Hive 架构分析

https://blog.csdn.net/oTengYue/article/details/91129850

Hive 逻辑查询优化

查询重写（Query Rewriting）

• 对查询进行转换，以便更高效地执行。这可能涉及到重写查询的谓词、连接顺序或子查询结构，以减少数据处理和传输的成本。

谓词下推（Predicate Pushdown）

• 将查询的谓词条件尽可能地下推到数据源，以减少从数据源读取的数据量。这可以通过在查询计划中的适当位置应用谓词条件来实现。

列剪裁（Column Pruning）

• 在查询执行过程中仅选择查询所需的列，而不是读取和处理所有列。这可以减少数据的传输和处理开销，并提高查询性能。

表剪裁（Table Pruning）

• 在查询过程中排除不相关的表，从而减少数据的读取和处理。这可以通过分析查询的谓词条件和表之间的关联来实现。

连接重排（Join Reordering）

• 通过重新排列连接操作的顺序来减少查询的成本。优化器可以根据表之间的大小、关联性和其他统计信息来选择最佳的连接顺序。

子查询优化（Subquery Optimization）

• 对查询中的子查询进行优化，以减少计算和数据访问的开销。这可能涉及到将子查询转换为连接、应用连接条件等。

统计信息使用（Statistics Usage）

• Hive 支持收集和存储与表和列相关的统计信息。优化器可以使用这些统计信息来选择最佳的查询计划，例如选择合适的连接算法、选择索引等。

Hive 数据模型

Hive 和传统的数据库一样，才采用关系模型。使用结构化查询语言（SQL）进行数据检索。
支持大多数关系数据库所支持的数据类型，包括基本数据类型和复杂组合数据类型。

基本数据类型

• 数值型

• 字符串类型

  String, VARCHAR, CHAR

• 日期时间类型

  TIMESTAMP

• 其他
  BOOLEAN, BINARY

组合数据类型

• Array/Map/Struct/Union

Hive 数据模型

hive 数据模型主要包括Hive 表数据模型和元数据模型，hive 表数据模型存储在 HDFS 上，目录的路径就是表数据的存储路径，目录路径由四部分组成：

• 数据库（Database）: 对应上图左边的 /hive
• 表（Table）: 对应上图的 clicks
• 分区（Partition）: 对应上图的 ds=2008-03-25
• 桶（Bucket）: 对应上图的 0

其中分区和桶是可选的，如果没有指定桶，数据对应的文件会以 00000 开头，Hive 元数据模型 MetaStore 存储着表结构、分区信息、表位置、列和数据类型等。默认情况下，Hive 使用关系型数据库（如 MySQL 或 Derby）来存储元数据

表
根据数据是否受 Hive 管理，分为：

• 内部表（Internal Table）：内部表是由 Hive 管理的表，数据存储在 Hive 默认的数据存储位置中（通常是 Hadoop 分布式文件系统，如 HDFS）。当删除内部表时，与之关联的数据也会被删除。
• 外部表（External Table）：外部表是引用外部数据的表，数据存储在用户指定的位置。当删除外部表时，只会删除 Hive 的元数据，而不会删除实际的数据。

永久表和临时表：

• 默认创建表为永久表，临时表是指仅当前Session 有效的表，数据临时存放在用户的临时目录下，当前session退出后即删除。
• 临时表比较适合于比较复杂的SQL逻辑中拆分逻辑块，或者临时测试
• 如果创建临时表时，存在与之同名的永久表，则临时表的可见性高于永久表，即对表的操作是临时表的，用永久表无效
• 临时表不支持分区

Partition

• 基于用户指定的分区列的值对数据表进行分区（分区字段可以不是已有的列字段）

• 表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中

• 分区优点：

  分区从物理上分目录划分不同列的数据
  用于查询的剪枝，提升查询的效率

• 可以多级分区，指定多个分区字段，但是分区不可无线扩展（多级目录造成HDFS小文件过多影响性能）

Bucket

• 桶作为另一种数据组织方式，弥补Partition的短板（不是所有的列都可以作为 Partition Key）

• 通过Bucket列的值进行Hash散列到相应的文件中，重新组织数据，每一个桶对应一个文件

• 桶的优点：

  有利于查询优化
  对于抽样非常有效

• 桶的数量一旦定义后，如果更改，只会修改Hive 元数据，实际数据不会重新组织

常用存储格式

常用的存储格式包括行储存和列储存，行存储适合CRUD 事务处理，对列的统计分析需要耗费大量的I/O，对指定列进行统计分析时，需要把整张表读取到内存，然后再逐行对列进行读取分析操作。
列存储不适合事务操作，适合统计查询，尤其是针对列的，只需要把指定列读取到内存进行操作。
Hive 的数据存储在 HDFS 上，支持多种不同文件格式，在创建表时，通过 STORED AS 语句指定存储文件格式。

TextFile

• Hive默认格式（可通过hive.default.fileformat参数定义为默认其他格式）
• 可读性好，肉眼可读
• 磁盘开销大，数据解析开销大，不建议生产系统采用这种格式
• 可以配合压缩来缓解IO压力，比如lzo/gzip/bzip2，但压缩后不可Split
• 对于Schema的变动支持很弱，只能在最后字段新增字段，已存在的字段无法删除

SequenceFile

• 二进制文件，将数据以<key, value> 的形式序列化到文件中
• 相比 Text 更紧凑，支持Split
• 没有Metadata, 只能新增字段

Avro

• 支持数据密集型的二进制文件格式，格式更为紧凑

RCFile

• Hive 推出的一种专门面向列的数据格式，遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。
• 针对它并不关心的列时，会在IO 上跳过这些列。

ORC

• 在压缩编码，查询性能方面相比RCFile 做了很多优化
• Metadata 用 protobuf 存储，支持 schema 的变动，如新增或者删除字段

Parquet（目前使用最多的）

• 相比于 ORC 可以将嵌套式数据存储成列式格式，方便对其进行压缩和编码。
  可以用更少的IO 操作取出需要的数据。

• 存储 metadata, 支持 schema 变更

总结（感想）

Hive 在笔者的公司已经被 SparkSQL 替代，除了使用 Hive 的 MetaStore 作为存储文件的元数据，已经不在使用 Hive 的 MR计算。
资源调度引擎也从 YARN 切换为 K8S，目前的 Spark 和 Flink 都运行在 k8s 上，Hadoop 的生态也慢慢淡出历史的舞台。储算分离的架构，进一步推进了对象存储的发展，上了 K8s 后， HDFS 也将被 OSS 对象存储替换。
大数据的发展经过这么多年，出现了很多优秀的组件，但是随着历史的潮流，更新换代，让人不得不感慨，一将功成万骨枯。