Clickhouse系列之整合Hive数据仓库示例详解

目录

• 前言
• 正文
• 实战案例
• ORC数据格式
• Parquet数据格式
• TextFile数据格式
• 总结

前言

什么是Hive？ Apache Hive 数据仓库软件便于使用SQL读取、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。

Hive引擎允许您对HDFS配置单元表执行SELECT查询。目前支持如下输入格式：

• 文本：仅支持简单标量列类型，二进制除外；
• ORC：支持除char以外的简单标量列类型；仅支持数组等复杂类型；
• parquet：支持所有简单的标量列类型；仅支持数组等复杂类型。

正文

创建Hive引擎表详细信息以及参数详解

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]  
(  
name1 [type1] [ALIAS expr1],  
name2 [type2] [ALIAS expr2],  
...  
) ENGINE = Hive('thrift://host:port', 'database', 'table');  
PARTITION BY expr

表结构可以与原始配置单元表结构不同：

• 列名应该与原始配置单元表中的列名相同(推荐列名相同处理)，但您可以只使用其中的一些列，并且可以按任何顺序使用，也可以使用从其他列计算的一些别名列。
• 列类型应与原始配置单元表中的列类型相同。
• 按表达式划分应该与原始Hive表一致，按表达式划分中的列应该在表结构中。

引擎参数：

• thrift://host:port-配置单元元存储地址
• database—远程数据库名称。
• table—远程表名称。

实战案例

为远程文件系统启用本地缓存。通过官方的基准测试表明，使用缓存的速度快了近两倍。在使用缓存之前，将其添加到config.XML

<local_cache_for_remote_fs>
    <enable>true</enable>
    <root_dir>local_cache</root_dir>
    <limit_size>559096952</limit_size>
    <bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>

参数详解：

• enable:ClickHouse将在启动后维护远程文件系统（HDFS）的本地缓存（如果为true）。
• root_dir：必需。用于存储远程文件系统的本地缓存文件的根目录。
• limit_size：必填。本地缓存文件的最大大小（字节）。
• bytes_read_before_flush：从远程文件系统下载文件时，在刷新到本地文件系统之前控制字节数。默认值为1MB。

尽管ClickHouse在启用远程文件系统本地缓存的情况下启动时，我们仍然可以选择不使用其查询中设置为use_local_cache_for_remote_fs=0的缓存。use_local_cache_for_remote_fs默认为false。

ORC数据格式

• Hive创建ORC数据格式表

CREATE TABLE `test`.`test_orc`(  
`f_tinyint` tinyint,  
`f_smallint` smallint,  
`f_int` int,  
`f_integer` int,  
`f_bigint` bigint,  
`f_float` float,  
`f_double` double,  
`f_decimal` decimal(10,0),  
`f_timestamp` timestamp,  
`f_date` date,  
`f_string` string,  
`f_varchar` varchar(100),  
`f_bool` boolean,  
`f_binary` binary,  
`f_array_int` array<int>,  
`f_array_string` array<string>,  
`f_array_float` array<float>,  
`f_array_array_int` array<array<int>>,  
`f_array_array_string` array<array<string>>,  
`f_array_array_float` array<array<float>>)  
PARTITIONED BY (  
`day` string)  
ROW FORMAT SERDE  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'  
STORED AS INPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'  
OUTPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'  
LOCATION  
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_orc'

insert into test.test_orc partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));

• Clickhouse创建Hive表引擎

CREATE TABLE test.test_orc
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_bool` Bool,
    `f_binar开发者_PostgreSQLy` String,
    `f_array_int` Array(Int32),
    `f_array_string` Array(String),
    `f_array_float` Array(Float32),
    `f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
    `f_array_arjavascriptray_string` Array(Array(String)),
    `f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://202.168.117.26:9083', 'test', 'test_orc')
PARTITION BY day

• 通过Clickhouse查询Hive数据

SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G

Parquet数据格式

• Hive创建Parquet数据格式表

CREATE TABLE `test`.`test_parquet`(  
`f_tinyint` tinyint,  
`f_smallint` smallint,  
`f_int` int,  
`f_integer` int,  
`f_bigint` bigint,  
`f_float` float,  
`f_double` double,  
`f_decimal` dandroidecimal(10,0),  
`f_timestamp` timestamp,  
`f_date` date,  
`f_string` string,  
`f_varchar` varchar(100),  
`f_char` char(100),  
`f_bool` boolean,  
`f_binary` binary,  
`f_array_int` array<int>,  
`f_array_string` array<string>,  
`f_array_float` array<float>,  
`f_array_array_int` array<array<int>>,  
`f_array_array_string` array<array<string>>,  
`f_array_array_float` array<array<float>>)  
PARTITIONED BY (  
`day` string)  
ROW FORMAT SERDE  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'  
STORED AS INPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'  
OUTPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'  
LOCATION  
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_parquet'

insert into test.test_parquet partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));

• Clickhouse创建Hive表引擎

CREATE TABLE test.test_parquet  
(  
`f_tinyint` Int8,  
`f_smallint` Int16,  
`f_int` Int32,  
`f_integer` Int32,  
`f_bigint` Int64,  
`f_float` Float32,  
`f_double` Float64,  
`f_decimal` Float64,  
`f_timestamp` DateTime,  
`f_date` Date,  
`f_string` String,  
`f_varchar` String,  
`f_char` String,  
`f_bool` Bool,  
`f_binary` String,  
`f_array_int` Array(Int32), python 
`f_array_string` Array(String),  
`f_array_float` Array(Float32),  
`f_array_array_int` Array(Array(Int32)),  
`f_array_array_string` Array(Array(String)),  
`f_array_array_float` Array(Array(Float32)),  
`day` String  
)  
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_parquet')  
PARTITION BY day

• 通过Clickhouse查询Hive数据

SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G

TextFile数据格式

• Hive创建TextFile数据格式表

CREATE TABLE `test`.`test_text`(  
`f_tinyint` tinyint,  
`f_smallint` smallint,  
`f_int` int,  
`f_integer` int,  
`f_bigint` bigint,  
`f_float` float,  
`f_double` double,  
`f_decimal` decimal(10,0),  
`f_timestamp` timestamp,  
`f_date` date,  
`f_string` string,  
`f_varchar` varchar(100),  
`f_char` char(100)编程客栈,  
`f_bool` boolean,  
`f_binary` binary,  
`f_array_int` array<int>,  
`f_array_string` array<string>,  
`f_array_float` array<float>,  
`f_array_array_int` array<array<int>>,  
`f_array_array_string` array<array<string>>,  
`f_array_array_float` array<array<float>>)  
PARTITIONED BY (  
`day` string)  
ROW FORMAT SERDE  
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'  
STORED AS INPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'  
OUTPUTFORMAT  
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'  
LOCATION  
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_text'

insert into test.test_text partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));

• Clickhouse创建Hive表引擎

CREATE TABLE test.test_text  
(  
`f_tinyint` Int8,  
`f_smallint` Int16,  
`f_int` Int32,  
`f_integer` Int32,  
`f_bigint` Int64,  
`f_float` Float32,  
`f_double` Float64,  
`f_deciwww.devze.commal` Float64,  
`f_timestamp` DateTime,  
`f_date` Date,  
`f_string` String,  
`f_varchar` String,  
`f_char` String,  
`f_bool` Bool,  
`day` String  
)  
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_text')  
PARTITION BY day

• 通过Clickhouse查询Hive数据

SELECT * FROM test.test_text settings input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'\G

总结

本节主要讲解了Clickhouse整合Hive数仓，利用了Hive引擎并通过thrift方式去连接，需要注意这种连接参数的设置以及代表意义。另外，这个过程我们需要注意的是，推荐开启缓存，这样查询速度会快很多。与此同时，也对Hive常用的三种数据类型ORC,Parquet,TextFile进行了一个实战案例操作，更多关于Clickhouse整合Hive数据仓库的资料请关注我们其它相关文章！