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_binary` 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_array_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` decimal(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),
`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),
`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_decimal` 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悠久资源其它相关文章！