Clickhouse系列之整合Hive数据仓库示例详解

这篇文章主要为大家介绍了Clickhouse系列之整合Hive数据仓库示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

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

 truelocal_cache5590969521048576

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, `f_array_string` array, `f_array_float` array, `f_array_array_int` array>, `f_array_array_string` array>, `f_array_array_float` array>) 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, `f_array_string` array, `f_array_float` array, `f_array_array_int` array>, `f_array_array_string` array>, `f_array_array_float` array>) 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, `f_array_string` array, `f_array_float` array, `f_array_array_int` array>, `f_array_array_string` array>, `f_array_array_float` array>) 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0133技术站其它相关文章！

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