Hive-e全方位详解

一、Hive耳机

1、Hive耳机介绍

Hive耳机是一款高品质HiFi音质的耳机，它采用了双动铁及动圈技术，表现出出色的解析能力和温暖的音色。

2、Hive耳机的特点

①佩戴舒适：Hive耳机针对耳型进行了优化设计，佩戴时不仅非常贴耳，同时也不会产生紧迫感。

②音质清晰：Hive耳机拥有高灵敏度和高阻抗，能够带来清晰的音质和更多的细节表现。

③便携方便：Hive耳机采用了可拆卸式线材设计，方便携带和存储。

二、Hive二次排序

1、Hive二次排序介绍

Hive二次排序是指在某一属性值相同时，按照另一属性对数据进行排序。在MapReduce的排序过程中，有且仅有一次排序，因此需要进行二次排序。

2、Hive二次排序实现

①定义一个排序键和排序值字段，将其放在一个结构体中。

CREATE TEMPORARY FUNCTION SecondSort AS 'com.hadoop.example.SecondSort';
SELECT 
  *
FROM 
  table
ORDER BY 
  SecondSort(ID, Value) 

②在MapReduce过程中，使用Hive默认提供的Partitioner进行分区，以保证数据有序。

3、Hive二次排序的优化

优化Hive二次排序可以采用以下两种策略：

①使用Bucket MapJoin，将两张表进行Join后，再进行排序。

②对排序任务进行并行化，提高处理速度。

三、Hive二级分区

1、Hive二级分区介绍

Hive二级分区是指在原有的分区基础上再进行更细化的分区，例如将日期分为年、月和日三个级别。可以提高查询效率和管理数据的精度。

2、Hive二级分区实现方法

对于日志数据，可以将日期按照年、月和日三个级别进行分区：

CREATE TABLE logs (
  col1 STRING,
  col2 STRING,
  col3 STRING
) PARTITIONED BY (
  year STRING,
  month STRING,
  day STRING
);

可以通过以下方式进行数据加载：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/daily/logs' INTO TABLE logs
  PARTITION (year='2020', month='05', day='23');

可以通过以下方式进行查询：

SELECT 
  col1, col2, col3 
FROM 
  logs 
WHERE 
  year='2020' AND month='05' AND day='23'

四、Hive二级分区表

1、Hive二级分区表介绍

Hive二级分区表是指基于二级分区的表。主要优势在于对海量数据的管理能力更强，便于分析数据。

2、Hive二级分区表建表方法

基于二级分区，可以建立以下三种表：

①分区表

CREATE EXTERNAL TABLE logs (
  col1 STRING,
  col2 STRING,
  col3 STRING
) PARTITIONED BY (
  year STRING,
  month STRING,
  day STRING
) LOCATION '/user/hive/warehouse/logs';

②子分区表

CREATE EXTERNAL TABLE logs (
  col1 STRING,
  col2 STRING,
  col3 STRING,
  hour STRING
) PARTITIONED BY (
  year STRING,
  month STRING,
  day STRING
) LOCATION '/user/hive/warehouse/logs';

③桶分区表

CREATE TABLE stats (
  col1 STRING,
  col2 STRING,
  count INT
)
PARTITIONED BY (country STRING)
CLUSTERED BY (col1) INTO 4 BUCKETS;

五、Hive二次开发

1、Hive二次开发介绍

在Hive的基础上进行二次开发，可以提高Hive的功能和扩展能力，满足各种实际场景。

2、Hive二次开发功能

①Hive二进制字段

对于存储二进制数据的需求，可以扩展Hive支持二进制数据类型。

CREATE TABLE binary_table (DATA BINARY);

②Hive二列转一行多列

在某些场景下需要将多列数据拼接为一行的多列，可以采用UDTF函数。

CREATE FUNCTION explode_columns(str STRING) RETURNS ARRAY
    AS '...' USING JAR '...';
SELECT id, ... FROM table LATERAL VIEW explode_columns(concat(col1, "\t", col2, "\t", col3)) AS exploded;

   

③Hive二次开发哪些功能

对于一些场景性质的需求，可以根据自身业务需要进行开发，如机器学习算法库、时间序列分析库等。