Hive 基础(1):分区、桶、Sort Merge Bucket Join

Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能、稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动。

其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考如下链接:

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapReduce 中的两表 join 几种方案简介

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 Hadoop 多表 join:map side join 范例

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/158491 Hive & Performance 学习笔记

在最后一篇链接中,有这么两副图:

前面两个很好理解,基本上每个人都会接触到,但最后一种,可能有同学还是比较陌生,SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想。在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念。

1、Hive 分区表

在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G、几十G甚至更大都是有可能。存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期。在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分。把每一天的日志当作一个分区。 将数据组织成分区,主要可以提高数据的查询速度。至于用户存储的每一条记录到底放到哪个分区,由用户决定。即用户在加载数据的时候必须显示的指定该部分数据放到哪个分区。

1.1 实现细节

1、一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。 2、表和列名不区分大小写。 3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在, 但是该字段不存放实际的数据内容,仅仅是分区的表示(伪列) 。

1.2 语法

1. 创建一个分区表,以 ds 为分区列: create table invites (id int, name string) partitioned by (ds string) row format delimited fields terminated by 't' stored as textfile; 2. 将数据添加到时间为 2013-08-16 这个分区中: load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data.txt' overwrite into table invites partition (ds='2013-08-16'); 3. 将数据添加到时间为 2013-08-20 这个分区中: load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data.txt' overwrite into table invites partition (ds='2013-08-20'); 4. 从一个分区中查询数据: select * from invites where ds ='2013-08-12'; 5.  往一个分区表的某一个分区中添加数据: insert overwrite table invites partition (ds='2013-08-12') select id,max(name) from test group by id; 可以查看分区的具体情况,使用命令: hadoop fs -ls /home/hadoop.hive/warehouse/invites 或者: show partitions tablename;

2、Hive 桶

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:

(1)获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量。

(2)使取样(sampling)更高效。在处理大规模数据集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询,会带来很多方便。

1. 创建带桶的 table :

create table bucketed_user(id int,name string) clustered by (id) sorted by(name) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 首先,我们来看如何告诉Hive—个表应该被划分成桶。我们使用CLUSTERED BY 子句来指定划分桶所用的列和要划分的桶的个数: CREATE TABLE bucketed_user (id INT) name STRING) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS; 在这里,我们使用用户ID来确定如何划分桶(Hive使用对值进行哈希并将结果除 以桶的个数取余数。这样,任何一桶里都会有一个随机的用户集合(PS:其实也能说是随机,不是吗?)。 对于map端连接的情况,两个表以相同方式划分桶。处理左边表内某个桶的 mapper知道右边表内相匹配的行在对应的桶内。因此,mapper只需要获取那个桶 (这只是右边表内存储数据的一小部分)即可进行连接。这一优化方法并不一定要求 两个表必须桶的个数相同,两个表的桶个数是倍数关系也可以。用HiveQL对两个划分了桶的表进行连接,可参见“map连接”部分(P400)。 桶中的数据可以根据一个或多个列另外进行排序。由于这样对每个桶的连接变成了高效的归并排序(merge-sort), 因此可以进一步提升map端连接的效率。以下语法声明一个表使其使用排序桶: CREATE TABLE bucketed_users (id INT, name STRING) CLUSTERED BY (id) SORTED BY (id ASC) INTO 4 BUCKETS; 我们如何保证表中的数据都划分成桶了呢?把在Hive外生成的数据加载到划分成 桶的表中,当然是可以的。其实让Hive来划分桶更容易。这一操作通常针对已有的表。 Hive并不检查数据文件中的桶是否和表定义中的桶一致(无论是对于桶 的数量或用于划分桶的列)。如果两者不匹配,在査询时可能会碰到错 误或未定义的结果。因此,建议让Hive来进行划分桶的操作。 有一个没有划分桶的用户表: hive> SELECT * FROM users; 0    Nat 2    Doe B    Kay 4    Ann

2. 强制多个 reduce 进行输出:

要向分桶表中填充成员,需要将 hive.enforce.bucketing 属性设置为 true。①这 样,Hive 就知道用表定义中声明的数量来创建桶。然后使用 INSERT 命令即可。需要注意的是: clustered by和sorted by不会影响数据的导入,这意味着,用户必须自己负责数据如何如何导入,包括数据的分桶和排序。 'set hive.enforce.bucketing = true' 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数,当然,用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配bucket个数,推荐使用'set hive.enforce.bucketing = true' 

3. 往表中插入数据:

INSERT OVERWRITE TABLE bucketed_users SELECT * FROM users; 物理上,每个桶就是表(或分区)目录里的一个文件。它的文件名并不重要,但是桶 n 是按照字典序排列的第 n 个文件。事实上,桶对应于 MapReduce 的输出文件分区:一个作业产生的桶(输出文件)和reduce任务个数相同。我们可以通过查看刚才 创建的bucketd_users表的布局来了解这一情况。运行如下命令: 

4. 查看表的结构:

hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/bucketed_users; 将显示有4个新建的文件。文件名如下(文件名包含时间戳,由Hive产生,因此 每次运行都会改变): attempt_201005221636_0016_r_000000_0 attempt_201005221636_0016_r-000001_0 attempt_201005221636_0016_r_000002_0 attempt_201005221636_0016_r_000003_0 第一个桶里包括用户IDO和4,因为一个INT的哈希值就是这个整数本身,在这里 除以桶数(4)以后的余数:②

5. 读取数据,看每一个文件的数据:

hive> dfs -cat /user/hive/warehouse/bucketed_users/*0_0; 0 Nat 4 Ann 用TABLESAMPLE子句对表进行取样,我们可以获得相同的结果。这个子句会将 查询限定在表的一部分桶内,而不是使用整个表:

6. 对桶中的数据进行采样:

hive> SELECT * FROM bucketed_users >    TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON id); 0 Nat 4 Ann 桶的个数从1开始计数。因此,前面的查询从4个桶的第一个中获取所有的用户。 对于一个大规模的、均匀分布的数据集,这会返回表中约四分之一的数据行。我们 也可以用其他比例对若干个桶进行取样(因为取样并不是一个精确的操作,因此这个 比例不一定要是桶数的整数倍)。例如,下面的查询返回一半的桶:

7. 查询一半返回的桶数:

hive> SELECT * FROM bucketed_users >    TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 2 ON id); 0 Nat 4 Ann 2 Joe 因为查询只需要读取和TABLESAMPLE子句匹配的桶,所以取样分桶表是非常高效 的操作。如果使用rand()函数对没有划分成桶的表进行取样,即使只需要读取很 小一部分样本,也要扫描整个输入数据集: hive〉 SELECT * FROM users > TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON rand()); 2 Doe ①从Hive 0.6.0开始,对以前的版本,必须把mapred.reduce .tasks设为表中要填 充的桶的个数。如果桶是排序的,还需要把hive.enforce.sorting设为true。 ②显式原始文件时,因为分隔字符是一个不能打印的控制字符,因此字段都挤在一起。

3、举个完整的小栗子:

(1)建student & student1 表:

create table student(id INT, age INT, name STRING)
partitioned by(stat_date STRING) 
clustered by(id) sorted by(age) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by ',';

create table student1(id INT, age INT, name STRING)
partitioned by(stat_date STRING) 
clustered by(id) sorted by(age) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by ',';

(2)设置环境变量:

set hive.enforce.bucketing = true; 

(3)插入数据:

cat bucket.txt

1,20,zxm
2,21,ljz
3,19,cds
4,18,mac
5,22,android
6,23,symbian
7,25,wp

LOAD DATA local INPATH '/home/lijun/bucket.txt' OVERWRITE INTO TABLE student partition(stat_date="20120802");

from student 
insert overwrite table student1 partition(stat_date="20120802") 
select id,age,name where stat_date="20120802" sort by age;

(4)查看文件目录:

hadoop fs -ls /hive/warehouse/test.db/student1/stat_date=20120802 Found 2 items -rw-r--r--   2 lijun supergroup         31 2013-11-24 19:16 /hive/warehouse/test.db/student1/stat_date=20120802/000000_0 -rw-r--r--   2 lijun supergroup         39 2013-11-24 19:16 /hive/warehouse/test.db/student1/stat_date=20120802/000001_0

(5)查看sampling数据:

hive> select * from student1 tablesample(bucket 1 out of 2 on id);

Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 ....... OK 4       18      mac     20120802 2       21      ljz     20120802 6       23      symbian 20120802 Time taken: 20.608 seconds 注:tablesample是抽样语句,语法:TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小,决定抽样的比例。例如,table总共分了64份,当y=32时,抽取(64/32=)2个bucket的数据,当y=128时,抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例如,table总bucket数为32,tablesample(bucket 3 out of 16),表示总共抽取(32/16=)2个bucket的数据,分别为第3个bucket和第(3+16=)19个bucket的数据。

4、Refer:

http://rdc.taobao.org/?p=1457  从MR到Hive – 一次迁移的过程

http://blog.573114.com/Blog/Html/A031/516857.html  Hadoop权威指南 第12章 Hive简介 P384

http://superlxw1234.iteye.com/blog/1545150  hive--Sort Merge Bucket Map Join

http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/7816916

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