七 、函数
7.1 系统自带的函数
1）查看系统自带的函数
hive> show functions;2）显示自带的函数的用法
hive> desc function upper;3）详细显示自带的函数的用法
hive> desc function extended upper;7.2 自定义函数
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min 等，但是数量有限，自己可以通过自定义 UDF
来方便的扩展。
2）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）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如 lateral view explore()
4）官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
5）编程步骤：
（1）继承 org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
（2）需要实现 evaluate 函数；evaluate 函数支持重载；
（3）在 hive 的命令行窗口创建函数
a）添加 jar
add jar linux_jar_path
b）创建 function，
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;
（4）在 hive 的命令行窗口删除函数
Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;
6）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；
7.3 自定义 UDF 函数开发案例
1）创建一个 java 工程，并创建一个 lib 文件夹
2）将 hive 的 jar 包解压后，将 apache-hive-1.2.1-bin\lib 文件下的 jar 包都拷贝到 java 工程中。
3）创建一个类
package com.atguigu.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower extends UDF {
public String evaluate (final String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toString().toLowerCase();
}
}4）打成 jar 包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar
5）将 jar 包添加到 hive 的 classpath
hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar; 6）创建临时函数与开发好的 java class 关联
hive (default)> create temporary function my_lower as "com.atguigu.hive.Lower"; 7）即可在 hql 中使用自定义的函数 strip
hive (default)> select ename, my_lower(ename) lowername from emp;八 、压缩和存储
8.1 Hadoop 源码编译支持 Snappy 压缩
可直接使用别人编译好的
8.2 Hadoop 压缩配置
8.2.1 MR 支持的压缩编码
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop 引入了编码/解码器，如下表所示
压缩性能的比较
http://google.github.io/snappy/
On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.
8.2.2 压缩参数配置
要在 Hadoop 中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml 文件中）：
8.3 开启 Map 输出阶段压缩
开启 map 输出阶段压缩可以减少 job 中 map 和 Reduce task 间数据传输量。具体配置如下：
案例实操：
1）开启 hive 中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;2）开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;3）设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;4）执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;8.4 开启 Reduce 输出阶段压缩
当 Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性
hive.exec.compress.output 控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值
false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中
设置这个值为 true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
1）开启 hive 最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;2）开启 mapreduce 最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;3）设置 mapreduce 最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;4）设置 mapreduce 最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;5）测试一下输出结果是否是压缩文件
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;8.5 文件存储格式
Hive 支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
8.5.1 列式存储和行式存储
上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段
找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时
行存储查询的速度更快。
列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，
能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计
更好的设计压缩算法。
TEXTFILE 和 SEQUENCEFILE 的存储格式都是基于行存储的；
ORC 和 PARQUET 是基于列式存储的。
8.5.2 TextFile 格式
默认格式，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。
8.5.3 Orc 格式
Orc (Optimized Row Columnar)是 hive 0.11 版里引入的新的存储格式。
可以看到每个 Orc 文件由 1 个或多个 stripe 组成，每个 stripe250MB 大小，这个 Stripe
实际相当于 RowGroup 概念，不过大小由 4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。
每个 Stripe 里有三部分组成，分别是 Index Data,Row Data,Stripe Footer：
1）Index Data：一个轻量级的 index，默认是每隔 1W 行做一个索引。这里做的索引应该
只是记录某行的各字段在 Row Data 中的 offset。
2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列
进行了编码，分成多个 Stream 来存储。
3）Stripe Footer：存的是各个 Stream 的类型，长度等信息。
每个文件有一个 File Footer，这里面存的是每个 Stripe 的行数，每个 Column 的数据类型
信息等；每个文件的尾部是一个 PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及 FileFooter
的长度信息等。在读取文件时，会 seek 到文件尾部读 PostScript，从里面解析到 File Footer
长度，再读 FileFooter，从里面解析到各个 Stripe 信息，再读各个 Stripe，即从后往前读。
8.5.4 Parquet 格式
Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5
月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
Parquet 文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数
据和元数据，因此 Parquet 格式文件是自解析的。
通常情况下，在存储 Parquet 数据的时候会按照 Block 大小设置行组的大小，由于一般
情况下每一个 Mapper 任务处理数据的最小单位是一个 Block，这样可以把每一个行组由一
个 Mapper 任务处理，增大任务执行并行度。Parquet 文件的格式如下图所示。
上图展示了一个 Parquet 文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是
该文件的 Magic Code，用于校验它是否是一个 Parquet 文件，Footer length 记录了文件元数
据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行
组的元数据信息和该文件存储数据的 Schema 信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一
页的开始都会存储该页的元数据，在 Parquet 中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引
页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最
多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前 Parquet 中还不支持索引
页。
8.5.5 主流文件存储格式对比实验
从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比测试：
0）测试数据
log.data
1）TextFile
（1）创建表，存储数据格式为 TEXTFILE
create table log_text (
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as textfile ;（2）向表中加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/log.data' into table log_text ;（3）查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data2）ORC
（1）创建表，存储数据格式为 ORC
create table log_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc ;（2）向表中加载数据
insert into table log_orc select * from log_text ;（3）查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_03）Parquet
（1）创建表，存储数据格式为 parquet
create table log_parquet(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet ;（2）向表中加载数据
insert into table log_parquet select * from log_text ;（3）查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;
13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0存储文件的压缩比总结：
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询速度测试：
1）TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)2）ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)3）Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet;
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)存储文件的查询速度总结：
ORC > TextFile > Parquet
8.6 存储和压缩结合
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
ORC 存储方式的压缩：
1）创建一个非压缩的的 ORC 存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_none(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");（2）插入数据
insert into table log_orc_none select * from log_text ;（3）查看插入后数据
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;
7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_02）创建一个 SNAPPY 压缩的 ORC 存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");（2）插入数据
insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;（3）查看插入后数据
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;
3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_03）上一节中默认创建的 ORC 存储方式，导入数据后的大小为
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
比 Snappy 压缩的还小。原因是 orc 存储文件默认采用 ZLIB 压缩。比 snappy 压缩的小。
4）存储方式和压缩总结：
在实际的项目开发当中，hive 表的数据存储格式一般选择：orc 或 parquet。压缩方式一般选择 snappy。
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