Hive原理分析-大数据

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Hive原理分析

作者：CharlotteX有梦想的咸鱼

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2020-10-27

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工作中使用到了hive，mysql等数据库，不同的数据库有不同的应用场景，该如何正确的选择数据存储与处理方式，需要了解底层原理，才能少走弯路，本文主要是记录一下hive的实现原理以及一些对应的概念。

本文来自知乎，由火龙果软件Anna编辑、推荐。

Front

在开始了解hive之前，需要了解一些知识或者概念，可以更好的理解hive实现原理

MapReduce

Google MapReduce是Google基于函数式编程map（映射），reduce（化简）提出的一种分布式编程模型，在模型中隐藏了分布式集群的实现细节，交由框架底层进行实现，能够使程序员在不了解分布式并行编程的情况下，将自己书写的程序在分布式系统上运行

编程模型

Map: 将输入的一对键值对转换为一组中间键值对（k1,v1) -> list(k2,v2)

Reduce: 将所有键相同的中间键值对合并，得到关于那个键的结果 (k2,list(v2)) -> (k2,v3)

举个栗子

以一个很简单的WordCount为例子，假设给定大量数据的文档，计算其中每个单词出现的次数，下面是伪代码

map(String key,String value,Context context){
// key: document name
// value: document contents
String[] words = value.split(separator);
for(String word:words){
context.write(word,1);
}
}

reduce(String word,Iterable<Integer> values,Context context){
int sum = 0;
for(Integer value:values){
sum += value;
}
con.write(word,sum);
}

更多的栗子

计算 URL 访问频率：Map 函数处理日志中 web 页面请求的记录，然后输出(URL,1)。Reduce 函数把相同URL 的 value 值都累加起来，产生(URL,记录总数)结果。

倒转网络链接图：Map 函数在源页面（source）中搜索所有的链接目标（target）并输出为(target,source)。 Reduce 函数把给定链接目标（target）的链接组合成一个列表，输出(target,list(source))。

倒排索引：Map 函数分析每个文档输出一个(词,文档号)的列表，Reduce 函数的输入是一个给定词的所有（词，文档号），排序所有的文档号，输出(词,list（文档号）)。所有的输出集合形成一个简单的倒排索引，它以一种简单的算法跟踪词在文档中的位置。

每个主机的检索词向量：检索词向量用一个(词,频率)列表来概述出现在文档或文档集中的最重要的一些词。Map 函数为每一个输入文档输出(主机名,检索词向量)，其中主机名来自文档的 URL。Reduce 函数接收给定主机的所有文档的检索词向量，并把这些检索词向量加在一起，丢弃掉低频的检索词，输出一个最终的(主机名,检索词向量)。

系统实现

首先，用户通过 MapReduce 客户端指定 Map 函数和 Reduce 函数，以及此次 MapReduce 计算的配置，包括中间结果键值对的 Partition 数量 R 以及用于切分中间结果的哈希函数 hash 。用户开始 MapReduce 计算后，整个 MapReduce 计算的流程可总结如下：

作为输入的文件会被分为 M 个 Split，每个 Split 的大小通常在 16~64 MB 之间

如此，整个 MapReduce 计算包含 M 个Map 任务和 R 个 Reduce 任务。Master 结点会从空闲的 Worker 结点中进行选取并为其分配 Map 任务和 Reduce 任务

收到 Map 任务的 Worker 们（又称 Mapper）开始读入自己对应的 Split，将读入的内容解析为输入键值对并调用由用户定义的 Map 函数。由 Map 函数产生的中间结果键值对会被暂时存放在缓冲内存区中

在 Map 阶段进行的同时，Mapper 们周期性地将放置在缓冲区中的中间结果存入到自己的本地磁盘中，同时根据用户指定的 Partition 函数（默认为 hash(key) mod R）将产生的中间结果分为 R 个部分。任务完成时，Mapper 便会将中间结果在其本地磁盘上的存放位置报告给 Master

Mapper 上报的中间结果存放位置会被 Master 转发给 Reducer。当 Reducer 接收到这些信息后便会通过 RPC 读取存储在 Mapper 本地磁盘上属于对应 Partition 的中间结果。在读取完毕后，Reducer 会对读取到的数据进行排序以令拥有相同键的键值对能够连续分布

之后，Reducer 会为每个键收集与其关联的值的集合，并以之调用用户定义的 Reduce 函数。Reduce 函数的结果会被放入到对应的 Reduce Partition 结果文件

实际上，在一个 MapReduce 集群中，Master 会记录每一个 Map 和 Reduce 任务的当前完成状态，以及所分配的 Worker。除此之外，Master 还负责将 Mapper 产生的中间结果文件的位置和大小转发给 Reducer。

值得注意的是，每次 MapReduce 任务执行时， M 和 R 的值都应比集群中的 Worker 数量要高得多，以达成集群内负载均衡的效果。

列式存储

什么是列式存储

传统事务型数据库通常采用行式存储。以下图为例，所有的列依次排列构成一行，以行为单位存储，再配合以 B+ 树作为索引，就能快速通过主键找到相应的行数据。

行式存储对于 OLTP（联机事务处理）场景是很自然的：大多数操作都以实体（entity）为单位，即大多为增删改查一整行记录，显然把一行数据存在物理上相邻的位置是个很好的选择。

然而，对于 OLAP （联机分析处理）场景，一个典型的查询需要遍历整个表，进行分组、排序、聚合等操作，这样一来按行存储的优势就不复存在了。更糟糕的是，分析型 SQL 常常不会用到所有的列，而仅仅对其中某些感兴趣的列做运算，那一行中那些无关的列也不得不参与扫描。

列式存储就是为这样的需求设计的。如下图所示，同一列的数据被一个接一个紧挨着存放在一起，表的每列构成一个长数组。

显然，列式存储对于 OLTP 不友好，一行数据的写入需要同时修改多个列。但对 OLAP 场景有着很大的优势：

当查询语句只涉及部分列时，只需要扫描相关的列

每一列的数据都是相同类型的，彼此间相关性更大，对列数据压缩的效率较高

列式存储与分布式文件系统

在现代的大数据架构中，GFS、HDFS 等分布式文件系统已经成为存放大规模数据集的主流方式。分布式文件系统相比单机上的磁盘，具备多副本高可用、容量大、成本低等诸多优势，但也带来了一些单机架构所没有的问题：

读写均要经过网络，吞吐量可以追平甚至超过硬盘，但是延迟要比硬盘大得多，且受网络环境影响很大。

可以进行大吞吐量的顺序读写，但随机访问性能很差，大多不支持随机写入。为了抵消网络的 overhead，通常写入都以几十 MB 为单位。上述缺点对于重度依赖随机读写的 OLTP 场景来说是致命的。所以我们看到，很多定位于 OLAP 的列式存储选择放弃 OLTP 能力，从而能构建在分布式文件系统之上。

要想将分布式文件系统的性能发挥到极致，无非有几种方法：按块（分片）读取数据、流式读取、追加写入等。我们在后面会看到一些开源界流行的列式存储模型，将这些优化方法体现在存储格式的设计中。

列式存统储系案例

Apache ORC

Apache ORC 最初是为支持 Hive 上的 OLAP 查询开发的一种文件格式，如今在 Hadoop 生态系统中有广泛的应用。ORC 支持各种格式的字段，包括常见的 int、string 等，也包括 struct、list、map 等组合字段；字段的 meta 信息就放在 ORC 文件的尾部（这被称为自描述的）。

数据结构及索引

为分区构造索引是一种常见的优化方案，ORC 的数据结构分成以下 3 个层级，在每个层级上都有索引信息来加速查询

File Level：即一个 ORC 文件，Footer 中保存了数据的 meta 信息，还有文件数据的索引信息，例如各列数据的最大最小值（范围）、NULL 值分布、布隆过滤器等，这些信息可用来快速确定该文件是否包含要查询的数据。每个 ORC 文件中包含多个 Stripe。

Stripe Level 对应原表的一个范围分区，里面包含该分区内各列的值。每个 Stripe 也有自己的一个索引放在 footer 里，和 file-level 索引类似。

Row-Group Level ：一列中的每 10000 行数据构成一个 row-group，每个 row-group 拥有自己的 row-level 索引，信息同上

ORC 里的 Stripe 就像传统数据库的页，它是 ORC 文件批量读写的基本单位。这是由于分布式储存系统的读写延迟较大，一次 IO 操作只有批量读取一定量的数据才划算。这和按页读写磁盘的思路也有共通之处。

像其他很多储存格式一样，ORC 选择将统计数据和 Metadata 放在 File 和 Stripe 的尾部而不是头部。但 ORC 在 Stripe 的读写上还有一点优化，那就是把分区粒度小于 Stripe 的结构（如 Column 和 Row-Group）的索引统一抽取出来放到 Stripe 的头部。这是因为在批处理计算中一般是把整个 Stripe 读入批量处理的，将这些索引抽取出来可以减少在批处理场景下需要的 IO（批处理读取可以跳过这一部分）。

Dremel (2010) / Apache Parquet

Dremel 是 Google 研发的用于大规模只读数据的查询系统，用于进行快速的 ad-hoc 查询，弥补 MapReduce 交互式查询能力的不足。为了避免对数据的二次拷贝，Dremel 的数据就放在原处，通常是 GFS 这样的分布式文件系统，为此需要设计一种通用的文件格式。

Dremel 的系统设计和大多 OLAP 的列式数据库并无太多创新点，但是其精巧的存储格式却变得流行起来，Apache Parquet 就是它的开源复刻版。注意 Parquet 和 ORC 一样都是一种存储格式，而非完整的系统。

嵌套数据模型

Google 内部大量使用 Protobuf 作为跨平台、跨语言的数据序列化格式，相比 JSON 要更紧凑并具有更强的表达能力。Protobuf 不仅允许用户定义必须（required）和可选（optinal）字段，还允许用户定义 repeated 字段，意味着该字段可以出现 0～N 次，类似变长数组。

Dremel 格式的设计目的就是按列来存储 Protobuf 的数据。由于 repeated 字段的存在，这要比按列存储关系型的数据困难一些。一般的思路可能是用终止符表示每个 repeat 结束，但是考虑到数据可能很稀疏，Dremel 引入了一种更为紧凑的格式。

作为例子，下图左半边展示了数据的 schema 和 2 个 Document 的实例，右半边是序列化之后的各个列。序列化之后的列多出了 R、D 两列，分别代表 Repetition Level 和 Definition Level，通过这两个值就能确保唯一地反序列化出原本的数据。

Repetition Level 表示当前值在哪一个级别上重复。对于非 repeated 字段只要填上 trivial 值 0 即可；否则，只要这个字段可能出现重复（无论本身是 repeated 还是外层结构是 repeated），应当为 R 填上当前值在哪一层上 repeat。

举个例子说明：对于 Name.Language.Code 我们一共有三条非 NULL 的记录。

第一个是 en-us，出现在第一个 Name 的第一个 Lanuage 的第一个 Code 里面。在此之前，这三个元素是没有重复过的，都是第一次出现。所以其 R=0

第二个是 en，出现在下一个 Language 里面。也就是说 Language 是重复的元素。Name.Language.Code 中Language 排第二个，所以其 R=2

第三个是 en-gb，出现在下一个 Name 中，Name 是重复元素，排第一个，所以其 R=1

注意到 en-gb是属于第3个 Name 的而非第2个Name，为了表达这个事实，我们在 en 和 en-gb中间放了一个 R=1 的 NULL。

Definition Level 是为了说明 NULL 被定义在哪一层，也就宣告那一层的 repeat 到此为止。对于非 NULL 字段只要填上 trivial 值，即数据本身所在的 level 即可。

同样举个例子，对于 Name.Language.Country 列

us 非 NULL 值填上 Country 字段的 level 即 D=3

NULL 在 R1 内部，表示当前 Name 之内、后续所有 Language 都不含有 Country 字段。所以D为2。

NULL 在 R1 内部，表示当前 Document 之内、后续所有 Name 都不含有 Country 字段。所以D为1。

gb 非 NULL 值填上 Country 字段的 level 即 D=3

NULL 在 R2 内部，表示后续所有 Document 都不含有 Country 字段。所以D为0。

可以证明，结合 R、D 两个数值一定能唯一构建出原始数据。为了高效编解码，Dremel 在执行时首先构建出状态机，之后利用状态机处理列数据。不仅如此，状态机还会结合查询需求和数据的 structure 直接跳过无关的数据。

Hive

hive实际上是以HDFS作为存储，MapReduce作为计算引擎，YARN作为资源分配及容错机制，依托于hadoop生态系统实现的一种OLAP数据仓库，具体描述如下

Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转译成MapReduce Job，然后再Hadoop平台上运行，达到快速开发的目的。

Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。本质就是Hadoop的目录/文件，达到了元数据与数据存储分离的目的

Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。

Hive的内容是读多写少，默认不支持对数据的update和delete

Hive架构

Hive 由外部CLI，Hive Thrift Server或者Web UI提交SQL，提交至Driver中，Driver将sql解析成MapReduce执行计划，并进行逻辑优化及物理优化后提交至MapReduce进行执行，如果有需要写入的数据就写入HDFS文件中，并且记录下Metadata至Metastore中

Hive的存储文件格式

以下是每种格式的特点

TextFile: 行式存储，每一行都是一条记录，每行都以换行符（\ n）结尾。数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

SequenceFile: 行式存储，是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。

RCFile：行列存储相结合，首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。

AVRO：开源项目，为Hadoop提供数据序列化和数据交换服务。您可以在Hadoop生态系统和以任何编程语言编写的程序之间交换数据。Avro是基于大数据Hadoop的应用程序中流行的文件格式之一。

ORC: 列式存储，Hive从大型表读取，写入和处理数据时，使用ORC文件可以提高性能。

Parquet: 列式存储，面向列的二进制文件格式，不可以直接读取

我们在读多写少并且只使用hive的情况下，应该尽量使用orc以提高性能

hql解析流程

Hive会将Hive sql解析为MapReduce，在了解SQL如何编译为MapReduce之前，先看看MapReduce框架实现SQL操作的基础原理

MapReduce实现基本SQL操作的原理

Join的实现原理

select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;

在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下（这里只是说明最基本的Join的实现，还有其他的实现方式）

Group By的实现原理

select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;

将GroupBy的字段组合为map的输出key值，利用MapReduce的排序，在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下（当然这里只是说明Reduce端的非Hash聚合过程）

Distinct的实现原理

select dealid, count(distinct uid) num from order group by dealid;

当只有一个distinct字段时，如果不考虑Map阶段的Hash GroupBy，只需要将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出key，利用mapreduce的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重

HQL转化为MapReduce的过程

将HQL转为MapReduce执行的主要流程如下

语法解析将HQL解析为AST（AbstractSyntaxTree，抽象语法树），入口为ParseDriver.run()方法。该步骤主要借助于Antlr3实现SQL的词法和语法解析，这里不详细介绍Antlr，只需要了解使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件，定义词法和语法替换规则即可，Antlr完成了词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成的过程。

语义分析第一阶段 AST Tree仍然非常复杂，不够结构化，不方便直接翻译为MapReduce程序，AST Tree转化为QueryBlock就是将SQL进一部抽象和结构化。QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。

生成查询计划将QueryBlock解析成Operator树，Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。Operator，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。

逻辑优化优化已生成的Operator树，合并操作符，达到减少MapReduce Job，减少shuffle数据量的目的

生成MR任务将Operator树解析为Task有向无环图

物理优化改写Task有向无环图，将某些结点的普通Task改写为可在运行时进行分枝选择的ConditionalTask

执行将Task有向无环图交由框架进行执行

总结

Hive是属于OLAP型的数据仓库，适用场景为执行时效性不高的，数据量大的离线分析型计算，例如报表分析，如果有大量事务性操作，请使用OLTP型数据库，如mysql等

Hive存储文件格式有多种，默认为行式存储的TextFile，占用空间较大，并且计算读取性能不高，在使用hive时，尽量选用orc格式存储，压缩比例较大，切读取性能很高

Hive SQL底层为MapReduce，需提交至yarn上执行，yarn分配资源给MapReduce任务，大量hive sql同时提交可能会非常损耗master结点分配任务的资源，如果需要在程序中调用hive sql insert时，请使用批量插入的sql或者通过其它方式(如编写用户自定义函数读取mysql)进行实现

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