不care工具,在大数据平台中Hive能自动处理SQL

摘要:有没有更简单的办法,可以直接将SQL运行在大数据平台?

本文分享自华为云社区《Hive执行原理》,作者: JavaEdge 。

MapReduce简化了大数据编程的难度,使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿,普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人,比如从事研究商业智能(BI)的数据分析师来说,他们通常使用SQL进行大数据分析和统计,MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序,成本也确实太高了。

有没有更简单的办法,可以直接将SQL运行在大数据平台?

先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。

MapReduce实现SQL的原理

常见的一条SQL分析语句,MapReduce如何编程实现?

 SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;

统计分析语句,统计不同年龄用户访问不同网页的兴趣偏好,具体数据输入和执行结果:

  • 左边,要分析的数据表
  • 右边,分析结果

把左表相同的行求和,即得右表,类似WordCount计算。该SQL的MapReduce的计算过程,按MapReduce编程模型

  • map函数的输入K和V,主要看V

V就是左表中每行的数据,如<1, 25>

  • map函数的输出就是以输入的V作为K,V统一设为1

比如<<1, 25>, 1>

map函数的输出经shuffle后,相同的K及其对应的V被放在一起组成一个<K, V集合>,作为输入交给reduce函数处理。比如<<2, 25>, 1>被map函数输出两次,那么到了reduce这里,就变成输入<<2, 25>, <1, 1>>,这里的K是<2, 25>,V集合是<1, 1>。

在reduce函数内部,V集合里所有的数字被相加,然后输出。所以reduce的输出就是<<2, 25>, 2>

如此,一条SQL就被MapReduce计算好了。

在数据仓库中,SQL是最常用的分析工具,既然一条SQL可以通过MapReduce程序实现,那有无工具能自动将SQL生成MapReduce代码?这样数据分析师只要输入SQL,即可自动生成MapReduce可执行的代码,然后提交Hadoop执行。这就是Hadoop大数据仓库Hive。

Hive架构

Hive能直接处理我们输入的SQL(Hive SQL语法和数据库标准SQL略不同),调用MapReduce计算框架完成数据分析操作。

通过Hive Client(Hive的命令行工具,JDBC等)向Hive提交SQL命令:

  • 若为DDL,Hive会通过执行引擎Driver将数据表的信息记录在Metastore元数据组件,该组件通常用一个关系数据库实现,记录表名、字段名、字段类型、关联HDFS文件路径等这些数据库的元信息
  • 若为DQL,Driver就会将该语句提交给自己的编译器Compiler进行语法分析、语法解析、语法优化等一系列操作,最后生成一个MapReduce执行计划。然后根据执行计划生成一个MapReduce的作业,提交给Hadoop MapReduce计算框架处理。

对一个简单的SQL命令:

 SELECT * FROM status_updates WHERE status LIKE ‘michael jackson’;

其对应的Hive执行计划:

Hive内部预置了很多函数,Hive执行计划就是根据SQL语句生成这些函数的DAG(有向无环图),然后封装进MapReduce的map、reduce函数。该案例中的map函数调用了三个Hive内置函数TableScanOperator、FilterOperator、FileOutputOperator,就完成了map计算,而且无需reduce函数。

Hive如何实现join操作

除了简单的聚合(group by)、过滤(where),Hive还能执行连接(join on)操作。

pv_users表的数据在实际中无法直接得到,因为pageid数据来自用户访问日志,每个用户进行一次页面浏览,就会生成一条访问记录,保存在page_view表中。而age年龄信息则记录在用户表user。

这两张表都有一个相同的字段userid,据该字段可连接两张表,生成前面例子的pv_users表:

 SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);

该SQL命令也能转化为MapReduce计算,连接过程如下:

join的MapReduce计算过程和前面的group by稍有不同,因为join涉及两张表,来自两个文件(夹),所以需要在map输出的时候进行标记,比如来自第一张表的输出Value就记录为<1, X>,这里的1表示数据来自第一张表。这样经过shuffle以后,相同的Key被输入到同一个reduce函数,就可以根据表的标记对Value数据求笛卡尔积,用第一张表的每条记录和第二张表的每条记录连接,输出就是join的结果。

所以打开Hive源码,看join相关代码,会看到一个两层for循环,对来自两张表的记录进行连接操作。

总结

开发无需经常编写MapReduce程序,因为网站最主要的大数据处理就是SQL分析,因此Hive在大数据应用很重要。

随Hive普及,我们对在Hadoop上执行SQL的需求越强,对大数据SQL的应用场景也多样化起来,于是又开发了各种大数据SQL引擎。

Cloudera开发了Impala,运行在HDFS上的MPP架构的SQL引擎。和MapReduce启动Map和Reduce两种执行进程,将计算过程分成两个阶段进行计算不同,Impala在所有DataNode服务器上部署相同的Impalad进程,多个Impalad进程相互协作,共同完成SQL计算。在一些统计场景中,Impala可做到ms级计算速度。

后来Spark诞生,也推出自己的SQL引擎Shark,即Spark SQL,将SQL语句解析成Spark的执行计划,在Spark上执行。由于Spark比MapReduce快很多,Spark SQL也相应比Hive快很多,并且随着Spark的普及,Spark SQL也逐渐被人们接受。后来Hive推出了Hive on Spark,将Hive的执行计划转换成Spark的计算模型。

我们还希望在NoSQL执行SQL,毕竟SQL发展几十年,积累庞大用户,很多人习惯用SQL解决问题。于是Saleforce推出了Phoenix,一个执行在HBase上的SQL引擎。

这些SQL引擎只支持类SQL语法,并不能像数据库那样支持标准SQL,特别是数据仓库领域几乎必然会用到嵌套查询SQL:在where条件里面嵌套select子查询,但几乎所有的大数据SQL引擎都不支持。然而习惯于传统数据库的使用者希望大数据也能支持标准SQL。

回到Hive。Hive本身的技术架构其实并没有什么创新,数据库相关的技术和架构已经非常成熟,只要将这些技术架构应用到MapReduce上就得到了Hadoop大数据仓库Hive。但是想到将两种技术嫁接到一起,却是极具创新性的,通过嫁接产生出的Hive极大降低大数据的应用门槛,也使Hadoop得到普及。

参考

 

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