    数据仓库中的关联实体经常表现为一种“父—子”关系。在这种类型的关系中，一个父亲可能有多个孩子，而一个孩子只能属于一个父亲。例如，一个人只能被分配到一个部门，而一个部门可能被分配许多人。“父—子”之间是一种递归型树结构，是一种最理想、最灵活的存储层次树的数据结构。本节说明一些递归处理的问题，包括数据装载、树的展开、递归查询、树的平面化等技术实现。为了保持销售订单示例的完整性，本节的实验将会使用另一个与业务无关的通用示例。

建立表并添加实验数据

-- 在MySQL的source库中建立源表
use source;  
create table tree  
(  
  c_child   int,  
  c_name    varchar(100),  
  c_parent  int  
);  
  
create index idx1 on tree (c_parent);  
create unique index tree_pk on tree (c_child);  

-- 递归树结构，c_child是主键，c_parent是引用c_child的外键
alter table tree add (constraint tree_pk primary key (c_child));  
alter table tree add (constraint tree_r01 foreign key (c_parent) references tree (c_child));  

-- 添加数据
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (1, '节点1', null);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (2, '节点2', 1);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (3, '节点3', 1);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (4, '节点4', 1);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (5, '节点5', 2);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (6, '节点6', 2);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (7, '节点7', 3);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (8, '节点8', 3);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (9, '节点9', 3);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (10, '节点10', 4);  
insert into tree (c_child, c_name, c_parent) values (11, '节点11', 4);  
commit;  

-- 在Hive的rds库中建立过渡表
use rds;
create table tree  
(  
  c_child   int,  
  c_name    varchar(100),  
  c_parent  int  
);

-- 在Hive的dw库中建立相关维度表
use dw;  
create table tree_dim  
(  
  sk             int,  
  c_child        int,  
  c_name         varchar(100),  
  c_parent       int,
  version        int,  
  effective_date date,  
  expiry_date    date  
)
CLUSTERED BY (sk) INTO 8 BUCKETS    
STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional'='true');

2. 数据装载

    递归树结构的本质是，在任意时刻，每个父—子关系都是唯一的。通常，操作型系统只维护层次树的当前视图，因此，输入数据仓库的数据通常是当前层次树的时间点快照。这就需要由ETL过程来确定发生了哪些变化，以便正确记录历史信息。为了检测出过时的父—子关系，必须通过孩子键进行查询，然后将父亲作为结果返回。在这个例子中，对tree表采用整体拉取模式抽数据，tree\_dim表的c\_name和c\_parent列上使用SCD2装载类型。也就是说，把c\_parent当做源表的一个普通属性，当一个节点的名字或者父节点发生变化时，都增减一条新版本记录，并设置老版本的过期时间。这样的装载过程和销售订单的例子并无二致。

（1）建立init_etl_tree.sh、init_etl_tree.sql、regular_etl_tree.sh、regular_etl_tree.sql四个脚本实现tree_dim维度表的初始装载和定期装载。

init_etl_tree.sh文件用于初始装载，其内容如下：

#!/bin/bash
sqoop import --connect jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false --username root --password myassword --table tree --hive-import --hive-table rds.tree --hive-overwrite
beeline -u jdbc:hive2://cdh2:10000/dw -f init_etl_tree.sql

init_etl_tree.sql文件内容如下：

USE dw;  
-- 清空表  
TRUNCATE TABLE tree_dim;
INSERT INTO tree_dim  
SELECT  
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.c_child) + t2.sk_max  
, t1.c_child  
, t1.c_name  
, t1.c_parent  
, 1  
, '2016-03-01'  
, '2200-01-01'  
FROM  
rds.tree t1 CROSS JOIN (SELECT COALESCE(MAX(sk),0) sk_max FROM tree_dim) t2;

regular_etl_tree.sh文件用于定期装载，其内容如下：

#!/bin/bash
sqoop import --connect jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false --username root --password myassword --table tree --hive-import --hive-table rds.tree --hive-overwrite
beeline -u jdbc:hive2://cdh2:10000/dw -f regular_etl_tree.sql

regular_etl_tree.sql文件内容如下：

-- 设置变量以支持事务    
set hive.support.concurrency=true;    
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;    
set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;    
set hive.compactor.initiator.on=true;    
set hive.compactor.worker.threads=1;    
    
USE dw;    
      
-- 设置SCD的生效时间和过期时间    
SET hivevar:cur_date = CURRENT_DATE();
SET hivevar:pre_date = DATE_ADD(${hivevar:cur_date},-1);    
SET hivevar:max_date = CAST('2200-01-01' AS DATE);    
      
-- 设置CDC的上限时间    
INSERT OVERWRITE TABLE rds.cdc_time SELECT last_load, ${hivevar:cur_date} FROM rds.cdc_time;    

-- SDC2设置过期
UPDATE tree_dim     
   SET expiry_date = ${hivevar:pre_date}      
 WHERE tree_dim.sk IN      
(SELECT a.sk     
   FROM (SELECT sk,    
                c_child,    
                c_name,    
                c_parent    
           FROM tree_dim WHERE expiry_date = ${hivevar:max_date}) a LEFT JOIN     
                rds.tree b ON a.c_child = b.c_child     
          WHERE b.c_child IS NULL OR     
          (  !(a.c_name <=> b.c_name)    
          OR !(a.c_parent <=> b.c_parent)    
          ));     
    
-- SCD2新增版本
INSERT INTO tree_dim    
SELECT    
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.c_child) + t2.sk_max,    
    t1.c_child,    
    t1.c_name,    
    t1.c_parent,    
    t1.version,    
    t1.effective_date,    
    t1.expiry_date    
FROM      
(      
SELECT      
    t2.c_child c_child,    
    t2.c_name c_name,    
    t2.c_parent c_parent,    
    t1.version + 1 version,    
    ${hivevar:pre_date} effective_date,      
    ${hivevar:max_date} expiry_date      
 FROM tree_dim t1     
INNER JOIN rds.tree t2      
   ON t1.c_child = t2.c_child       
  AND t1.expiry_date = ${hivevar:pre_date}      
 LEFT JOIN tree_dim t3     
   ON t1.c_child = t3.c_child     
  AND t3.expiry_date = ${hivevar:max_date}      
WHERE (!(t1.c_name <=> t2.c_name)    
   OR  !(t1.c_parent <=> t2.c_parent)    
   )    
  AND t3.sk IS NULL) t1      
CROSS JOIN      
(SELECT COALESCE(MAX(sk),0) sk_max FROM tree_dim) t2;    
    
-- 新增的记录     
INSERT INTO tree_dim    
SELECT    
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.c_child) + t2.sk_max,    
    t1.c_child,    
    t1.c_name,    
    t1.c_parent,    
    1,    
    ${hivevar:pre_date},    
    ${hivevar:max_date}    
FROM      
(      
SELECT t1.* FROM rds.tree t1 LEFT JOIN tree_dim t2 ON t1.c_child = t2.c_child      
 WHERE t2.sk IS NULL) t1      
CROSS JOIN      
(SELECT COALESCE(MAX(sk),0) sk_max FROM tree_dim) t2;    

-- 更新时间戳表的last_load字段    
INSERT OVERWRITE TABLE rds.cdc_time SELECT current_load, current_load FROM rds.cdc_time;

（2）测试装载过程

    初始时源表数据的递归树结构如下图所示：

    执行初始装载

./init_etl_tree.sh

    查询维度表数据

select * from dw.tree_dim;

    结果如下图所示：

    从查询结果看到，维度表中新增全部11条记录。

    修改源表数据，这次修改了所有节点的名称

use source;
-- 修改名称
UPDATE tree SET c_name = '节点1_1' WHERE c_child = 1;  
UPDATE tree SET c_name = '节点2_1' WHERE c_child = 2;  
UPDATE tree SET c_name = '节点3_1' WHERE c_child = 3;  
UPDATE tree SET c_name = '节点4_1' WHERE c_child = 4;  
UPDATE tree SET c_name = '节点5_1' WHERE c_child = 5;  
UPDATE tree SET c_name = '节点6_1' WHERE c_child = 6;  
UPDATE tree SET c_name = '节点7_1' WHERE c_child = 7;  
UPDATE tree SET c_name = '节点8_1' WHERE c_child = 8;  
UPDATE tree SET c_name = '节点9_1' WHERE c_child = 9;  
UPDATE tree SET c_name = '节点10_1' WHERE c_child = 10;  
UPDATE tree SET c_name = '节点11_1' WHERE c_child = 11;  
COMMIT;

    将regular\_etl.sql文件中的SET hivevar:cur\_date = CURRENT\_DATE();行改为SET hivevar:cur\_date = '2016-07-27';后，执行定期装载

./regular_etl_tree.sh

    查询维度表数据

select * from dw.tree_dim;

    结果如下图所示：

    从查询结果看到，现在维度表中共有22条记录，其中新增11条当前版本记录，老版本的11条记录的过期时间字段被设置为'2016-07-26'。

    修改源表数据，这次修改了部分节点的名称，并新增了两个节点。

use source;
/*** 修改名称 ***/  
UPDATE tree SET c_name = '节点1_2' WHERE c_child = 1;  
UPDATE tree SET c_name = '节点3_2' WHERE c_child = 3;  
UPDATE tree SET c_name = '节点5_2' WHERE c_child = 5;  
UPDATE tree SET c_name = '节点8_2' WHERE c_child = 8;  
UPDATE tree SET c_name = '节点11_2' WHERE c_child = 11;

/*** 增加新的根节点，并改变原来的父子关系 ***/  
INSERT INTO tree VALUES (12, '节点12', NULL);  
INSERT INTO tree VALUES (13, '节点13', 12);  
UPDATE tree SET c_parent = 12 WHERE c_child = 1;  
UPDATE tree SET c_parent = 13 WHERE c_child = 3;  
  
COMMIT;

    此时源表数据的递归树结构如下图所示：

    将regular\_etl.sql文件中的SET hivevar:cur\_date = CURRENT\_DATE();行改为SET hivevar:cur\_date = '2016-07-28';后，执行定期装载

./regular_etl_tree.sh

    查询维度表数据

select * from dw.tree_dim;

    结果如下图所示：

    从查询结果看到，现在维度表中共有29条记录，其中新增7条当前版本记录（5行因为改名，其中1、3既改名又更新父子关系，2行新增节点），更新了5行老版本的过期时间，被设置为'2016-07-27'。

    修改源表数据，这次修改了部分节点的名称，并删除了三个节点。

use source;
/*** 修改名称 ***/ 
UPDATE tree SET c_name = '节点2_2' WHERE c_child = 2;  
UPDATE tree SET c_name = '节点3_3' WHERE c_child = 3;  

/*** 删除子树 ***/  
DELETE FROM tree WHERE c_child = 10;  
DELETE FROM tree WHERE c_child = 11;  
DELETE FROM tree WHERE c_child = 4;  
  
COMMIT;

    此时源表数据的递归树结构如下图所示：

    将regular\_etl.sql文件中的SET hivevar:cur\_date = CURRENT\_DATE();行改为SET hivevar:cur\_date = '2016-07-29';后，执行定期装载

./regular_etl_tree.sh

    查询维度表数据

select * from dw.tree_dim;

    结果如下图所示：

    从查询结果看到，现在维度表中共有31条记录，其中新增2条当前版本记录（因为改名），更新了5行老版本的过期时间（2行因为改名，3行因为节点删除），被设置为'2016-07-28'。

    装载实验完成后，还原regular\_etl.sh脚本，将文件中的SET hivevar:cur\_date = DATE\_ADD(CURRENT\_DATE(),2);行改为SET hivevar:cur\_date = CURRENT\_DATE();

3. 树的展开

    有些BI工具的前端不支持递归，这时递归层次树的数据交付技术就是“展开”（explode）递归树。展开是这样一种行为，一边遍历递归树，一边产生新的结构，该结构包含了贯穿树中所有层次的每个可能的关系。展开的结果是一个非递归的关系对表，该表也可能包含描述层次树中关系所处位置的有关属性。下图展示了一个展开树的例子，图中左侧为原递归树数据，右边为树展开后的数据。

将树展开消除了对递归查询的需求，因为层次不再需要自连接。当按这种表格形式将数据交付时，使用简单的SQL查询就可以生成层次树报表。下面说明树展开的实现。

-- 建立展开后的目标表
use rds;
create table tree_expand
(  
  c_child        int,  
  c_parent       int,
  distance       int
);

    许多关系数据库都提供递归查询的功能，例如在Oracle中，就可以使用下面的代码展开递归树。

-- Oracle实现
insert into tree_expand (c_child, c_parent, distance)
with rec (c_child, c_parent, distance) as (
  select c_child, c_child, 0
  from tree
  union all
  select r.c_child, s.c_parent, r.distance + 1
  from rec r
  join tree s
    on r.c_parent = s.c_child
  where s.c_parent is not null
)
select * from rec;

    目前Hive还没有递归查询功能，但可以使用UDTF来实现。下面的代码取自[https://www.pythian.com/blog/recursion-in-hive/](https://www.pythian.com/blog/recursion-in-hive/)（原来的代码中缺少import部分），它使用Scala语言实现了一个UDTF用于展开树。关于UDTF的API说明，参考[https://hive.apache.org/javadocs/r0.10.0/api/org/apache/hadoop/hive/ql/udf/generic/GenericUDTF.html](https://hive.apache.org/javadocs/r0.10.0/api/org/apache/hadoop/hive/ql/udf/generic/GenericUDTF.html)。

package UDF
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.{ObjectInspectorFactory, StructObjectInspector, ObjectInspector, PrimitiveObjectInspector}

class ExpandTree2UDTF extends GenericUDTF {
  var inputOIs: Array[PrimitiveObjectInspector] = null
  val tree: collection.mutable.Map[String,Option[String]] = collection.mutable.Map()

  override def initialize(args: Array[ObjectInspector]): StructObjectInspector = {
    inputOIs = args.map{_.asInstanceOf[PrimitiveObjectInspector]}
    val fieldNames = java.util.Arrays.asList("id", "ancestor", "level")
    val fieldOI = primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector.asInstanceOf[ObjectInspector]
    val fieldOIs = java.util.Arrays.asList(fieldOI, fieldOI, fieldOI)
    ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
  }

  def process(record: Array[Object]) {
    val id = inputOIs(0).getPrimitiveJavaObject(record(0)).asInstanceOf[String]
    val parent = Option(inputOIs(1).getPrimitiveJavaObject(record(1)).asInstanceOf[String])
    tree += ( id -> parent )
  }

  def close {
    val expandTree = collection.mutable.Map[String,List[String]]()
    def calculateAncestors(id: String): List[String] =
      tree(id) match { case Some(parent) => id :: getAncestors(parent) ; case None => List(id) }
    def getAncestors(id: String) = expandTree.getOrElseUpdate(id, calculateAncestors(id))
    tree.keys.foreach{ id => getAncestors(id).zipWithIndex.foreach{ case(ancestor,level) => forward(Array(id, ancestor, level)) } }
  }
}

    将这段代码编译成jar包后，就可以提供给Hive使用。这里生成的jar文件名为Test-0.0.1-SNAPSHOT.jar。

    使用下面的命令将相关jar包复制到HDFS。

hdfs dfs -put Test-0.0.1-SNAPSHOT.jar /tmp/
hdfs dfs -put scala-library.jar /tmp/

    执行下面的HiveQL进行测试。

-- 添加运行时jar包
add jar hdfs://cdh2:8020/tmp/Test-0.0.1-SNAPSHOT.jar;
add jar hdfs://cdh2:8020/tmp/scala-library.jar;

-- 建立函数
create function expand_tree as 'UDF.ExpandTree2UDTF';

-- 使用UDTF生成展开后的数据
insert overwrite table rds.tree_expand
select expand_tree(cast(c_child as string), cast(c_parent as string)) from rds.tree;

-- 查询树展开后的数据
select * from rds.tree_expand;

    查询结果如下图所示。

4. 查询

    Hive本身还没有递归查询功能，但正如前面提到的，使用简单的SQL查询递归树展开后的数据，即可生成层次树报表，例如下面的HiveQL语句实现了从下至上的树的遍历。

select c_child, concat_ws('/',collect_set(cast(c_parent as string))) as c_path from tree_expand group by c_child;

    查询结果如下图所示。

5. 递归树的平面化

    递归树适合于数据仓库，而非递归结构则更适合于数据集市。前面的递归树展开用于消除递归查询，但缺点在于为检索与实体相关的属性必须执行额外的连接操作。而对于层次树来说，很常见的情况是，层次树元素所拥有的唯一属性就是描述属性（本例中的c\_name字段），并且树的最大深度是固定的（本例是4层）。对这种情况，最好是将层次树作为平面化的1NF结或者2NF结构交付给数据集市。这类平面化操作对于平衡的层次树发挥得最好，但将缺失的层次置空可能可能会形成不整齐的层次树，因此它对深度未知的层次树（列数不固定）来说并不是一种有用的技术。下面说明递归树平面化的实现。

-- 建立展开后的目标表
use rds;
create table tree_complanate
(  
  c_0        int,  
  c_0_name   varchar(100), 
  c_1        int,  
  c_1_name   varchar(100),
  c_2        int,  
  c_2_name   varchar(100),
  c_3        int,  
  c_3_name   varchar(100)
);

    下面的语句生成递归树平面化后的数据，每个叶子节点一行。

insert overwrite table rds.tree_complanate
select t0.c_0 c_0,t1.c_name c_0_name,
       t0.c_1 c_1,t2.c_name c_1_name,
       t0.c_2 c_2,t3.c_name c_2_name,
       t0.c_3 c_3,t4.c_name c_3_name
  from (select list[3] c_0,list[2] c_1,list[1] c_2,list[0] c_3 
          from (select c_child,split(c_path,'/') list
                  from (select c_child, concat_ws('/',collect_set(cast(c_parent as string))) as c_path 
                          from tree_expand 
                         group by c_child) t) t
 where size(list) = 4) t0 
 inner join (select * from tree) t1 on t0.c_0= t1.c_child
 inner join (select * from tree) t2 on t0.c_1= t2.c_child
 inner join (select * from tree) t3 on t0.c_2= t3.c_child
 inner join (select * from tree) t4 on t0.c_3= t4.c_child;

    查询数据

select c_0, c_0_name, c_1, c_1_name, c_2, c_2_name, c_3, c_3_name
  from rds.tree_complanate;

    查询结果如下图所示。

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（七）

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