蜂房数据类型
蜂房基础数据类型
蜂巢是用的Java开发的，蜂巢的里基本数据类型和Java的的基本数据类型也是一一对应的，除了字符串类型有符号的整数类型：TINYINT，SMALLINT，INT和BIGINT分别等价于Java的字节的，短型，整型和长原子类型，它们分别为1字节，2字节，4字节和8字节有符号整数.Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE，对应于的java的基本类型浮动和双类型。而蜂房的布尔类型相当于Java的的基本数据类型布尔值。
蜂巢复杂数据类型
包括阵列，MAP，结构，联合。这些复杂类型是由基础类型组成的。
ARRAY：。ARRAY类型是由一系列同样数据类型元素组成的，这些元素能够通过下标来访问比方有一个ARRAY类型的变量水果它是由[ '苹果'， '橙'， '芒果']组成，那么能够通过水果[1]来访问橙色。
MAP：。MAP包括键 - >值键值对能够通过键来访问元素比方用户列表是一个映射类型（用户名当中是key.password是值），那么我们能够通过用户列表[用户名]来得到这个用户相应的密码..
STRUCT：STRUCT能够包括不同数据类型的元素这些元素能够通过点的方式来得到，比方用户是一个STRUCT类型，那么能够通过user.address得到这个用户的地址。
蜂巢表类型
内部表
内部表也称之为MANAGED_TABLE;默认存储在/用户/蜂巢/仓库下，也可以通过位置指定;删除表时，会删除表数据以及元数据;
如果不存在则创建表...
外部表
外部表称之为EXTERNAL_TABLE在创建表时可以自己指定目录位置（LOCATION）;删除表时，只会删除元数据不会删除表数据;
如果不存在，创建EXTERNAL表...
加载数据
（1）HDFS上导入数据到Hive表：
将路径'/home/wyp/add.txt'中的数据加载到表wyp中;
（2）从本地路径导入数据到Hive表
将数据本地路径'wyp.txt'加载到表wyp中;
（3）从别的表查询加载到蜂巢表
静态分区
插入表测试分区（age = '25'）从wyp中选择id，name，tel;
动态分区
set hive.exec.dynamic.partition = true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
insert overwrite table test PARTITION（age）从wyp中选择id，name，tel，age;
插入表和插入覆盖表的区别：后者会覆盖相应数据目录下的数据将。
创建相似表
create table table_name like other_table_name location“xxxxx”
查询数据输出到本地目录
INSERT OVERWRITE DIRECTORY'/ tmp / hdfs_out'SELECT a。* FROM邀请WHERE a.ds ='“;
select by from emp deptno by empno asc;
cluster by =由和相分配。
Hive UDF编程
UDF实现
编程步骤：
1，继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
2，需要实现评估函数; 评价函数支持重载;
注意事项：
1，UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void;
2，UDF中常用Text / LongWritable等类型，不推荐使用java类型;
官网演示：https：//cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
使用UDF非常简单，只需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，并定义public Object evaluate（Object args）{}方法即可。
比如，下面的UDF函数实现了对一个字符串类型的字符串取HashMD5：
包com.lxw1234.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.hbase.util.MD5Hash;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
公共类HashMd5扩展UDF {
public String evaluate（String cookie）{
return MD5Hash.getMD5AsHex（Bytes.toBytes（cookie））;
}
}
将上面的HashMd5类打成JAR包，udf.jar
使用时候，在蜂巢命令行执行：
hive> add jar file：///tmp/udf.jar ;
hive>将临时函数str_md5创建为'com.lxw1234.hive.udf.HashMd5';
hive>从dual中选择str_md5（'lxw1234.com'）;
转变
蜂房中的变换：使用脚本完成的Map / Reduce。
hive>添加文件'python文件路径'
hive>添加文件'python文件路径'
hive>选择
TRANSFORM（p.joint_attr_values，p.collect_product_id，p.released_id）
使用'python split_product_attrs.py'
作为（custom_attr，custom_attr_value ，collect_product_id，released_product_id）
来自
（这里应该是另外一个select语句，用于Transform的输入，最好是一一对应的，否则会出错）
下面是蟒的脚本，用于将三列转换为四列，这里就比较简单了，主要用于测试，代码随便写了一下
＃！/ usr / bin / python
## _ * _ coding：utf-8 _ * _
import sys
import datetime
＃“规格：RN1-10 / 50;规格：RN1-10 / 50;规格：RN1-10 / 50 “
＃[”规格：RN1-10 / 51;规格：RN1-10 / 52;规格：RN1-10 / 53“，”11“，”22“]
＃[”规格“，”RN1-10 / 51“ ，
'11 '，'22'] ＃[“规格”，“RN1-10 / 52”，'11'，'22']
＃[“规格”，“RN1-10 / 53”，'11'，' 22']
for sys.stdin中的行：
values = line.split（'\ t'）
values = [i中的i的i.strip（）]
tmp = values [0]
key_values = tmp.split（“;”）
对于key_values中的kv：
k = kv.split（“：”）[0]
v = kv.split（“：”）[1]
print'\ t'。join（[k，v，values [1]，values [2]]）
蜂巢企业优化方案
蜂巢存储格式
1，TEXTFILE默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。只有TEXTFILE表能直接加载数据，本地载数据，和外部外部表直接加载运路径数据，都只能用TEXTFILE表。更深一步，蜂房默认支持的压缩文件（hadoop的默认支持的压缩格式），也只能用TEXTFILE表直接读取。其他格式不行。可以通过TEXTFILE表加载后插入到其他表中。
2. orc格式。作为ORC存储;
3.parquet格式。存储为PARQUET;
几种格式的差别http://www.cnblogs.com/juncaoit/p/6067646.html
蜂巢压缩优化
压缩配置：
map / reduce输出压缩（一般采用序列化文件存储）
设置hive.exec.compress.output = true;
set mapred.output.compression.codec = org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set mapred.output.compression.type = BLOCK;
任务中间压缩
set hive.exec.compress.intermediate = true;
set hive.intermediate.compression.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;（常用）
set hive.intermediate.compression.type = BLOCK;
中间压缩
中间压缩就是处理作业映射任务和减少任务之间的数据，对于中间压缩，最好选择一个节省CPU耗时的压缩方式
<property>
<name> hive.exec.compress.intermediate </ name>
<value> true </ value>
</ property>
hadoop压缩有一个默认的压缩格式，当然可以通过修改mapred.map.output.compression.codec属性，使用新的压缩格式，这个变量可以在mapred-site.xml中设置或者在hive-site.xml文件。 SnappyCodec是一个较好的压缩格式，CPU消耗较低。
<property>
<name> mapred.map.output.compression.codec </ name>
<value> org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec </ value>
</ property>
hive压缩文档https://yq.aliyun.com/articles/60859
MapReduce的中使用压缩
Hive中使用压缩
Hive数据倾斜解决方案
小表join大表大表join大表方案
普通/随机/减少加入
普通mapreduce join，相同键分配到同一个reducer。
地图加入
MAPJION会把小表全部读入内存中，在地图阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，适用于小表加入大表。
原来的SQL可以通过使用提示的方式指定加入时使用mapjoin
选择/ * + mapjoin（t1）* / t1.a，t1.b从表t1加入table2 t2 on（t1.a = t2.a和f.ftime = 20110802）
Map加入Java实现
http://www.cnblogs.com/ivanny/p/mapreduce_join.html
SMB加入（排序合并桶加入）
分区，桶，排序合并桶加入https://my.oschina.net/leejun2005/blog/178631
使用SMB加入需要如下配置
set hive.auto.convert.sortmerge.join = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
结语
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