大数据企业学习篇03_3------hive 高级

程序员文章站 2022-04-28 23:46:49

...

一、hive的压缩

<1>企业中使用比较多的是Snappy
<2>设置：

set mapreduce.map.output.compress=true
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

<3>注意事项：
可以减少磁盘IO
可以减少网络IO
压缩算法必须是可分割

二、hive数据存储

<1>数据存储：
*按行存储—-textfile
*按列存储—-orc、parquet
<2>如何使用orc(parquet同理)
*创建表

create table page_views_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
**STORED AS orc ;**

*将已存在数据转换为orcFile

insert into table page_views_orc select * from page_views ;

*查看HDFS文件大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/page_views_orc/ ;

注意：可以在创建表的时候指定压缩算法(默认zlib)

create table page_views_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

总结：
在实际的项目开发当中，hive表的数据
* 存储格式
orcfile / qarquet
* 数据压缩
snappy

三、hive 企业优化

<1>为什么有的SQL执行MapReduce，有的不呢？
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一般企业优化可以将值改为more
<2>可以通过explain查看执行计划

EXPLAIN select deptno,avg(sal) avg_sal from emp group by deptno ;

EXPLAIN EXTENDED select deptno,avg(sal) avg_sal from emp group by deptno ;

<3>高级优化
*大表拆分——子表

create table page_views_par_snappy AS select ip,req_add from page_views ;

*外部表，分区表结合使用，多级分区(企业中基本这么使用)

create external table if not exists default.user(
id int,
name string,
phone string
)
partitioned by(year string,month string,day string)
row format delimited
field terminated by '\t'
locaton 'hdfs://mycluter/user/hive/warehouse/'

*数据
存储格式(textfile、orc、parquet)
数据压缩(snappy)

*SQL优化
优化SQL语句
join，filter

select e.a, e,b ,d.h,d.f from 
(select .... from emp where emp.filter) e 
join 
(select .... from dept where emdeptp.filter)  d 
on(e.deptno = d.deptno);

*MapReduce
—–Reduce Number

set mapreduce.job.reduces=1 （改）

—–JVM重用

set mapreduce.job.jvm.numtasks=1（改）

—–推测执行
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—–并行执行
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—–map的数目
minSize=max{minSplitSize,mapred.min.split.size}
maxSize=mapred.max.split.size
splitSize=max{minSize,min{maxSize,blockSize}}

结论：
1.如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。
2.如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。
3.如果输入中有很多小文件，依然想减少map个数，则需要将小文件merger为大文件，然后使用准则2。

<4> 大数据企业学习篇03_3------hive 高级
<5>

<6>
注意：
Common/Shuffle/Reduce Join
连接发生的阶段，发生在 Reduce Task
大表对大表
每个表的数据都是从文件中读取的

Map Join
连接发生的阶段，发生在 Map Task
小表对大表
* 大表的数据放从文件中读取 cid
* 小表的数据内存中 id
DistributedCache
需要设置属性：

set hive.auto.convert.join=true

SMB Join
Sort-Merge-BUCKET Join
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四、hive streaming实战—电影评分分析项目

<1>获取数据集
https://grouplens.org/datasets/movielens/
<2>创建表

CREATE TABLE u_data (
  userid INT,
  movieid INT,
  rating INT,
  unixtime STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

<3>解压数据文件

unzip ml-100k.zip

<4>加载数据

LOAD DATA LOCAL INPATH '/soft/datas/u.data'
OVERWRITE INTO TABLE u_data;

<5>验证数据是否正确

SELECT COUNT(*) FROM u_data;

<6>创建python脚本文件(weekday_mapper.py)

import sys
import datetime

for line in sys.stdin:
  line = line.strip()
  userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')
  weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
  print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

<7>使用mapper脚本

CREATE TABLE u_data_new (
  userid INT,
  movieid INT,
  rating INT,
  weekday INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

add FILE /soft/datas/u.data/weekday_mapper.py;//加载python脚本

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
  TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)--原表输入字段
  USING 'python weekday_mapper.py' --使用脚本处理
  AS (userid, movieid, rating, weekday) --输出字段
FROM u_data; --原表

#分析星期几电影人数最多
SELECT weekday, COUNT(*)
FROM u_data_new
GROUP BY weekday order by COUNT(*) desc;

五、某网站用户日志分析

<1>项目思路
* 原表
* 针对不同的业务创建不同的子表
* 数据存储格式orc/parquet
* 数据压缩 snappy
* map output 数据压缩 snappy
* 外部表
* 分区表(按year,month,day分区)
<2>依据业务数据表
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*方式一、原始表bf_log_src，加载数据（预先处理）

create table IF NOT EXISTS default.web_log_src (
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
status string,
body_bytes_sent string,
request_body string,
http_referer string,
http_user_agent string,
http_x_forwarded_for string,
host string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
stored as textfile ;  

load data local inpath '/opt/datas/moodle.web.access.log' into table default.web_log_src ;

select count(*) from bf_log_src ;

select * from  bf_log_src limit 5 ; //查看发现数据有问题，需要对原始数据进行预处理

*方式二、创建正则表RegexSerDe

drop table if exists default.web_log_src ;
create table IF NOT EXISTS default.web_log_src (
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
status string,
body_bytes_sent string,
request_body string,
http_referer string,
http_user_agent string,
http_x_forwarded_for string,
host string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "input.regex" = "(\"[^ ]*\") (\"-|[^ ]*\") (\"[^\]]*\") (\"[^\"]*\") (\"[0-9]*\") (\"[0-9]*\") (-|[^ ]*) (\"[^ ]*\") (\"[^\"]*\") (-|[^ ]*) (\"[^ ]*\")"
)
STORED AS TEXTFILE;

load data local inpath '/opt/datas/moodle.web.access.log' into table default.web_log_src ;

参考链接：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted //官方文档
http://wpjam.qiniudn.com/tool/regexpal/ //检验正则表达式

<3>项目需求
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<4>数据ETL
*拆分表（子表）、数据存储格式

drop table if exists default.web_log_comm ;
create table IF NOT EXISTS default.web_log_comm (
remote_addr string,
time_local string,
request string,
http_referer string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

insert into table default.web_log_comm select remote_addr, time_local, request,http_referer from  default.web_log_src ;

select * from web_log_comm limit 5 ;

*数据预处理ETL（udf、python)
定义UDF，对原表数据进行清洗
第一个udf
去除引号

add jar /opt/datas/hiveudf2.jar ;
create temporary function my_removequotes as "com.xiaojiangshi.hive.udf.RemoveQuotesUDF" ;

insert overwrite table default.web_log_comm select my_removequotes(remote_addr), my_removequotes(time_local), my_removequotes(request), my_removequotes(http_referer) from  default.web_log_src ;

select * from bf_log_comm limit 5 ;

第二个 UDF
处理日期时间字段

31/Aug/2017:00:04:37 +0800

20170831000437

add jar /opt/datas/hiveudf3.jar ;
create temporary function my_datetransform as "com.xiaojiangshi.hive.udf.DateTransformUDF" ;

insert overwrite table default.web_log_comm select my_removequotes(remote_addr), my_datetransform(my_removequotes(time_local)), my_removequotes(request), my_removequotes(http_referer) from  default.web_log_src ;

select * from web_log_comm limit 5 ;

<5>数据分析HQL

desc function extended substring ;
substring('Facebook', 5, 1)
'b'
下标从1开始计数

select substring('20150831230437',9,2) hour from bf_log_comm limit 1 ;

select t.hour, count(*) cnt from
(select substring(time_local,9,2) hour from bf_log_comm ) t
group by t.hour order by  cnt desc ;

----
select t.prex_ip, count(*) cnt from
(
select substring(remote_addr,1,7) prex_ip from bf_log_comm
) t
group by t.prex_ip order by  cnt desc limit 20 ;

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大数据企业学习篇03_3------hive 高级

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二、hive数据存储

三、hive 企业优化

四、hive streaming实战—电影评分分析项目

五、某网站用户日志分析

大数据技术之_09_Flume学习_Flume概述+Flume快速入门+Flume企业开发案例+Flume监控之Ganglia+Flume高级之自定义MySQLSource+Flume企业真实面试题

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大数据企业学习篇03_1------hive 初识