大数据处理的语言和方法
Working on Big Data

本篇想要总结一下在Hadoop集群上处理大数据文件(批式静态数据)的方法，主要从应用层面去看我们有多少种、怎么样的方式（写什么样的程序、越简单越好的程序）去读写大数据进行增删查改，不打算关注大数据概念，也不关注框架的实现部分。

不同引擎虽虽然可能都是SQL，但底层执行方法是有一定差异的，比如spark/presto直接读取文件解析，hive根据元数据mapping解压；比如spark/hive对空值、空字符串的判断处理和presto不一样。

SQL语言共分为四大类：

原生 MapReduce 接口

https://hadoop.apache.org/docs/r2.10.2/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html

Mapper - setMapperClass

Reducer - setReducerClass

Partitioner - setPartitionerClass

Combiner - setCombinerClass

Hadoop Streaming

https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/streaming.html 用户编写读写终端stream的单机程序，由 Hadoop Streaming 框架将其组合成MR分布式程序。 stdin、stdout中的每一行表示一个key-value数据，默认由tab符间隔。

Python MapReduce https://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/

HiveSQL

hive是Java实现的，由Facebook开源，目的是将特定的SQL语句编译为MapReduce jar包扔给hadoop去执行，本质上是一个代码转换编译的工具，简化mr的开发。

https://ytluck.github.io/data-mining/my-dataming-post-42.html

hive tblproperties 表属性

向表中添加自定义或预定义的元数据属性，并设置它们的赋值。在hive建表时，可设置TBLPROPERTIES参数修改表的元数据，也能通过ALTER语句对其修改。

hive metastore

hive依赖 Metastore 服务作为hadoop和用户接口的纽带。 Metastore本质上是一个提供Thrift服务的元信息服务器。

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+Metastore+Administration

Hive Metastore schema 和 Parquet schema 的大小写问题 https://blog.csdn.net/MrZhangBaby/article/details/133793660

其他hive services

hive python udf

https://florianwilhelm.info/2016/10/python_udf_in_hive/

开窗函数

hive SerDe

1、SerDe is a short name for “Serializer and Deserializer.” Hive uses SerDe (and !FileFormat) to read and write table rows. HDFS files –> InputFileFormat –> <key, value> –> Deserializer –> Row object Row object –> Serializer –> <key, value> –> OutputFileFormat –> HDFS files 2、InputFormat是将数据读取进来，解析成一个个记录，SerDe通过Deserializer将记录解析成字段 3、SerDe通过Serializer将字段解析成一个个记录，再通过OutputFileFormat将记录写到存储系统

当面临一个HDFS上的文件时，Hive将如下处理（以读为例）： (1) 调用InputFormat，将文件切成不同的文档。每篇文档即一行(Row)。 (2) 调用SerDe的Deserializer，将一行(Row)，切分为各个字段。

当HIVE执行INSERT操作，将Row写入文件时，主要调用OutputFormat、SerDe的Seriliazer，顺序与读取相反。

列式存储和压缩

SQL转化为MapReduce的过程

Hive SQL背后的原理： https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

Hive优化选项

hive-site.xml :hive客户端配置和服务端配置都是这个文件

配置项： https://blog.csdn.net/u013760453/article/details/84580012

官网配置项大全： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

Map join

sql中涉及到多张表的join，当有一张表的大小小于1G时，使用Map Join可以明显的提高SQL的效率。如果最小的表大于1G，使用Map Join会出现OOM的错误。

skew join

Pig

Pig也是Java实现的，由雅虎开源，使用类似于python的语法。思想和Hive一致，都是运行前将pig语言转换为MR job来运行。

pig udf

REGISTER 'my_udf.py' using jython as my_udf;
data = LOAD '$eval_table' using org.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();

data = foreach data generate
   key_sku as key_sku,
   STRSPLIT(similar_sku_list, ',') as similar_sku_list,
   STRSPLIT(nn_sku_list, ',') as nn_sku_list;

result = FOREACH data generate my_udf.my_function(key_sku, similar_sku_list, nn_sku_list);

STORE result into '$result_filename' USING PigStorage('\t', '-schema');

@outputSchema("t:(key_sku:chararray,bad:int)")
def my_function(key_sku, similar_sku_list, nn_sku_list):
    if len(nn_sku_list) <= 1:
        return (key_sku, 0)
    bad = 1
    for item in similar_sku_list:
        if key_sku == item:
            continue
        if item in nn_sku_list:
            bad = 0
            break
    return (key_sku, bad)

pig语法

https://pig.apache.org/docs/latest/basic.html

PrestoSQL

presto是Java实现的， 由Facebook开源，为了解决hive查询慢产生。提供的用户语言也是SQL。

trino

2020年底，PrestoSQL更名为Trino

Impala

impala由C++实现，提供的用户语言也是SQL。调用C语言层的libhdfs来直接访问HDFS处理数据。

impala 使用hive的元数据, 完全在内存中计算。 使用上和Presto很接近。

Spark

当前最流行的批处理计算引擎应该就是spark了。

Spark scala/java

    import org.apache.spark.sql.SparkSession

    val conf = new SparkConf().setAppName(getClassName)
    conf.set("spark.driver.cores","4")
    conf.set("spark.streaming.clean.shuffle.enabled","true")
    conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    conf.set("spark.executor.extraJavaOption","-XX:+UseG1GC")

    val spark = SparkSession
      .builder
      .enableHiveSupport()
      .config(conf)
      .getOrCreate

    spark.sql("")
         .repartition(100)
         .createOrReplaceTempView("xxx")

    spark.udf.register("xxx", )

sql/java/scala的类型兼容性，并不是很友好

PySpark

pyspark给特别喜欢写python脚本语言而不喜欢写java的人提供了机会；对于简单的处理逻辑，脚本无需编译直接运行，很方便。 如果你的运行逻辑需要依赖三方库，在pyspark库中引入复杂的第三方库，可没有pip或conda那么简单了，需要做新的spark集群镜像。

SparkSQL

SparkSQL引擎 Spark SQL can use existing Hive metastores, SerDes, and UDFs.

spark-sql

    Dataset<Row> df = sparkSession.sql(cmdLine.getSql());

echo  "show databases;" > test.sql
spark-sql -f  test.sql

Hive on Spark

HiveSQL引擎

Structured Streaming

Structured Streaming provides fast, scalable, fault-tolerant, end-to-end exactly-once stream processing without the user having to reason about streaming.

spark希望你以表达批式计算的方式一样去表达出流式计算。SQL引擎负责增量的、持续的去更新结果。其内部使用的是micro-batch处理方式。

Dataset<Row> lines = spark
  .readStream()
  .format("socket")
  .option("host", "localhost")
  .option("port", 9999)
  .load();

// Split the lines into words
Dataset<String> words = lines
  .as(Encoders.STRING())
  .flatMap((FlatMapFunction<String, String>) x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator(), Encoders.STRING());

// Generate running word count
Dataset<Row> wordCounts = words.groupBy("value").count();

StreamingQuery query = wordCounts.writeStream()
  .outputMode("complete")
  .format("console")
  .start();

query.awaitTermination();

Spark Streaming

Phoenix

Phoenix 基于Hbase给面向业务的开发人员提供了以标准SQL的方式对Hbase进行查询操作，并支持标准SQL中大部分特性:条件运算,分组，分页，等高级查询语法。

Ref

10 ways to query Hadoop with SQL

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Written by Lu.dev on 21 July 2018