问题导读:
1.0.10之后能否多级group by?
2.对于简单的查询能否不通过mapreduce?
3.Union优化做了哪些改变?
4.是否支持truncate?
我们的hive版本升迁经历了0.7.1 -> 0.8.1 -> 0.9.0,并且线上shark所依赖的hive版本也停留在0.9.0上,在这些版本上有我们自己的bug fix patch和feature enhancement。但是Hive的版本升级很快,新版本中修复了大量bug,新增了很多功能,非常令人兴奋,其中包括对未来hadoop升级为YARN的支持。所以我们准备将hive版本升级为0.11(最近看到maillist上0.12版本也快呼之欲出了,但是保险起见,还是先升级为0.11), 另外shark的github上也已经拉出了hive 0.11分支来支持新版本。
因为是从0.9一下跳过0.10跨越到0.11,所以调研和测试会cover掉hive 0.10和0.11
从hive的release note上,0.10新加的feature和bug fix如下:
1. 支持Cube, Grouping and Rollup语法,可以进行多级group by
https://cwiki.apache.org/conflue ... nhanced+Aggregation ,+Cube,+Grouping+and+Rollup
2. 对于简单的不需要聚合的类似SELECT <col> from <table> LIMIT 20语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch task获取数据
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-887
3. 新增"Explain dependency"语法,以json格式输出执行语句会读取的input table和input partition信息,这样debug语句会读取哪些表就很方便了
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3610
hive (default)> explain dependency select count(1) from abc;
OK
Explain
{"input_partitions":[],"input_tables":[{"tablename":"default@abc","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}
Time taken: 0.095 seconds, Fetched: 1 row(s) 复制代码
4. 新增"show create table"语法,这样能知道是如何创建表的。之前我们很暴力,直接读取metastore dababase信息来重建表结构信息,如果一旦metastore schema升级,就很容易出问题,这次hive应该是通过metastore client api实现了这个功能,非常靠谱。
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-967
5. HWI用bootstrap前端框架重写了一边,这个对我们帮助不大,因为我们已经有Hive web了
6. Hadoop 2 - YARN的兼容性支持
7. List Bucketing Table,优化处理有数据倾斜的表
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/ListBucketing
8. Union优化,如果Union语句的parent是mapreduce job,那么它会先将结果写入临时文件中,Union再读取这些临时文件写入最终目录,上层语句再读取最终目录,这样导致结果文件读了两遍。优化策略就是结果数据直接往最终目录上写
https://cwiki.apache.org/conflue ... /Union+Optimization
9. skew join 优化
https://cwiki.apache.org/conflue ... d+Join+Optimization
10. metastore支持在server side做authorization验证
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3705
11. metastore thrift reconnect支持,当metastore client链接一台metastore thrift server抛出异常,如果用户在conf之指定了多个metastore uris,hive会重新对另外一个建立链接,这个对用户端是透明的
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3400
12. 记录column统计信息, analyze语句会统计hive table partitions column信息到metastore里面(比如记录long类型column的low value, high value, num nulls, numDVs),同时提供了metastore api接口来访问这些信息,目前的hive优化策略都是基于rule-based的,而有了这些统计信息有助于未来建立cost-based 执行计划策略
语法如下:
analyze table t [partition p] compute statistics for [columns c,...];
https://cwiki.apache.org/conflue ... +Statistics+in+Hive
13. 支持cross join语法
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2549
14. 支持SHOW TBLPROPERTIES语法
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2530
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Hortonworks发布了一个叫stinger的项目计划,分阶段逐步改善Hive的性能,包括优化器的改进,ORCFile支持,基于DAG的Tez,向量执行引擎,0.11其实就是stinger phase one的产物
0.11 新增的Feature:
1. 把Hcatalog整合到hive里面了,而不是独立的项目
2. 支持ORCFile文件格式(Optimized Row Columnar),基于列存储,文件内置有inline index,可以基于文件做predicate pushdown,根据stripe的元数据来选择是否跳过stripe,大大降低input size
https://cwiki.apache.org/Hive/languagemanual-orc.html
3. 支持windowing和analytics方法,比如lead/lag, row_number, rank, first, last函数
https://cwiki.apache.org/Hive/la ... ngandanalytics.html
4. Join优化,包括broadcast join和SMB join,对于在多个相同列上做join的表(star join)已经不依赖于用户指定的hint token了,可以自动转化多个MapReduce job为一个MapReduce job
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3403
5. unset TBLPROPERTY
ALTER TABLE tableName UNSET TBLPROPERTIES IF EXISTS (key1, key2, ...)
6. group by 语法增强,group by除了可以跟column alias,也可以跟column position
比如:select f1(col1), f2(col2), f3(col3), count(1) group by f1(col1), f2(col2), f3(col3);可以写成select f1(col1), f2(col2), f3(col3), count(1) group by 1, 2, 3;
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-581
7. 增加decimal data格式
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2693
8. 支持truncate语法,truncate会删除表和分区下的所有数据,但是metadata信息会保留,目前只支持native/managed table。用户可以指定特定的分区来truncate,如果不指定的话,会删除所有分区。
9. 新增Hive Server 2,解决之前存在的security和concurrency问题。同时新增加了Beeline CLI(基于SQLLine),可以在command-line中以交互式的访问Hive Server 2,具体详见http://blog.csdn.net/lalaguozhe/article/details/11776055
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2935
10. 增强Query Plan优化策略,会删除冗余的operator
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-948
链接http://blog.csdn.net/lalaguozhe/article/details/11730817