，如支持对象存储、弹性计算资源等。

2. 实时数据处理能力的增强：虽然hive主要用于批处理，但它正在增强实时数据处理能力，如改进的事务支持、与流处理系统的集成等。

3. ai和机器学习的深度集成：预计未来hive将提供更多内置的机器学习算法和功能，方便数据科学家直接在hive中进行模型训练和预测。

4. 性能优化：持续的查询优化、更智能的资源管理、更高效的存储格式等。

5. 安全性和治理的增强：随着数据隐私法规的加强，hive可能会提供更强大的数据加密、访问控制和审计功能。

案例研究：全球零售巨头的hive应用

让我们通过一个虚构的案例来看看hive如何在实际企业中发挥作用。

背景：全球零售巨头 retailtech 每天处理数百万笔交易，需要一个强大的数据仓库来支持其业务决策和客户洞察。

挑战：

1. 每天需要处理和分析超过1pb的新数据
2. 需要支持从实时销售监控到长期趋势分析的各种查询
3. 数据安全和隐私保护至关重要

解决方案：

1. 数据架构：

   • 使用hive作为核心数据仓库
   • ods层存储原始交易数据
   • dwd层进行数据清洗和标准化
   • dws层创建常用的汇总指标
   • ads层为不同的应用场景提供专门的数据集市

2. 实时数据集成：

   • 使用kafka收集实时交易数据
   • 通过hive streaming将实时数据写入hive事务表
   • 定期将实时数据合并到批处理表中

3. 查询优化：

   • 使用orc存储格式并启用zlib压缩
   • 根据查询模式优化分区策略
   • 为常用查询创建物化视图

4. 安全性：

   • 启用kerberos认证
   • 使用apache ranger进行细粒度的访问控制
   • 对敏感数据列进行加密

5. 高级分析：

   • 使用hive udf实现复杂的业务逻辑
   • 集成spark ml进行客户行为预测
   • 使用tableau连接hive进行可视化分析

结果：

• 成功构建了一个每天可以处理1.5pb数据的数据仓库
• 支持超过1000名分析师同时进行查询，95%的查询在30秒内完成
• 实现了从实时销售监控到复杂的客户行为分析的全方位数据应用
• 显著提高了库存管理效率，减少了30%的库存成本
• 通过个性化推荐提高了15%的客户转化率

结语

从"糙快猛"的入门学习，到深入理解hive的内部原理，再到在企业级环境中应用hive构建大规模数据仓库，hive的学习之路是漫长而充满挑战的。但正是这些挑战让我们不断成长，让我们能够在大数据的海洋中游刃有余。

作为一个hive专家，你不仅需要掌握技术细节，还需要理解业务需求，平衡性能、成本和安全性，并且能够与其他大数据技术协同工作。当你成功地设计了一个高效的企业级数据仓库，解决了一个棘手的性能问题，或者用hive驱动的数据洞察帮助公司做出了重要决策时，你就可以自豪地说：“可把我牛逼坏了，让我叉会腰儿！”

记住，在这个数据驱动的时代，你掌握的不仅仅是一个技术工具，而是改变世界的力量。每一行查询背后，都可能隐藏着改变公司命运、影响数百万人生活的洞察。保持好奇，不断学习，相信数据的力量，你就能在这个精彩的大数据世界中创造奇迹！

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