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Hiveハンズオン
- 1. Hiveハンズオン 「DevLOVE ⻩黄⾊色い象使い」 〜～養蜂編〜～ 2011-‐‑‒09-‐‑‒07
- 2. n3104 •能登 諭（のと さとし） •Hadoop好きのJava使いです。 •twitter : @n3104 •株式会社トップゲート所属
- 4. Hive環境構築 Cloudera's Hadoop Demo VMを利用。 詳細は以下を参照。 https://docs.google.com/document/d/1OH2Snupp3xi- UG3eLhYneOuOFsTZpLQrFddbbJKJ-zM/edit?hl=en_US&pli=1#
- 5. 事前説明
- 8. System Architecture •インターフェース •Command Line Interface（CLI） •Web Interface •JDBC/ODBC •Metastore •スキーマ情報などを保持 •実際のデータはHDFS上のファイル
- 15. 今回のシステム構成 Cloudera's Hadoop Demo VM client Hadoop MapReduce HDFS localFileSyste Hive 実行 入出力 upload/ download
- 16. まずはHDFS
- 17. ファイルの一覧表示 HDFS上のルートディレクトリをリスト表示 $ hadoop fs -ls / 構文 hadoop fs -ls <path>
- 18. ローカルからHDFSへ ファイルをコピー ローカルのlocalファイルをHDFSのホームディレク トリ直下hdfsという名前でコピーする $ touch local $ hadoop fs -copyFromLocal local hdfs $ hadoop fs -ls 構文 hadoop fs -copyFromLocal <localsrc...> <hdfspath>
- 19. その他のコマンド • hadoop fs -lsr <path> • hadoop fs -cat <path> • hadoop fs -mkdir <path> • hadoop fs -rm <path> • hadoop fs -rmr <path> • hadoop fs -help http://hadoop.apache.org/common/docs/current/file_system_shell.html 参照
- 20. HDFSのWebUI • WebUIからfilesystemを参照できる。 • Cloudera's Hadoop Demo VMの場合 • Firefoxを起動 • ブックマークバーのNamenode statusを 開く • Browse the filesystemのリンクを開く
- 21. 本編スタート
- 22. CLIの起動と終了 起動（bash） $ cd hive-0.7.1-bin $ bin/hive 終了（cli） hive> quit;
- 23. create table テーブルの作成 create table hoge (k int, v string); テーブルが作成されたことの確認 show tables; テーブル定義の確認 describe hoge;
- 24. load data テーブルにデータを投入 load data local inpath './examples/ files/kv1.txt' overwrite into table hoge; テーブルにデータが投入されたことを確認 select * from hoge limt 10;
- 25. select kカラムで並べ替える select * from hoge order by k limit 10; group byやcountも普通に使える select k, count(k) from hoge group by k order by k limit 10; https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 参照
- 26. create table補足 • テーブル名とカラム名はcase insensitive • データ型に桁数指定がない • あくまでも実体はファイルでありHive側で 桁数を管理していない
- 27. データ型 • primitive • TINYINT - 1 byte integer • SMALLINT - 2 byte integer • INT - 4 byte integer • BIGINT - 8 byte integer • FLOAT - single precision • DOUBLE - Double precision • BOOLEAN - TRUE/FALSE • STRING - 文字列 • complex • Maps (key-value tuples) • Arrays (indexable lists) • Structs https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial#Tutorial-TypeSystem 参照
- 28. tableの実体はファイル hogeテーブルの実体であるkv1.txtはどこに あるのか $ hadoop fs -lsr /user/hive kv1.txtの内容を確認 $ hadoop fs -cat /user/hive/ warehouse/hoge/kv1.txt ¦ less
- 29. CLIからでもfsコマンドを 実行できる CLIからhadoop fsに対応するdfsコマンドを 実行できる dfs -lsr /user/hive; その他、CLIで実行できるコマンドは以下を参 照。ただしCLI内ではパイプが使えない https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual +Cli#LanguageManualCli-HiveinteractiveShellCommand
- 30. drop table create tableするとディレクトリが出来る create table fuga (k int, v string); dfs -lsr /user/hive; load data localするとローカルのファイルがHDFSにコピーされる load data local inpath './examples/files/kv1.txt' overwrite into table fuga; dfs -lsr /user/hive; drop tableするとディレクトリが削除される drop table fuga; dfs -lsr /user/hive;
- 31. insert overwrite もう一度fugaテーブルを作りhogeテーブルの中身をfugaテーブルにinsertする create table fuga (k int, v string); insert overwrite table fuga select * from hoge limit 10; select * from fuga; fugaテーブルの実体もファイル dfs -lsr /user/hive; dfs -cat /user/hive/*/fuga/*; hive0.7まではoverwriteは必須オプション。そのため、insertするとテーブル の中身が総入れ替えとなる 0.8でinsert intoが実装され、追記ができるようになるらしい https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML 参照
- 32. 複数ファイルを扱うには load data localする際にoverwriteオプションを つけないでおくと既存のディレクトリを削除しなくな るためファイルを追加できる select count(*) from hoge; load data local inpath './examples/ files/kv2.txt' into table hoge; select count(*) from hoge; dfs -lsr /user/hive;
- 33. パーティション • テーブルディレクトリ内に作成できるサブディレクトリ • いままで • /hoge/kv1.txt • /hoge/kv2.txt • パーティションを利用 • /hoge/p1/kv1.txt • /hoge/p2/kv2.txt • パーティションを利用することで簡単に日単位でのデータ操作をしたり 出来る
- 34. パーティションの利用1 create tableする際にpartitioned byを足すことでパーティションを利用 するテーブルを作成できる create table piyo (k int, v string) partitioned by (p string); dfs -lsr /user/hive; load data する際にパーティションを指定する load data local inpath './examples/files/kv1.txt' overwrite into table piyo partition (p='p1'); dfs -lsr /user/hive; load data local inpath './examples/files/kv2.txt' overwrite into table piyo partition (p='p2'); dfs -lsr /user/hive;
- 35. パーティションの利用2 パーティションを指定して検索できる select count(*) from piyo; select count(*) from piyo where p = 'p1'; パーティションを指定して削除できる alter table piyo drop partition (p='p1'); dfs -lsr /user/hive;
- 37. 物理データモデル • テーブル • HDFS上のディレクトリ • スキーマ情報はMetastoreに保持 • パーティションの利用は任意 • パーティション • テーブルのディレクトリのサブディレクトリ • キーは複数指定できる • partitioned by (id string, date string) • ファイル • HDFS上のファイル • バケットを利用してファイル毎の内容を特定のカラムをキーにしてまとめることができる
- 38. HDFS以外も利用できる • HBase • https://cwiki.apache.org/confluence/ display/Hive/HBaseIntegration • Amazon S3 • EMRを利用する際はS3を介してEMR側と ファイルのやり取りをすることになる
- 39. CSVファイルを扱うには create tableする際にrow formatを指定することでデリ ミタを指定してテーブルを作成できる create table csv (id int, name string) row format delimited fields terminated by '002c'; デフォルトのデリミタはCtrl-A（Asciiコード1） Hiveにはデリミタ文字をエスケープする方法が用意され ていないため、一般的に利用されていない文字をデリミタ として採用している
- 40. 正規表現も利用できる CREATE TABLE accesslog( host STRING, identity STRING, user STRING, time STRING, request STRING, status STRING, size STRING, referer STRING, agent STRING) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-¦[[^]]*]) ([^ "]*¦"[^"]*") (-¦[0-9]*) (-¦ [0-9]*)(?: ([^ "]*¦"[^"]*") ([^ "]*¦"[^"]*"))?", "output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s" ) STORED AS TEXTFILE; load data local inpath './examples/files/apache.access.log' into table accesslog; load data local inpath './examples/files/apache.access.2.log' into table accesslog; select * from accesslog;
- 42. 付録
- 43. 外部テーブル create tableする際にexternal句を指定すると外部テーブルを作成できる create external table ext (k int, v string) location '/user/cloudera/ ext'; dfs -lsr /user/cloudera; extディレクトリにファイルを追加すると参照できるようになる load data local inpath './examples/files/kv1.txt' overwrite into table ext; select count(*) from ext; dfs -lsr /user/cloudera; 外部テーブルはdrop tableしてもファイルは削除されない drop table ext; dfs -lsr /user/cloudera;
- 44. join 普通に使える select t1.k, t1.v, t2.v from hoge t1 join piyo t2 on (t1.k = t2.k) limit 20; where句の後ろに複数のテーブル名を書く方法 はサポートしていない https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins 参照
- 45. sort • order byはReducerが1つになるので普通 は使わない • sort byはReducer単位ではソートされるが 全体ではソートされない • cluster byを指定すると全体としてソートさ れる https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+SortBy 参照
- 46. 関数 •組み込み関数として基本的なものは提供され ている •show functions; •describe function abs; •自作もできる（UDF） •作り方は象本第2版を読んで下さいｗ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 参照
- 47. クエリの停止 • Ctrl+Cでは止められない • CLIのプロセスが止まるだけで、MapReduceジョブは 止まらない • 止めるにはクエリ実行時にCLIに表示されるKill Command を実行する • Kill Command = /usr/lib/hadoop-0.20/bin/ hadoop job - Dmapred.job.tracker=localhost:8021 -kill job_201109032126_0009 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins 参照
- 48. explain • クエリの実行計画を表示する • explain select count(*) from hoge; • 作成中のクエリの構文チェックに使える https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain 参照
- 49. describe formattedオプションをつけることでパーティ ションやデリミタを確認できる describe formatted hoge; describe formatted piyo; describe formatted csv; https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Show%2FDescribeStatements 参照
- 52. これであなたも象使い(^^)