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Hive的Transform功能

时间:2014-06-15 09:03:50      阅读:243      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:code   http   strong   使用   文件   数据   

Hive的TRANSFORM关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能,适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况。例如,按日期统计每天出现的uid数,通常用如下的SQL

SELECT date, count(uid)
FROM xxx
GROUP BY date

但是,如果我想在reduce阶段对每天的uid形成一个列表,进行排序并输出,这在Hive中没有现成的功能。那么,可以自写脚本实现该功能,并用TRANSFORM关键字调用

SELECT TRANSFORM(date, uid)
FROM xxx
CLUSTER BY date

这是一个类似streaming的功能,但是可以更方便的访问Hive中的数据,也可以把SQL语句和自写脚本整合在一起运行。

简单分析官网上的一个例子

FROM (
    FROM pv_users
    SELECT TRANSFORM(pv_users.userid, pv_users.date)
    USING ‘map_script‘
    AS dt, uid
    CLUSTER BY dt
) map_output
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users_reduced
SELECT TRANSFORM(map_output.dt, map_output.uid)
USING ‘reduce_script‘
AS date, count;

这段代码的大致工作流程描述如下:

map_script作为mapper,reduce_script作为reducer。将pv_users表中的userid, date两列作为mapper的输入字段,处理后的输出的前两个字段分别命名为dt, uid,并按照dt字段作partition和sort送给reduce阶段处理。reducer的输入字段为dtuid,输出处理后的前两个字段,并命名为date, count,写入到pv_users_reduced表中。

这里有几个细节:

  • mapper和reducer用到的script可以是任何可执行文件。注意如果用到的是本地文件,应当在语句开始前用ADD FILEADD FILES将文件加入进来
  • mapper和reducer的输入输出都是以TAB为分隔符
  • 如果USING ‘script’语句后面没有AS,则Hive默认script的输出中第一个TAB之前的字段为key,后面的部分全部为value。若指定了AS,则严格按照AS后面的字段数输出,例如AS dt, uid,则输出前两个字段并忽略后面的字段。此外,AS语句可以指定数据类型,如AS (date STRING, count INT)。默认都是string类型。
  • CLUSTER BY关键字是DISTRIBUTE BYSORT BY的简写,这两者可以认为对应与Hadoop的partition和sort过程。如果partition和sort的key是不同的,可以使用DISTRIBUTE BYSORT BY分别指定。
  • MAPREDUCE关键字是SELECT TRANSFORM关键字的别名,原文中给出了上面等价代码
    FROM (
        FROM pv_users
        MAP pv_users.userid, pv_users.date
        USING ‘map_script‘
        AS dt, uid
        CLUSTER BY dt
    ) map_output
    INSERT OVERWRITE TABLE pv_users_reduced
    REDUCE map_output.dt, map_output.uid
    USING ‘reduce_script‘
    AS date, count;
    因此,原文中特别提醒,MAP并没有强制产生一个map过程的作用,REDUCE同理。只是为了阅读更清晰。

Hive的Transform功能,布布扣,bubuko.com

Hive的Transform功能

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原文地址:http://www.cnblogs.com/aquastone/p/hive-transform.html

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