Hive 随谈（六）– Hive 的扩展特性

gtdfe

Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：

• 文件格式：Text File，Sequence File
• 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
• 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据
• 用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1
• 用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
  

File Format

	TextFile	SequenceFIle	RCFFile
Data type	Text Only	Text/Binary	Text/Binary
Internal Storage Order	Row-based	Row-based	Column-based
Compression	File Based	Block Based	Block Based
Splitable	YES	YES	YES
Splitable After Compression	No	YES	YES

  CREATE TABLE mylog ( user_id BIGINT, page_url STRING, unix_time INT)  STORED AS TEXTFILE;当用户的数据文件格式不能被当前 Hive 所识别的时候，可以自定义文件格式。可以参考 contrib/src/java/org/apache/hadoop/hive/contrib/fileformat/base64 中的例子。写完自定义的格式后，在创建表的时候指定相应的文件格式就可以：
  CREATE TABLE base64_test(col1 STRING, col2 STRING)    STORED AS    INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.      fileformat.base64.Base64TextInputFormat'    OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.      fileformat.base64.Base64TextOutputFormat';SerDeSerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称，目的是用于序列化和反序列化。序列化的格式包括：

• 分隔符（tab、逗号、CTRL-A）
• Thrift 协议
  

反序列化（内存内）：

• Java Integer/String/ArrayList/HashMap
• Hadoop Writable 类
• 用户自定义类
  

目前存在的 Serde 见下图：

其中，LazyObject 只有在访问到列的时候才进行反序列化。 BinarySortable：保留了排序的二进制格式。
当存在以下情况时，可以考虑增加新的 SerDe：

• 用户的数据有特殊的序列化格式，当前的 Hive 不支持，而用户又不想在将数据加载至 Hive 前转换数据格式。
• 用户有更有效的序列化磁盘数据的方法。
  

用户如果想为 Text 数据增加自定义 Serde ，可以参照 contrib/src/java/org/apache/hadoop/hive/contrib/serde2/RegexSerDe.java 中的例子。RegexSerDe 利用用户提供的正则表倒是来反序列化数据，例如：
  CREATE TABLE apache_log(    host STRING,    identity STRING,    user STRING,    time STRING,    request STRING,    status STRING,    size STRING,    referer STRING,    agent STRING)  ROW FORMAT    SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'    WITH SERDEPROPERTIES      ( "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|\[[^\]]*\])      ([^ \"]*|\"[^\"]*\") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\"[^\"]*\")      ([^ \"]*|\"[^\"]*\"))?",      "output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s";)      STORED AS TEXTFILE;用户如果想为 Binary 数据增加自定义的 SerDE，可以参考例子：serde/src/java/org/apache/hadoop/hive/serde2/binarysortable，例如：
  CREATE TABLE mythrift_table  ROW FORMAT SERDE    'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.thrift.ThriftSerDe'  WITH SERDEPROPERTIES (    "serialization.class" = "com.facebook.serde.tprofiles.full",    "serialization.format" = "com.facebook.thrift.protocol.TBinaryProtocol";);Map/Reduce 脚本（Transform）用户可以自定义 Hive 使用的 Map/Reduce 脚本，比如：
  FROM (        SELECT TRANSFORM(user_id, page_url, unix_time)        USING 'page_url_to_id.py'        AS (user_id, page_id, unix_time)  FROM mylog        DISTRIBUTE BY user_id        SORT BY user_id, unix_time)          mylog2        SELECT TRANSFORM(user_id, page_id, unix_time)        USING 'my_python_session_cutter.py' AS (user_id, session_info);Map/Reduce 脚本通过 stdin/stdout 进行数据的读写，调试信息输出到 stderr。
UDF（User-Defined-Function）用户可以自定义函数对数据进行处理，例如：
  add jar build/ql/test/test-udfs.jar;  CREATE TEMPORARY FUNCTION testlength        AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFTestLength';   SELECT testlength(src.value) FROM src;   DROP TEMPORARY FUNCTION testlength;UDFTestLength.java 为：
  package org.apache.hadoop.hive.ql.udf;   public class UDFTestLength extends UDF {        public Integer evaluate(String s) {          if (s == null) {                return null;          }        return s.length();        }  }自定义函数可以重载：
  add jar build/contrib/hive_contrib.jar;  CREATE TEMPORARY FUNCTION example_add        AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.example.UDFExampleAdd';   SELECT example_add(1, 2) FROM src;  SELECT example_add(1.1, 2.2) FROM src;UDFExampleAdd.java:
  public class UDFExampleAdd extends UDF {        public Integer evaluate(Integer a, Integer b) {          if (a = null || b = null)                return null;          return a + b;        }         public Double evaluate(Double a, Double b) {          if (a = null || b = null)                return null;          return a + b;        }  }%%
在使用 UDF 的时候，会自动进行类型转换，这个 java 或者 C 中的类型转换有些类似，比如:
  SELECT example_add(1, 2.1) FROM src;的结果是 3.1，这是因为 UDF 将类型为 Int 的参数 “1″ 转换为 double。
类型的隐式转换是通过 UDFResolver 来进行控制的，并且可以根据不同的 UDF 进行不同的控制。
UDF 还可以支持变长的参数，例如 UDFExampleAdd.java：
  public class UDFExampleAdd extends UDF {        public Integer evaluate(Integer... a) {          int total = 0;          for (int i=0; i<a.length; i++)="" if="" (a="" !="null)" total="" +="a;" return="" total;="" }="" the="" same="" for="" double="" public="" evaluate(double...="" a)="" }使用例子为：
  SELECT example_add(1, 2) FROM src;  SELECT example_add(1, 2, 3) FROM src;  SELECT example_add(1, 2, 3, 4.1) FROM src;综上，UDF 具有以下特性：

• 用 java 写 UDF 很容易。
• Hadoop 的 Writables/Text 具有较高性能。
• UDF 可以被重载。
• Hive 支持隐式类型转换。
• UDF 支持变长的参数。
• genericUDF 提供了较好的性能（避免了反射）。
  

UDAF（User-Defined Aggregation Funcation）例子：
  SELECT page_url, count(1), count(DISTINCT user_id) FROM mylog;UDAFCount.java:
  public class UDAFCount extends UDAF {        public static class Evaluator implements UDAFEvaluator {          private int mCount;           public void init() {                mcount = 0;          }           public boolean iterate(Object o) {                if (o!=null)                  mCount++;                 return true;          }           public Integer terminatePartial() {                return mCount;          }           public boolean merge(Integer o) {                mCount += o;                return true;          }           public Integer terminate() {                return mCount;          }  }UDAF 总结：

• 编写 UDAF 和 UDF 类似
• UDAF 可以重载
• UDAF 可以返回复杂类
• 在使用 UDAF 的时候可以禁止部分聚合功能
  

UDF，UDAF 和 MR 脚本的对比：