29、Hive在大数据分析中的应用与发展

Hive在大数据分析中的应用与发展

1. Hive概述与应用增长

Hive作为一种数据仓库工具，为驻留在HDFS、HBase表和其他存储中的数据提供表抽象。其查询语言HiveQL是结构化查询语言（SQL）的一种方言。在文本分析中，我们会使用如 lower 函数将文本转换为小写，以及 sentences 函数对文本中的每个单词进行分词。

随着上述用例的不断涌现，Hive的应用持续增长。不同行业、不同规模的公司在Hadoop环境中利用Hive获得了巨大的收益。强大而活跃的贡献者社区，以及领先的Hadoop供应商在Hive研发方面的大量投入，确保了Hive不仅已经成为Hadoop基于SQL的标准，还将成为利用Hadoop进行大数据分析的组织内部的SQL标准。

2. 企业对Hive的额外需求

企业在投入大量资源和时间来理解和构建Hive资源后，往往寻求额外的功能，以在初始使用的基础上进一步扩展Hive的应用范围。这些需求主要包括以下几个方面：
- 协作式多用户环境 ：Hadoop使一些在传统关系型数据库管理系统（RDBMS）技术中因计算和经济成本过高而无法实现的分析成为可能。它打破了数据和人员的孤岛，使组织能够对所能获取的每一个字节的数据进行分析，并与组织内的其他个人、团队和系统共享查询、结果和见解。这意味着深入了解不同数据集的用户需要在发现、见解共享以及组织内所有基于Hive的分析资产的可用性方面进行协作。
- 提高生产力 ：当前Hive在Hadoop上的实现提供了一个串行批处理环境来运行查询。用户向Hadoop集群提交查询作业后，必须等待查询执行完成才能执行另一个查询，这限制了用户的生产力。企业采用Hive的一个主要原因是它使具备SQL技能的数据专业人员能够更快速、更轻松地使用Hadoop。这些用户通常熟悉工具和商业智能（BI）产品中的图形化SQL编辑器，他们希望获得类似的生产力增强功能，如语法高亮和代码补全。
- 管理Hive资产 ：麦肯锡的一份报告预测，能够使组织从数据中获利的熟练工人将严重短缺。像Hive这样的技术有望通过允许具备SQL技能的人员在Hadoop上进行分析来弥补这一技能差距。然而，组织意识到仅仅为用户提供Hive是不够的，他们需要能够管理Hive资产，如查询（历史记录和版本）、用户定义函数（UDF）和序列化/反序列化器（SerDes），以便日后共享和重用。组织希望构建一个易于用户搜索的Hive资产知识库。
- 扩展Hive以进行高级分析 ：许多公司希望在Hadoop中重现他们在传统RDBMS环境中进行的分析。由于数据存储方式的固有局限性，并非所有SQL环境中的功能都能轻松转换为Hive函数，但像 RANKING 等一些高级分析函数是可以在Hadoop上实现的。此外，组织在使用SAS和SPSS等传统工具构建分析模型上投入了大量资源和时间，他们希望能够通过Hive查询在Hadoop上对这些模型进行评分。
- 超越SQL技能集扩展Hive ：随着Hadoop在组织中的影响力不断增强，成为IT基础设施中数据处理和分析的关键组成部分，它受到了不同技能和能力的用户的欢迎。虽然具备SQL技能的用户很容易采用Hive，但其他不太精通SQL的用户也希望获得类似于传统BI工具中的拖放功能，以便使用Hive在Hadoop上进行分析。支持在Hive之上的交互式表单，即通过简单的基于Web的表单提示用户提供列值，是用户经常要求的功能。
- 数据探索功能 ：传统数据库技术提供数据探索功能，例如用户可以查看整数列的最小值和最大值，还可以查看这些列的可视化图表，以便在对数据进行分析之前了解数据分布。由于Hadoop存储着数百TB甚至PB级的数据，客户在特定用例中也要求具备类似的功能。
- 安排和执行Hive查询 ：企业在使用Hive在Hadoop上发现见解后，希望将这些见解付诸实践，并定期安排查询运行。虽然目前有开源的替代方案，但当企业还希望管理Hive查询的输出时，这些方案有时会显得不足。例如，将结果集移动到传统的RDBMS系统或BI堆栈中。为了管理某些用例，企业通常不得不手动组合各种不同的开源工具，或者依赖性能不佳的JDBC连接器。

以下是这些需求的总结表格：
| 需求类型 | 具体描述 |
| — | — |
| 协作式多用户环境 | 打破数据和人员孤岛，实现查询、结果和见解的共享 |
| 提高生产力 | 提供语法高亮、代码补全等功能，减少查询等待时间 |
| 管理Hive资产 | 管理查询、UDF、SerDes等资产，构建可搜索的知识库 |
| 扩展Hive以进行高级分析 | 实现高级分析函数，支持传统分析模型评分 |
| 超越SQL技能集扩展Hive | 提供拖放功能和交互式表单 |
| 数据探索功能 | 查看数据的统计信息和可视化图表 |
| 安排和执行Hive查询 | 定期运行查询，管理查询输出 |

下面是企业对Hive额外需求的mermaid流程图：

graph LR
    A[企业使用Hive] --> B[寻求额外功能]
    B --> C[协作式多用户环境]
    B --> D[提高生产力]
    B --> E[管理Hive资产]
    B --> F[扩展Hive以进行高级分析]
    B --> G[超越SQL技能集扩展Hive]
    B --> H[数据探索功能]
    B --> I[安排和执行Hive查询]

3. Karmasphere对Hive的扩展

Karmasphere是一家位于加利福尼亚州硅谷的软件公司，专注于为分析师和业务用户团队提供原生Hadoop大数据分析功能。其旗舰产品Karmasphere 2.0基于Apache Hive，在多用户图形化工作空间中对其进行了扩展，实现了以下功能：
- 重用基于标准Hive的表、SerDes和UDF。
- 为分析师和业务用户团队提供基于项目的社交化大数据分析。
- 轻松将数据导入集群。
- 基于启发式识别和创建多种流行数据格式的表。
- 可视化和迭代式数据探索与分析。
- 图形化探索所有基于Hive的分析资产。
- 共享和安排查询、结果和可视化图表。
- 与传统电子表格、报告、仪表盘和BI工具轻松集成。

以下是Karmasphere 2.0功能的列表：
1. 重用标准Hive资产
2. 社交化大数据分析
3. 简易数据导入
4. 数据格式识别与表创建
5. 可视化数据探索
6. 图形化资产探索
7. 查询与结果共享和调度
8. 与传统工具集成

4. Hive特性调查

为了了解这些需求的重要性，并与不断壮大的Hive社区分享反馈，如果您有兴趣了解其他人的看法并希望参与调查，请访问： http://karmasphere.com/hive-features-survey.html 。

5. 相关术语解释

为了更好地理解Hive及其相关技术，下面对一些常见术语进行解释：
| 术语 | 解释 |
| — | — |
| Amazon Elastic MapReduce（Amazon EMR） | 基于Amazon EC2（弹性计算云）的托管Hadoop服务 |
| Avro | 一种新的序列化格式，具有丰富的数据结构、快速的二进制格式、支持远程过程调用和内置模式演变等优点 |
| Bash | Linux和Mac OS X系统的默认交互式命令外壳 |
| S3 Bucket | 使用S3时拥有和管理的顶级容器 |
| 命令行界面（CLI） | 可以运行Hive语句脚本或允许用户交互式输入语句 |
| 数据仓库 | 适合进行报告、趋势分析等的结构化数据存储库，通常为批处理或离线模式 |
| Derby | 一种轻量级SQL数据库，可嵌入Java应用程序，用作Hive元存储的默认SQL数据存储 |
| 动态分区 | HiveQL对SQL的扩展，允许将查询结果插入表分区，分区列值可根据查询结果动态确定 |
| 临时存储 | 虚拟Amazon EC2集群节点上的磁盘存储，集群关闭时数据会消失，使用时需将重要数据备份到S3 |
| 外部表 | 使用Hive控制之外的存储位置和内容的表，便于与其他工具共享数据，但数据生命周期由其他进程管理 |
| Hadoop分布式文件系统（HDFS） | 分布式、弹性的文件系统，优化用于扫描硬盘上的大连续数据块，数据块在集群中复制以防止数据丢失 |
| HBase | 使用HDFS进行持久化存储的NoSQL数据库，面向列的键值存储，支持快速查询和行级更新插入 |
| Hive查询语言（HiveQL或HQL） | Hive自己的SQL方言 |
| 输入格式 | 确定输入流（通常来自文件）如何拆分为记录，与SerDe配合使用 |
| JDBC | Java数据库连接API，用于从Java代码访问SQL系统，包括Hive |
| 作业（Job） | 在Hadoop上下文中，是提交给MapReduce的自包含工作流，涵盖从读取输入到生成输出的所有工作 |
| 作业跟踪器（JobTracker） | Hadoop MapReduce中所有作业的顶级控制器，负责作业提交、任务调度、执行监控等 |
| 作业流（Job Flow） | Amazon Elastic MapReduce（EMR）中用于在临时EMR集群上执行一系列作业以实现特定目标的术语 |
| JSON | 轻量级数据序列化格式，常用于基于Web的应用程序 |
| Map | MapReduce过程的映射阶段，将输入的键值对转换为新的键值对 |
| MapR | 一种商业Hadoop发行版，用MapR文件系统（MapR - FS）替代HDFS |
| MapReduce | 一种计算范式，通过将映射和归约步骤分解为任务并在集群中分布执行来实现水平扩展计算 |
| 元存储（Metastore） | 维护表模式等“元数据”信息的服务，Hive需要该服务运行，默认使用内置的Derby SQL服务器，生产系统需使用全功能关系数据库 |
| NoSQL | 不支持关系模型、SQL方言和事务更新等功能的数据存储的统称，以换取更具成本效益的可扩展性和更高的可用性 |
| ODBC | 开放数据库连接API，用于从其他应用程序访问SQL系统，Java应用程序通常使用JDBC |
| 输出格式 | 确定记录如何写入输出流（通常是文件），与SerDe配合使用 |
| 分区 | 表数据集的子集，其中一个列的值对于子集中的所有记录都相同，在Hive中每个分区存储在物理上独立的位置 |
| Reduce | MapReduce过程的归约阶段，处理映射阶段的键值对，相同键的键值对会发送到同一个归约任务进行处理 |
| 关系模型 | 最常见的数据库管理系统模型，基于数据组织和操作的逻辑模型，通常使用SQL进行声明式规范 |
| S3 | 亚马逊网络服务的分布式文件系统，可与HDFS一起使用或替代HDFS运行MapReduce作业 |
| SerDe | 序列化/反序列化器，用于将记录字节解析为列或字段（反序列化），以及创建记录字节（序列化） |
| 结构化查询语言（SQL） | 实现关系模型的查询和数据操作语言，有ANSI标准，但广泛使用的方言有自定义扩展和变体 |
| 任务（Task） | MapReduce上下文中在单个集群节点上执行的最小工作单元，默认每个任务涉及一个单独的JVM进程 |
| Thrift | Facebook发明的远程过程调用（RPC）系统，集成到Hive中，允许远程进程通过Thrift向Hive发送语句 |
| 用户定义聚合函数（UDAF） | 处理多行或多列数据并返回单个“聚合”结果的用户定义函数 |
| 用户定义函数（UDF） | 用户实现的扩展Hive行为的函数，通常处理单行数据并返回单个值 |
| 用户定义表生成函数（UDTF） | 从单个记录的列扩展为多行的用户定义函数，如 explode 函数 |

下面是一个mermaid流程图，展示了MapReduce的基本过程：

graph LR
    A[输入数据] --> B[Map阶段]
    B --> C[中间键值对]
    C --> D[Reduce阶段]
    D --> E[输出结果]

6. Hive在大数据分析中的关键作用

Hive作为大数据分析领域的重要工具，凭借其独特的优势，在众多企业的数据处理和分析工作中发挥着关键作用。以下将详细阐述Hive在几个重要方面的具体应用。

6.1 数据抽象与查询便捷性

Hive为驻留在HDFS、HBase表和其他存储中的数据提供了表抽象，使用户可以通过熟悉的SQL方言HiveQL进行数据查询和分析。这大大降低了大数据分析的门槛，使得具备SQL技能的人员能够快速上手，无需深入了解底层的分布式存储和计算细节。例如，企业中的数据分析师可以使用HiveQL编写查询语句，轻松获取所需的数据，进行业务分析和决策支持。

6.2 与其他大数据技术的集成

Hive可以与多种大数据技术集成，如HDFS、HBase、MapReduce等。与HDFS的集成使得Hive能够直接访问分布式文件系统中的数据，实现大规模数据的存储和处理；与HBase的集成则允许Hive查询HBase表，为用户提供了更丰富的数据来源。此外，Hive基于MapReduce进行计算，充分利用了分布式计算的优势，实现了数据处理的高效性和可扩展性。

6.3 支持复杂分析场景

Hive不仅支持基本的查询操作，还能够处理复杂的分析场景。例如，通过使用用户定义函数（UDF）、用户定义聚合函数（UDAF）和用户定义表生成函数（UDTF），用户可以扩展Hive的功能，实现自定义的数据分析逻辑。同时，Hive的动态分区功能允许用户根据查询结果动态确定分区列值，方便对数据进行灵活的分区和管理。

以下是Hive关键作用的总结表格：
| 关键作用 | 具体描述 |
| — | — |
| 数据抽象与查询便捷性 | 提供表抽象，使用SQL方言HiveQL进行查询，降低分析门槛 |
| 与其他大数据技术集成 | 与HDFS、HBase、MapReduce等集成，实现数据存储、处理和计算 |
| 支持复杂分析场景 | 支持UDF、UDAF、UDTF等扩展功能，具备动态分区功能 |

下面是Hive关键作用的mermaid流程图：

graph LR
    A[Hive] --> B[数据抽象与查询便捷性]
    A --> C[与其他大数据技术集成]
    A --> D[支持复杂分析场景]
    B --> E[降低分析门槛]
    C --> F[实现数据存储处理计算]
    D --> G[扩展功能与动态分区]

7. 企业使用Hive的操作建议

7.1 提高生产力的操作

为了提高使用Hive的生产力，企业可以采取以下操作：
1. 使用图形化工具 ：选择支持语法高亮和代码补全功能的图形化SQL编辑器，如Karmasphere 2.0提供的多用户图形化工作空间，减少手动输入的错误和时间成本。
2. 优化查询性能 ：合理设计表结构，使用分区和索引等技术，减少数据扫描范围，提高查询执行速度。例如，对于经常根据日期进行查询的表，可以按日期进行分区。
3. 批量提交查询 ：将多个相关的查询组合成一个脚本，一次性提交给Hadoop集群执行，减少查询等待时间。

7.2 管理Hive资产的操作

有效管理Hive资产对于企业的长期发展至关重要，以下是一些具体操作：
1. 建立资产知识库 ：构建一个集中的知识库，存储Hive的查询、UDF、SerDes等资产信息，并提供搜索功能，方便用户快速查找和重用。
2. 版本控制 ：对Hive资产进行版本管理，记录每次修改的历史和版本信息，以便在需要时进行回溯和审计。
3. 权限管理 ：设置不同用户对Hive资产的访问权限，确保敏感数据和重要资产的安全性。

7.3 扩展Hive功能的操作

企业可以通过以下操作扩展Hive的功能，满足不同的业务需求：
1. 开发自定义函数 ：根据业务需求开发自定义的UDF、UDAF和UDTF，实现特定的数据分析逻辑。
2. 集成外部工具 ：将Hive与传统的BI工具、数据分析平台等集成，实现数据的可视化和高级分析功能。
3. 支持非SQL用户 ：为非SQL用户提供拖放式界面和交互式表单，降低他们使用Hive进行数据分析的难度。

以下是企业使用Hive操作建议的列表：
1. 提高生产力：使用图形化工具、优化查询性能、批量提交查询
2. 管理Hive资产：建立资产知识库、进行版本控制、设置权限管理
3. 扩展Hive功能：开发自定义函数、集成外部工具、支持非SQL用户

下面是企业使用Hive操作建议的mermaid流程图：

graph LR
    A[企业使用Hive] --> B[提高生产力]
    A --> C[管理Hive资产]
    A --> D[扩展Hive功能]
    B --> E[使用图形化工具]
    B --> F[优化查询性能]
    B --> G[批量提交查询]
    C --> H[建立资产知识库]
    C --> I[版本控制]
    C --> J[权限管理]
    D --> K[开发自定义函数]
    D --> L[集成外部工具]
    D --> M[支持非SQL用户]

8. 总结

Hive在大数据分析领域具有重要的地位和广泛的应用前景。它为企业提供了便捷的数据查询和分析方式，降低了大数据分析的门槛，同时支持与多种大数据技术的集成和复杂分析场景。随着企业对大数据分析需求的不断增长，对Hive的功能扩展和优化也变得越来越重要。企业可以根据自身的需求，采取相应的操作建议，提高Hive的使用效率和管理水平，充分发挥Hive在大数据分析中的价值。同时，Karmasphere等软件公司的产品为Hive的扩展提供了更多的可能性，进一步推动了Hive在企业中的应用和发展。希望更多的企业能够认识到Hive的优势，积极应用Hive进行大数据分析，从而在激烈的市场竞争中取得优势。