一、Hive参数配置方式
开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？这通常是错误的设定方式导致的。
配置文件
命令行参数
参数声明
配置文件：Hive的配置文件包括
用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。
另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。
命令行参数：
启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：
bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console
这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。
参数声明：
可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：
set mapred.reduce.tasks=100;
这一设定的作用域也是session级的。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。
二、Hive内置函数
1 内置运算符
内容较多，见《Hive官方文档》
2 内置函数
内容较多，见《Hive官方文档》
3 Hive自定义函数和Transform
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3.1 自定义函数类别
UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）
3.2 UDF开发实例
1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法
package cn.itcast.bigdata.udf import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text;
public final class Lower extends UDF{ public Text evaluate(final Text s){ if(s==null){return null;} return new Text(s.toString().toLowerCase()); } } |
2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;
4、创建临时函数与开发好的java class关联
Hive>create temporary function toprovince as 'cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince'; |
5、即可在hql中使用自定义的函数strip
Select strip(name),age from t_test;
3.3 Transform实现
Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能
适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况
使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.
CREATE TABLE u_data_new ( movieid INT, rating INT, weekday INT, userid INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
add FILE weekday_mapper.py;
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new SELECT TRANSFORM (movieid, rating, unixtime,userid) USING 'python weekday_mapper.py' AS (movieid, rating, weekday,userid) FROM u_data; |
其中weekday_mapper.py内容如下
#!/bin/python import sys import datetime
for line in sys.stdin: line = line.strip() movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t') weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid]) |
使用示例2：下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据
FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09'; |