1 背景
hive 是数据仓库的一种应用工具,将数据写入到hdfs中,为了更方便人员操作,可以通过sql来更简洁的完成任务,不必再编写mapreduce程序。
2 Hive sql 转换逻辑
hive 底层会把sql转换成mapreduce程序进行执行
1 hive的编译器会把sql的语法解析转换成抽象语法树 2 抽象语法树结果复杂,不方便直接翻译为mapreduce程序 所以会先转换成查询块 3 把查询块转换成逻辑查询计划,里面包含了逻辑操作符。 4 重写逻辑查询计划,进行优化 转换成mapreduce任务。 5 对mapreudce进行优化 生成最终的mapreduce任务 6 由hive的驱动模块的执行器 对mapreduce进行执行。
3 Hive sql的执行顺序
select ··· from ··· where ··· group by ··· having ···· order by ··
执行顺序 from··· where ··· select ··· group by ··· having ··· order by ···
4 Hive sql 函数
列转行 union 取单列合并,posexplode 排序 row_number() over() 数学函数 集合函数 类型转换函数 日期函数 条件函数 字符串函数 窗口函数 聚合函数 自定义函数 函数查询地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF
5 hive sql 常用调优
列剪裁,分区剪裁: 尽量避免使用* 仅拿需要的列 尽量使用分区过滤 适情况使用count: count会由一个reduce task 来完成 如果量大的话,可能会影响效率 尽量使用group by 在进行count 多表关联:避免笛卡尔积,小表在前大表在后,尽早过滤 避免数据倾斜: 选择分布均匀的key 避免向某个key倾斜 union all: 尽量使用union all union组合后排序去重 union all 直接扫描全表 效率高
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