Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG（有向无环图）任务的数据处理框架。由Hontonworks开源, 将MapReduce的过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了MapReduce之间的文件存储，同时合理组合其子过程从而大幅提升MR作业的性能。

优化器

与关系型数据库类似，Hive会在真正执行计算之前，生成和优化逻辑执行计划与物理执行计划。Hive有两种优化器：Vectorize(向量化优化器) 与 Cost-BasedOptimization (CBO 成本优化器)。

矢量化优化器

矢量化查询(要求执行引擎为Tez)执行通过一次批量执行1024行而不是每行一行来提高扫描，聚合，过滤器和连接等操作的性能，这个功能一显着缩短查询执行时间。

set hive.vectorized.execution.enabled = true; -- 默认 false

set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true; -- 默认 false

备注：要使用矢量化查询执行，必须用ORC格式存储数据

成本优化器

Hive的CBO是基于apache Calcite的，Hive的CBO通过查询成本(有analyze收集的统计信息)会生成有效率的执行计划，最终会减少执行的时间和资源的利用，使用CBO的配置如下：

SET hive.cbo.enable=true; -- 从 v0.14.0默认true

SET hive.compute.query.using.stats=true; -- 默认false

SET hive.stats.fetch.column.stats=true; -- 默认false

SET hive.stats.fetch.partition.stats=true; -- 默认true

定期执行表（analyze）的分析，分析后的数据放在元数据库中。

分区表

对于一张比较大的表，将其设计成分区表可以提升查询的性能，对于一个特定分区的查询，只会加载对应分区路径的文件数据，所以执行速度会比较快。

分区字段的选择是影响查询性能的重要因素，尽量避免层级较深的分区，这样会造成太多的子文件夹。一些常见的分区字段可以是：

日期或时间。如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时
地理位置。如国家、省份、城市等
业务逻辑。如部门、销售区域、客户等等

分桶表

与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的文件分割成多个文件。

分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。

通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。

文件格式

在HiveQL的create table语句中，可以使用 stored as ... 指定表的存储格式。Hive表支持的存储格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等。

存储格式一般需要根据业务进行选择，生产环境中绝大多数表都采用TextFile、ORC、Parquet存储格式之一。

TextFile是最简单的存储格式，它是纯文本记录，也是Hive的默认格式。其磁盘开销大，查询效率低，更多的是作为跳板来使用。RCFile、ORC、Parquet等格式的表都不能由文件直接导入数据，必须由TextFile来做中转。

Parquet和ORC都是Apache旗下的开源列式存储格式。列式存储比起传统的行式存储更适合批量OLAP查询，并且也支持更好的压缩和编码。选择Parquet的原因主要是它支持Impala查询引擎，并且对update、delete和事务性操作需求很低。

数据压缩

压缩技术可以减少map与reduce之间的数据传输，从而可以提升查询性能，关于压缩的配置可以在hive的命令行中或者hive-site.xml文件中进行配置。

SET hive.exec.compress.intermediate=true

开启压缩之后，可以选择下面的压缩格式：

关于压缩的编码器可以通过mapred-site.xml, hive-site.xml进行配置，也可以通过命令行进行配置，如：

-- 中间结果压缩
SET hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec ;

-- 输出结果压缩
SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodc;

设计阶段：

执行引擎
优化器
分区、分桶
文件格式
数据压缩

第 2 节参数优化

本地模式

当Hive处理的数据量较小时，启动分布式去处理数据会有点浪费，因为可能启动的时间比数据处理的时间还要长。Hive支持将作业动态地转为本地模式，需要使用下面的配置：

SET hive.exec.mode.local.auto=true; -- 默认 false
SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5; -- 默认 4

一个作业只要满足下面的条件，会启用本地模式

输入文件的大小小于 hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max 配置的大小
map任务的数量小于 hive.exec.mode.local.auto.input.files.max 配置的大小
reduce任务的数量是1或者0

严格模式

所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的HiveQL语句，一旦执行会直接失败。这3种语句是：

查询分区表时不限定分区列的语句；
两表join产生了笛卡尔积的语句；
用order by来排序，但没有指定limit的语句。

要开启严格模式，需要将参数 hive.mapred.mode 设为strict(缺省值)。

该参数可以不在参数文件中定义，在执行SQL之前设置(set hive.mapred.mode=nostrict )

JVM重用

默认情况下，Hadoop会为为一个map或者reduce启动一个JVM，这样可以并行执行map和reduce。

当map或者reduce是那种仅运行几秒钟的轻量级作业时，JVM启动进程所耗费的时间会比作业执行的时间还要长。Hadoop可以重用JVM，通过共享JVM以串行而非并行的方式运行map或者reduce。

JVM的重用适用于同一个作业的map和reduce，对于不同作业的task不能够共享JVM。如果要开启JVM重用，需要配置一个作业最大task数量，默认值为1，如果设置为-1，则表示不限制：

-- 代表同一个MR job中顺序执行的5个task重复使用一个JVM，减少启动和关闭的开销
SET mapreduce.job.jvm.numtasks=5;

这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。

并行执行

Hive的查询通常会被转换成一系列的stage，这些stage之间并不是一直相互依赖的，可以并行执行这些stage，通过下面的方式进行配置：

SET hive.exec.parallel=true; -- 默认false
SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 默认8

并行执行可以增加集群资源的利用率，如果集群的资源使用率已经很高了，那么并行执行的效果不会很明显。

推测执行

在分布式集群环境下，因为程序Bug、负载不均衡、资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），
则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。

为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行机制，它根据一定的规则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。

set mapreduce.map.speculative=true
set mapreduce.reduce.speculative=true
set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

合并小文件

在map执行前合并小文件，减少map数

-- 缺省参数
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

在Map-Reduce的任务结束时合并小文件

-- 在 map-only 任务结束时合并小文件，默认true
SET hive.merge.mapfiles = true;

-- 在 map-reduce 任务结束时合并小文件，默认false
SET hive.merge.mapredfiles = true;

-- 合并文件的大小，默认256M
SET hive.merge.size.per.task = 268435456;

-- 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216;

Fetch模式

Fetch模式是指Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。select col1, col2 from tab ;

可以简单地读取表对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在开启fetch模式之后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不启动 MapReduce 。

-- Default Value: minimal in Hive 0.10.0 through 0.13.1, more in
Hive 0.14.0 and later
hive.fetch.task.conversion=more

参数调整(记住调整方法, 参数之类可以再查)：

本地模式
严格模式
JVM重用
并行执行
推测执行
合并小文件
Fetch模式

Hive 参数说明的官方文档：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

第 3 节 SQL优化

列裁剪和分区裁剪

列裁剪是在查询时只读取需要的列；分区裁剪就是只读取需要的分区。

简单的说：select 中不要有多余的列，坚决避免 select * from tab;

查询分区表，不读多余的数据；

select uid, event_type, record_data
from calendar_record_log
where pt_date >= 20190201 
      and pt_date <= 20190224
      and status = 0;

sort by 代替 order by

HiveQL中的order by与其他关系数据库SQL中的功能一样，是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。

如果使用sort by，那么还是会视情况启动多个reducer进行排序，并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key，往往还要配合distribute by 一同使用。如果不加 distribute by 的话，map端数据就会随机分配到reducer。

group by 代替 count(distinct)

当要统计某一列的去重数时，如果数据量很大，count(distinct) 会非常慢。原因与order by类似，count(distinct)逻辑只会有很少的reducer来处理。此时可以用group by 来改写：

-- 原始SQL
select count(distinct uid)
from tab;
-- 优化后的SQL
select count(1)
from (select uid 
      from tab
      group by uid
) tmp;

这样写会启动两个MR job（单纯distinct只会启动一个），所以要确保数据量大到启动job的overhead远小于计算耗时，才考虑这种方法。当数据集很小或者key的倾斜比较明显时，group by还可能会比distinct慢。

group by 配置调整

map端预聚合

group by时，如果先起一个combiner在map端做部分预聚合，可以有效减少shuffle数据量。

-- 默认为true
set hive.map.aggr = true

Map端进行聚合操作的条目数

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000

通过 hive.groupby.mapaggr.checkinterval 参数也可以设置map端预聚合的行
数阈值，超过该值就会分拆job，默认值10W。

倾斜均衡配置项

group by时如果某些key对应的数据量过大，就会发生数据倾斜。Hive自带了一个均衡数据倾斜的配置项 hive.groupby.skewindata ，默认值false。

其实现方法是在group by时启动两个MR job。第一个job会将map端数据随机输入reducer，每个reducer做部分聚合，相同的key就会分布在不同的reducer中。第二个job再将前面预处理过的数据按key聚合并输出结果，这样就起到了均衡的效果。

但是，配置项毕竟是死的，单纯靠它有时不能根本上解决问题，建议了解数据倾斜的细节，并优化查询语句。

join 基础优化

Hive join的三种方式

1、common join

普通连接，在SQL中不特殊指定连接方式使用的都是这种普通连接。

缺点：性能较差(要将数据分区，有shuffle)

优点：操作简单，普适性强

2、map join

map端连接，与普通连接的区别是这个连接中不会有reduce阶段存在，连接在map端完成

适用场景：大表与小表连接，小表数据量应该能够完全加载到内存，否则不适用

优点：在大小表连接时性能提升明显

备注：

Hive 0.6 的时候默认认为写在select 后面的是大表，前面的是小表，或者使用 /*+mapjoin(map_table) / 提示进行设定。select a.*, b.* from a join b on a.id =b.id【要求小表在前，大表之后】

hive 0.7 的时候这个计算是自动化的，它首先会自动判断哪个是小表，哪个是大表，这个参数由（hive.auto.convert.join=true）来控制，然后控制小表的大小由（hive.smalltable.filesize=25000000）参数控制（默认是25M），当小表超过这个大小，hive 会默认转化成common join。

Hive 0.8.1，hive.smalltable.filesize => hive.mapjoin.smalltable.filesize

缺点：使用范围较小，只针对大小表且小表能完全加载到内存中的情况。

3、bucket map join

分桶连接：Hive 建表的时候支持hash 分区通过指定clustered by (col_name,xxx )into number_buckets buckets 关键字.当连接的两个表的join key 就是bucket column 的时候，就可以通过设置hive.optimize.bucketmapjoin= true 来执行优化。

原理：通过两个表分桶在执行连接时会将小表的每个分桶映射成hash表，每个task节点都需要这个小表的所有hash表，但是在执行时只需要加载该task所持有大表分桶对应的小表部分的hash表就可以，所以对内存的要求是能够加载小表中最大的hash块即可。

备注：小表与大表的分桶数量需要是倍数关系，这个是因为分桶策略决定的，分桶时会根据分桶字段对桶数取余后决定哪个桶的，所以要保证成倍数关系。

优点：比map join对内存的要求降低，能在逐行对比时减少数据计算量（不用比对小表全量）

缺点：只适用于分桶表

利用map join特性

map join特别适合大小表join的情况。Hive会将build table和probe table在map端直接完成join过程，消灭了reduce，效率很高。

select a.event_type, b.upload_time
from calendar_event_code a
inner join (
            select event_type, upload_time from calendar_record_log
            where pt_date = 20190225
) b on a.event_type = b.event_type;

map join的配置项是 hive.auto.convert.join ，默认值true。

当build table大小小于 hive.mapjoin.smalltable.filesize 会启用map join，默认值25000000（约25MB）。还有 hive.mapjoin.cache.numrows ，表示缓存build table的多少行数据到内存，默认值25000。

分桶表map join

map join对分桶表还有特别的优化。由于分桶表是基于一列进行hash存储的，因此非常适合抽样（按桶或按块抽样）。它对应的配置项是hive.optimize.bucketmapjoin 。

倾斜均衡配置项

这个配置与 group by 的倾斜均衡配置项异曲同工，通过hive.optimize.skewjoin 来配置，默认false。

如果开启了，在join过程中Hive会将计数超过阈值 hive.skewjoin.key （默认100000）的倾斜key对应的行临时写进文件中，然后再启动另一个job做map join生成结果。通过 hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks 参数还可以控制第二个job的mapper数量，默认10000。

处理空值或无意义值

日志类数据中往往会有一些项没有记录到，其值为null，或者空字符串、-1等。如果缺失的项很多，在做join时这些空值就会非常集中，拖累进度【备注：这个字段是连接字段】。

若不需要空值数据，就提前写 where 语句过滤掉。需要保留的话，将空值key用随机方式打散，例如将用户ID为null的记录随机改为负值：

select a.uid, a.event_type, b.nickname, b.age
from (
      select(
             case when uid is null then cast(rand()*-10240 as int)
             else uid end 
      ) as uid, event_type 
      from calendar_record_log
      where pt_date >= 20190201
) a left outer join (
                     select uid,nickname,age 
                     from user_info where status = 4
) b on a.uid = b.uid;

单独处理倾斜key

如果倾斜的 key 有实际的意义，一般来讲倾斜的key都很少，此时可以将它们单独抽取出来，对应的行单独存入临时表中，然后打上一个较小的随机数前缀（比如0~9），最后再进行聚合。

不要一个Select语句中，写太多的Join。一定要了解业务，了解数据。(A0-A9), 比如出问题不知道哪个地方有问题

分成多条语句，分步执行；(A0-A4; A5-A9)；先执行大表与小表的关联；

调整 Map 数

通常情况下，作业会通过输入数据的目录产生一个或者多个map任务。主要因素包括：

输入文件总数
输入文件大小
HDFS文件块大小

map越多越好吗。当然不是，合适的才是最好的。

如果一个任务有很多小文件（<< 128M），每个小文件也会被当做一个数据块，用一个 Map Task 来完成。

一个 Map Task 启动和初始化时间 >> 处理时间，会造成资源浪费，而且系统中同时可用的map数是有限的。

对于小文件采用的策略是合并。

每个map处理接近128M的文件块，会有其他问题吗。也不一定。

有一个125M的文件，一般情况下会用一个Map Task完成。假设这个文件字段很少，但记录数却非常多。如果Map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，性能也不好。

对于复杂文件采用的策略是增加 Map 数。

computeSliteSize(max(minSize, min(maxSize, blocksize))) = blocksize
minSize : mapred.min.split.size （默认值1）
maxSize : mapred.max.split.size （默认值256M）

调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。
建议用set的方式，针对SQL语句进行调整。

调整 Reduce 数
reducer数量的确定方法比mapper简单得多。使用参数 mapred.reduce.tasks 可以直接设定reducer数量。如果未设置该参数，Hive会进行自行推测，逻辑如下：

参数 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 用来设定每个reducer能够处理的最大数据量，默认值256M
参数 hive.exec.reducers.max 用来设定每个job的最大reducer数量，默认值999（1.2版本之前）或1009（1.2版本之后）
得出reducer数： reducer_num = MIN(total_input_size /reducers.bytes.per.reducer, reducers.max) 即： min(输入总数据量 / 256M, 1009)

reducer数量与输出文件的数量相关。如果reducer数太多，会产生大量小文件，对HDFS造成压力。如果reducer数太少，每个reducer要处理很多数据，容易拖慢运行时间或者造成OOM。

第 4 节优化小结

深入理解 Hadoop 的核心能力，对Hive优化很有帮助。Hadoop/Hive 处理数据过程，有几个显著特征：

不怕数据多，就怕数据倾斜
对 job 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，多次关联多次汇总，产生十几个jobs，执行也需要较长的时间。MapReduce 作业初始化的时间是比较长的
对sum、count等聚合操作而言，不存在数据倾斜问题
count(distinct) 效率较低，数据量大容易出问题

从大的方面来说，优化可以从几个方面着手：

好的模型设计，事半功倍
解决数据倾斜问题。仅仅依靠参数解决数据倾斜，是通用的优化手段，收获有限。开发人员应该熟悉业务，了解数据规律，通过业务逻辑解决数据倾斜往往更可靠
减少 job 数
设置合理的map、reduce task数
对小文件进行合并，是行之有效的提高Hive效率的方法
优化把握整体，单一作业的优化不如整体最优

第十一部分 Hive案例

综合Hive知识，复习巩固。

第 1 节需求描述

针对销售数据，完成统计：
1. 按年统计销售额
2. 销售金额在 10W 以上的订单
3. 每年销售额的差值
4. 年度订单金额前10位（年度、订单号、订单金额、排名）
5. 季度订单金额前10位（年度、季度、订单id、订单金额、排名）
6. 求所有交易日中订单金额最高的前10位
7. 每年度销售额最大的交易日
8. 年度最畅销的商品(即每年销售金额最大的商品)

第 2 节数据说明

第 3 节实现

步骤一：创建表

创建文本文件createtable.hql文件

vim createtable.hql

将以下语句编辑在上述文件中

-- createtable.hql
drop database sale cascade;
create database if not exists sale;
create table sale.dimdate_ori(
    dt date,
    yearmonth int,
    year smallint,
    month tinyint,
    day tinyint,
    week tinyint,
    weeks tinyint,
    quat tinyint,
    tendays tinyint,
    halfmonth tinyint
)
row format delimited
fields terminated by ",";


create table sale.sale_ori(
    orderid string,
    locationid string,
    dt date
)
row format delimited
fields terminated by ",";


create table sale.saledetail_ori(
    orderid string,
    rownum int,
    goods string,
    num int,
    price double,
    amount double
)
row format delimited
fields terminated by ",";


create table sale.dimdate(
    dt date,
    yearmonth int,
    year smallint,
    month tinyint,
    day tinyint,
    week tinyint,
    weeks tinyint,
    quat tinyint,
    tendays tinyint,
    halfmonth tinyint
) 
stored as orc;


create table sale.sale(
    orderid string,
    locationid string,
    dt date
) 
stored as orc;


create table sale.saledetail(
    orderid string,
    rownum int,
    goods string,
    num int,
    price double,
    amount double
)
stored as orc;

执行下面的语句 (生产中常用)

hive -f createtable.hql

步骤二：导入数据

同上

vim loaddata.hql

-- 加载数据
use sale;
load data local inpath "/root/data/tbDate.dat" overwrite into
table dimdate_ori;
load data local inpath "/root/data/tbSale.dat" overwrite into
table sale_ori;
load data local inpath "/root/data/tbSaleDetail.dat" overwrite
into table saledetail_ori;

-- 导入数据
insert into table dimdate select * from dimdate_ori;
insert into table sale select * from sale_ori;
insert into table saledetail select * from saledetail_ori;

hive -f loaddata.hql

步骤三：SQL实现

1、按年统计销售额

SELECT year(B.dt) year, round(sum(A.amount)/10000, 2) amount
FROM saledetail A join sale B on A.orderid=B.orderid
group by year(B.dt);

2、销售金额在 10W 以上的订单

SELECT orderid, round(sum(amount), 2) amount
FROM saledetail
group by orderid
having sum(amount) > 100000

3、每年销售额的差值

SELECT year, round(amount, 2) amount
, round(lag(amount) over (ORDER BY year), 2) prioramount
, round(amount - lag(amount) over (ORDER BY year), 2) diff
from (SELECT year(B.dt) year, sum(A.amount) amount
      from saledetail A join sale B on A.orderid=B.orderid
      group by year(B.dt)
) tmp;

4、年度订单金额前10位（年度、订单号、订单金额、排名）

-- 方法一
SELECT dt, orderid, amount, rank
from (SELECT dt, orderid, amount,
             dense_rank() over(PARTITION BY dt ORDER BY amount desc) rank
      from (SELECT year(B.dt) dt, A.orderid, sum(A.amount)amount
            from saledetail A join sale B on A.orderid=B.orderid
            GROUP BY year(B.dt), A.orderid) tmp1
      ) tmp2
where rank <= 10;



-- 方法二
with tmp as (
    SELECT year(B.dt) dt, A.orderid, sum(A.amount) amount
    from saledetail A join sale B on A.orderid=B.orderid
    GROUP BY year(B.dt), A.orderid
)
SELECT dt, orderid, amount, rank
from (SELECT dt, orderid, amount,
             dense_rank() over(PARTITION BY dt ORDER BY amount desc) rank
      from tmp
) tmp2
where rank <= 10;

5、季度订单金额前10位（年度、季度、订单id、订单金额、排名）

-- 方法一
with tmp as (
    select C.year, C.quat, A.orderid, round(sum(B.amount), 2) amount
    from sale A join saledetail B on A.orderid=B.orderid
    join dimdate C on A.dt=C.dt
    group by C.year, C.quat, A.orderid
)
select year, quat, orderid, amount, rank
from (
    select year, quat, orderid, amount,
           dense_rank() over (partition by year, quat order by amount desc) rank
    from tmp
) tmp1
where rank <= 10;



-- 方法二
with tmp as(
    select year(A.dt) year,
           case when month(A.dt) <= 3 then 1
                when month(A.dt) <= 6 then 2
                when month(A.dt) <= 9 then 3
                else 4 end quat,
           A.orderid, round(sum(B.amount), 2) amount
    from sale A join saledetail B on A.orderid = B.orderid
    group by year(A.dt),
             case when month(A.dt) <= 3 then 1
                  when month(A.dt) <= 6 then 2
                  when month(A.dt) <= 9 then 3
                  else 4 end,
             A.orderid
)
select year, quat, orderid, amount, rank
from (
    select year, quat, orderid, amount,
           dense_rank() over (partition by year, quat order by amount desc) rank
    from tmp
) tmp1
where rank <= 10;



-- 方法三。求季度
select floor(month(dt/3.1)) + 1;

with tmp as (
    select year(A.dt) year, floor(month(A.dt)/3.1) + 1 quat, A.orderid,
           round(sum(B.amount), 2) amount
    from sale A join saledetail B on A.orderid=B.orderid
    group by year(A.dt), floor(month(A.dt)/3.1) + 1, A.orderid
)
select year, quat, orderid, amount, rank
from (
    select year, quat, orderid, amount,
           dense_rank() over (partition by year, quat order by amount desc) rank
    from tmp
) tmp1
where rank <= 10;

6、求所有交易日中订单金额最高的前10位

topN问题：
1、基础数据
2、上排名函数
3、解决N的问题


with tmp as (
    select A.dt, A.orderid, round(sum(B.amount), 2) amount
    from sale A join saledetail B on A.orderid=B.orderid
    group by A.dt, A.orderid
)
select dt, orderid, amount, rank
from (
    select dt, orderid, amount, dense_rank() over(order by amount desc) rank
    from tmp
) tmp1
where rank <= 10;

7、每年度销售额最大的交易日

with tmp as (
    select A.dt, round(sum(B.amount), 2) amount
    from sale A join saledetail B on A.orderid=B.orderid
    group by A.dt
)
select year(dt) year, max(amount) dayamount
from tmp
group by year(dt);

8、年度最畅销的商品(即每年销售金额最大的商品)

with tmp as (
    select year(B.dt) year, goods, round(sum(amount),2) amount
    from saledetail A join sale B on A.orderid=B.orderid
    group by year(B.dt), goods 
)
select year, goods, amount
from (
    select year, goods, amount, 
           dense_rank() over (partition by year order by amount desc) rank
    from tmp
) tmp1
where rank = 1;

数据交互工具 -- HUE

第一部分 Hue概述

Hue(Hadoop User Experience)是一个开源的 Apache Hadoop UI 系统，最早是由Cloudera Desktop 演化而来，由 Cloudera 贡献给开源社区，它是基于 PythonWeb 框架 Django 实现的。通过使用 Hue 可以在浏览器端的 Web 控制台上与Hadoop 集群进行交互来分析处理数据，例如操作 HDFS 上的数据，运行MapReduce Job 等等。Hue所支持的功能特性集合：

默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据，用户认证和授权，可以自定义为MySQL、Postgresql，以及Oracle
基于文件浏览器（File Browser）访问HDFS
基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询
支持基于Solr进行搜索的应用，并提供可视化的数据视图，以及仪表板（Dashboard）
支持基于Impala的应用进行交互式查询
支持Spark编辑器和仪表板（Dashboard）
支持Pig编辑器，并能够提交脚本任务
支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle
支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表
支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog
支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN）
支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job
支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard）
支持ZooKeeper浏览器和编辑器
支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器

一句话总结：Hue是一个友好的界面集成框架，可以集成我们各种学习过的以及将要学习的框架，一个界面就可以做到查看以及执行所有的框架。

类似的产品还有 Apache Zeppelin。

第二部分 Hue编译安装

Hue官方网站：https://gethue.com/
HUE官方用户手册：https://docs.gethue.com/
官方安装文档：https://docs.gethue.com/administrator/installation/install/
HUE下载地址：https://docs.gethue.com/releases/

Hue的安装并不是那么简单，官方并没有编译好的软件包，需要从github上下载源码、安装依赖、编译安装。以下详细讲解Hue下载、编译、安装的操作过程。

安装Hue的节点上最好没有安装过MySQL，否则可能有版本冲突，这里选择将Hue安装在 linux122 上。

1、下载软件包、上传、解压(hue-release-4.3.0.zip、apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz)
2、安装依赖包
3、安装maven
4、hue编译
5、修改hadoop配置
6、修改hue配置
7、启动hue服务

2.1、下载软件包

到官方网站下载 hue-release-4.3.0.zip；上传至服务器，并解压缩

yum install unzip
unzip hue-release-4.3.0.zip

2.2、安装依赖

# 需要Python支持(Python 2.7+ / Python 3.5+)
python --version

# 在 CentOS 系统中安装编译 Hue 需要的依赖库
yum install ant asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain gcc gcc-c++ krb5-devel libffi-devel libxml2-devel libxslt-devel make mysql mysql-devel openldap-devel python-devel sqlite-devel gmp-devel

yum install -y rsync

备注：
以上依赖仅适用CentOS/RHEL 7.X，其他情况请参https://docs.gethue.com/administrator/installation/dependencies/

安装Hue的节点上最好没有安装过MySQL，否则可能有版本冲突

安装过程中需要联网，网络不好会有各种奇怪的问题

2.3、安装Maven

编译 Hue 还需要 Maven 环境，因此在编译前需要安装 Maven。

下载 apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz，上传虚拟机解压缩，添加环境变量

vi /etc/profile

# 添加环境变量
export MAVEN_HOME=/opt/lagou/servers/apache-maven-3.6.3
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

source /etc/profile

# 验证安装
mvn --version

2.4、编译

# 进入 hue 源码目录，进行编译。使用 PREFIX 指定安装 Hue 的路径
cd /opt/lagou/software/hue-release-4.3.0
PREFIX=/opt/lagou/servers make install
cd /opt/lagou/servers

# 如果想把HUE从移动到另外一个地方，由于HUE使用了Python包的一些绝对路径,移动之
后则必须执行以下命令：

# 这里不要执行
rm app.reg
rm -r build
make apps

备注：这一步持续的时间比较长，还会从网上下载 jar；需要联网

2.5、修改 Hadoop 配置文件

在 hdfs-site.xml 中增加配置

<!-- HUE -->
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

在 core-site.xml 中增加配置

<!-- HUE -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hdfs.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hdfs.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

增加 httpfs-site.xml 文件，加入配置

<configuration>
    <!-- HUE -->
    <property>
        <name>httpfs.proxyuser.hue.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>httpfs.proxyuser.hue.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

备注：修改完HDFS相关配置后，需要把配置scp给集群中每台机器，重启hdfs服务。

scp core-site.xml linux122:$PWD

2.6、Hue配置

# 进入 Hue 安装目录
cd /opt/lagou/servers/hue

# 进入配置目录
cd desktop/conf

# 复制一份HUE的配置文件，并修改复制的配置文件
cp pseudo-distributed.ini.tmpl pseudo-distributed.ini
vim pseudo-distributed.ini

# [desktop]
http_host=linux122
http_port=8000
is_hue_4=true
time_zone=Asia/Shanghai
dev=tru e
server_user=hue
server_group=hue
default_user=hue

# 211行左右。禁用solr，规避报错
app_blacklist=search

# [[database]]。Hue默认使用SQLite数据库记录相关元数据，替换为mysql

engine=mysql
host=linux123
port=3306
user=hive
password=12345678
name=hue

# 1003行左右，Hadoop配置文件的路径
hadoop_conf_dir=/opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2/etc/hadoop

# 在mysql中创建数据库hue，用来存放元数据
mysql -uhive -p12345678
mysql> create database hue;

# 初始化数据库
build/env/bin/hue syncdb
build/env/bin/hue migrate

# 检查数据

2.7、启动 Hue 服务

# 增加 hue 用户和用户组
groupadd hue
useradd -g hue hue

# 在hue安装路径下执行
build/env/bin/supervisor

在浏览器中输入：linux122:8000，可以看见以下画面，说明安装成功。

第一次访问的时候，需要设置超级管理员用户和密码。记住它(hue/123456)。

第三部分 Hue整合Hadoop、Hive

修改参数文件 /opt/lagou/servers/hue/desktop/conf/pseudo-distributed.ini

3.1 集成HDFS、YARN

# 211 行。没有安装 Solr，禁用，否则一直报错
app_blacklist=search

# [hadoop] -- [[hdfs_clusters]] -- [[[default]]]
# 注意端口号。下面语句只要一个
# fs_defaultfs=hdfs://linux121:8020
fs_defaultfs=hdfs://linux121:9000

webhdfs_url=http://linux121:50070/webhdfs/v1

# 211 行
hadoop_conf_dir=/opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2/etc/hadoop

# [hadoop] -- [[yarn_clusters]] -- [[[default]]]

resourcemanager_host=linux123

resourcemanager_port=8032

submit_to=True

resourcemanager_api_url=http://linux123:8088

proxy_api_url=http://linux123:8088

history_server_api_url=http://linux123:19888

3.2 集成Hive

集成Hive需要启动 Hiveserver2 服务，在linux123节点上启动 Hiveserver2

# [beeswax]
hive_server_host=linux123
hive_server_port=10000
hive_conf_dir=/opt/lagou/servers/hive-2.3.7/conf

3.3 集成MySQL

# [librdbms] -- [[databases]] -- [[[mysql]]]；1639行

# 注意：1639行原文： ##[[mysql]] => [[mysql]]；两个##要去掉!

[[[mysql]]]

nice_name="My SQL DB"

name=hue

engine=mysql

host=linux123

port=3306

user=hive

password=12345678

备注：name是数据库名，即 database 的名称

3.2.1.3 Hive, 调优策略(架构/参数/SQL) , Hive案例； 数据交互工具HUE, 概述, 安装,整合Hadoop/Hive

第十部分 Hive调优策略

第 1 节 架构优化

执行引擎

优化器

分区表

分桶表