hive解析编译慢

① 技术解析Transwarp Inceptor是怎样炼成的

技术解析Transwarp Inceptor是怎样炼成的
当前Hadoop技术蓬勃发展，用于解决大数据的分析难题的技术平台开始涌现。Spark凭借性能强劲、高度容错、调度灵活等技术优势已渐渐成为主流技术，业界大部分厂商都提供了基于Spark的技术方案和产品。根据Databricks的统计，目前有11个商业的Spark版本。
在使用Spark作出计算平台的解决方案中，有两种主流编程模型，一类是基于SparkAPI或者衍生出来的语言，另一种是基于SQL语言。SQL作为数据库领域的事实标准语言，相比较用API(如MapReceAPI，SparkAPI等)来构建大数据分析的解决方案有着先天的优势：一是产业链完善，各种报表工具、ETL工具等可以很好的对接;二是用SQL开发有更低的技术门槛;三是能够降低原有系统的迁移成本等。因此，SQL语言也渐渐成为大数据分析的主流技术标准。本文将深入解析Inceptor的架构、编程模型和编译优化技术，并提供基准测试在多平台上的性能对比数据。
1.Inceptor架构
TranswarpInceptor是基于Spark的分析引擎，如图1所示，从下往上有三层架构：最下面是存储层，包含分布式内存列式存储(TranswarpHolodesk)，可建在内存或者SSD上;中间层是Spark计算引擎层，星环做了大量的改进保证引擎有超强的性能和高度的健壮性;最上层包括一个完整的SQL99和PL/SQL编译器、统计算法库和机器学习算法库，提供完整的R语言访问接口。
TranswarpInceptor可以分析存储在HDFS、HBase或者TranswarpHolodesk分布式缓存中的数据，可以处理的数据量从GB到数十TB，即使数据源或者中间结果的大小远大于内存容量也可高效处理。另外TranswarpInceptor通过改进Spark和YARN的组合，提高了Spark的可管理性。同时星环不仅仅是将Spark作为一个缺省计算引擎，也重写了SQL编译器，提供更加完整的SQL支持。
同时，TranswarpInceptor还通过改进Spark使之更好地与HBase融合，可以为HBase提供完整的SQL支持，包括批量SQL统计、OLAP分析以及高并发低延时的SQL查询能力，使得HBase的应用可以从简单的在线查询应用扩展到复杂分析和在线应用结合的混合应用中，大大拓展了HBase的应用范围。
2.编程模型
TranswarpInceptor提供两种编程模型：一是基于SQL的编程模型，用于常规的数据分析、数据仓库类应用市场;二是基于数据挖掘编程模型，可以利用R语言或者SparkMLlib来做一些深度学习、数据挖掘等业务模型。
2.1SQL模型
TranswarpInceptor实现了自己的SQL解析执行引擎，可以兼容SQL99和HiveQL，自动识别语法，因此可以兼容现有的基于Hive开发的应用。由于TranswarpInceptor完整支持标准的SQL 99标准，传统数据库上运行的业务可以非常方便的迁移到Transwarp Inceptor系统上。此外Transwarp Inceptor支持PL/SQL扩展，传统数据仓库的基于PL/SQL存储过程的应用(如ETL工具)可以非常方便的在Inceptor上并发执行。另外Transwarp Inceptor支持部分SQL 2003标准，如窗口统计功能、安全审计功能等，并对多个行业开发了专门的函数库，因此可以满足多个行业的特性需求。
2.2数据挖掘计算模型
TranswarpInceptor实现了机器学习算法库与统计算法库，支持常用机器学习算法并行化与统计算法并行化，并利用Spark在迭代计算和内存计算上的优势，将并行的机器学习算法与统计算法运行在Spark上。例如：机器学习算法库有包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类、线性回归、关联挖掘、推荐算法等，统计算法库包括均值、方差、中位数、直方图、箱线图等。TranswarpInceptor可以支持用R语言或者SparkAPI在平台上搭建多种分析型应用，例如用户行为分析、精准营销、对用户贴标签、进行分类。
3.SQL编译与优化
TranswarpInceptor研发了一套完整的SQL编译器，包括HiveQL解析器、SQL标准解析器和PL/SQL解析器，将不同的SQL语言解析成中间级表示语言，然后经过优化器转换成物理执行计划。SQL语言解析后经过逻辑优化器生成中间级表示语言，而中间表示语言再经过物理优化器生成最终的物理执行计划。从架构上分，逻辑优化器和物理优化器都包含基于规则的优化模块和基于成本的优化模块。
为了和Hadoop生态更好的兼容，Inceptor为一个SQL查询生成MapRece上的执行计划和Spark上的执行计划，并且可以通过一个SET命令在两种执行引擎之间切换。
3.1SQL编译与解析
TranswarpInceptor的SQL编译器会根据输入的SQL查询的类型来自动选择不同的解析器，如PL/SQL存储过程会自动进入PL/SQL解析器并生成一个SparkRDD的DAG从而在Spark平台上并行计算，标准SQL查询会进入SQL标准解析器生成Spark或MapRece执行计划。由于HiveQL和标准的SQL有所出入，为了兼容HiveQL，Transwarp Inceptor保留了HiveQL解析器，并可以对非标准SQL的Hive查询生成Spark或者Map Rece执行计划。
3.1.1SQL标准解析器
TranswarpInceptor构建了自主研发的SQL标准解析器，用于解析SQL99& SQL 2003查询并生成Spark和Map Rece的执行计划。词法和语法分析层基于Antlr语法来构建词法范式，通过Antlr来生成抽象语义树，并会通过一些上下文的语义来消除冲突并生成正确的抽象语义树。语义分析层解析上层生成的抽象语义树，根据上下文来生成逻辑执行计划并传递给优化器。首先Transwarp Inceptor会将SQL解析成TABLE SCAN、SELECT、FILTER、JOIN、UNION、ORDER BY、GROUP BY等主要的逻辑块，接着会根据一些Meta信息进一步细化各个逻辑块的执行计划。如TABLE SCAN会分成块读取、块过滤、行级别过滤、序列化等多个执行计划。
3.1.2PL/SQL解析器
PL/SQL是Oracle对SQL语言的模块化扩展，已经在很多行业中有大规模的应用，是数据仓库领域的重要编程语言。
为了让存储过程在Spark上有较好的性能，PL/SQL解析器会根据存储过程中的上下文关系来生成SQLDAG，然后对各SQL的执行计划生成的RDD进行二次编译，通过物理优化器将一些没有依赖关系的RDD进行合并从而生成一个最终的RDDDAG。因此，一个存储过程被解析成一个大的DAG，从而stage之间可以大量并发执行，避免了多次执行SQL的启动开销并保证了系统的并发性能。
解析并生成SQL级别的执行计划
3.2SQL优化器
TranswarpInceptor使用Spark作为默认计算引擎，并且开发了完善的SQL优化器，因此在大量的客户案例性能测试中，TranswarpInceptor的性能领先MapRece 10-100倍，并超越部分开源MPP数据库。SQL优化器对平台性能的提升居功至伟。
3.2.1基于规则的优化器(RuleBasedOptimizer)
目前为止，TranswarpInceptor共实现了一百多个优化规则，并且在持续的添加新的规则。按照功能划分，这些规则主要分布在如下几个模块：
文件读取时过滤
在文件读取时过滤数据能够最大化的减少参与计算的数据量从而最为有效的提高性能，因此TranswarpInceptor提供了多个规则用于生成表的过滤条件。对于一些SQL中的显示条件，TranswarpInceptor会尽量将过滤前推到读取表中;而对于一些隐式的过滤条件，如可以根据joinkey生成的过滤规则，Inceptor会根据语义保证正确性的前提下进行规则生成。
过滤条件前置
TranswarpInceptor能够从复杂的组合过滤条件中筛选出针对特定表的过滤规则，然后通过SQL语义来确定是否能将过滤条件前推到尽量早的时候执行。如果有子查询，过滤条件可以递归前推入最低层的子查询中，从而保证所有的冗余数据被删除。
超宽表的读取过滤
对一些列超多的表进行处理的时候，TranswarpInceptor首先会根据SQL语义来确定要读取的列，并在读取表的时候进行跨列读取减少IO和内存消耗。而如果表有过滤条件，Inceptor会做进一步优化，首先只读取过滤条件相关的列来确定该行记录是否需要被选择，如果不是就跳过当前行的所有列，因此能够最大程度上的减少数据读取。在一些商业实施中，这些优化规则能够带来5x-10x的性能提升。
Shuffle Stage的优化与消除
Spark的shuffle实现的效率非常低，需要把结果写磁盘，然后通过HTTP传输。TranswarpInceptor添加了一些shuffle消除的优化规则，对SQL的DAG中不必要或者是可以合并的shufflestage进行消除或者合并。对于必须要做Shuffle的计算任务，Inceptor通过DAGScheler来提高shuffle的效率：MapTask会直接将结果返回给DAGScheler，然后DAGScheler将结果直接交给Rece Task而不是等待所有Map Task结束，这样能够非常明显的提升shuffle阶段的性能。
Partition消除
TranswarpInceptor提供单一值Partition和RangePartition，并且支持对Partition建Bucket来做多次分区。当Partition过多的时候，系统的性能会因为内存消耗和调度开销而损失。因此，Inceptor提供了多个规则用于消除不必要的Partition，如果上下文中有隐式的对Partition的过滤条件，Inceptor也会生成对partition的过滤规则。
3.2.2基于成本的优化器(CostBasedOptimizer)
基于规则的优化器都是根据一些静态的信息来产生的，因此很多和动态数据相关的特性是不能通过基于规则的优化来解决，因此TranswarpInceptor提供了基于成本的优化器来做二次优化。相关的原始数据主要来自Meta-store中的表统计信息、RDD的信息、SQL上下文中的统计信息等。依赖于这些动态的数据，CBO会计算执行计划的物理成本并选择最有效的执行计划。一些非常有效的优化规则包括如下几点：
JOIN顺序调优
在实际的案例中，join是消耗计算量最多的业务，因此对join的优化至关重要。在多表JOIN模型中，TranswarpInceptor会根据统计信息来预估join的中间结果大小，并选择产生中间数据量最小的join顺序作为执行计划。
JOIN类型的选择
TranswarpInceptor支持Left-mostJoinTree 和 Bush Join Tree，并且会根据统计信息来选择生成哪种Join模型有最佳性能。此外，Transwarp Inceptor会根据原始表或者中间数据的大小来选择是否开启针对数据倾斜模型下的特殊优化等。此外，针对HBase表是否有索引的情况，Transwarp Inceptor会在普通Join和Look-up Join间做个均衡的选择。
并发度的控制
Spark通过线程级并发来提高性能，但是大量的并发可能会带来不必要的调度开销，因此不同的案例在不同并发度下会有最佳性能。TranswarpInceptor通过对RDD的一些属性进行推算来选择最佳并发控制，对很多的案例有着2x-3x的性能提升。
4.TranswarpHolodesk内存计算引擎
为了有效的降低SQL分析的延时，减少磁盘IO对系统性能的影响，星环科技研发了基于内存或者SSD的存储计算引擎TranswarpHolodesk，通过将表数据直接建在内存或者SSD上以实现SQL查询全内存计算。另外TranswarpHolodesk增加了数据索引功能，支持对多个数据列建索引，从而更大程度的降低了SQL查询延时。
4.1存储格式
TranswarpHolodesk基于列式存储做了大量的原创性改进带来更高的性能和更低的数据膨胀率。首先数据被序列化后存储到内存或SSD上以节省者资源占用。如图3所示，每个表的数据被存储成若干个Segment，每个Segment被划分成若干个Block，每个Block按照列方式存储于SSD或内存中。另外每个Block的头部都加上Min-MaxFilter和BloomFilter用于过滤无用的数据块，减少不必要的数据进入计算阶段。
TranswarpHolodesk根据查询条件的谓词属性对每个数据块的对应列构建数据索引，索引列采用自己研发的Trie结构进行组织存储，非索引列采用字典编码的方式进行组织存储。Trie不仅能对具有公共前缀的字符串进行压缩，而且可以对输入的字符串排序，从而可以利用二分查找快速查询所需数据的位置，从而快速响应查询需求。
HDFS2.6支持StorageTier让应用程序可以选择存储层为磁盘或者SSD，但是没有专用的存储格式设计是无法有效利用SSD的读写吞吐量和低延，因此现有的Text以及行列混合(ORC/Parquet)都不能有效的利用SSD的高性能。为此验证存储结构对性能的影响，我们将HDFS构建在SSD上并选用某基准测试来做了进一步的性能对比，结果如图4所示：采用文本格式，PCI-ESSD带来的性能提升仅1.5倍;采用专为内存和SSD设计的Holodesk列式存储，其性能相比较SSD上的HDFS提升高达6倍。
4.2性能优势
某运营商客户在12台x86服务器上搭建了TranswarpInceptor，将TranswarpHolodesk配置在PCIE-SSD上，并与普通磁盘表以及DB2来做性能对比测试。最终测试数据如图5所示：
在纯粹的count测试一项，Holodesk性能相对于磁盘表最高领先32倍;对于join测试一项，TranswarpHolodesk最高领先磁盘表多达12倍;在单表聚合测试中，Holodesk提升倍数达10~30倍。另外TranswarpHolodesk在和DB2的对比中也表现优秀，两个复杂SQL查询在DB2数据库中需要运行1小时以上，但是在使用TranswarpHolodesk均是分钟级和秒级就返回结果。
内存的价格大约是同样容量SSD的十倍左右，为了给企业提供更高性价比的计算方案，TranswarpHolodesk针对SSD进行了大量的优化，使得应用在SSD上运行具有与在内存上比较接近的性能，从而为客户提供了性价比更高的计算平台。
在对TPC-DS的IO密集型查询的测试中，无论上构建在PCI-ESSD还是内存上，Holodesk对比磁盘表有一个数量级上的性能提升;而SSD上的Holodesk性能只比内存差10%左右。
5.稳定的Spark执行引擎
企业目前应用开源Spark的主要困难在稳定性、可管理性和功能不够丰富上。开源Spark在稳定性上还有比较多的问题，在处理大数据量时可能无法运行结束或出现Outofmemory，性能时快时慢，有时比Map/Rece更慢，无法应用到复杂数据分析业务中。
TranswarpInceptor针对各种出错场景设计了多种解决方法，如通过基于成本的优化器选择最合适的执行计划、加强对数据结构内存使用效率的有效管理、对常见的内存出错问题通过磁盘进行数据备份等方式，极大提高了Spark功能和性能的稳定性，上述问题都已经解决并经过商业案例的考验。TranswarpInceptor能稳定的运行7*24小时，并能在TB级规模数据上高效进行各种稳定的统计分析。
6.SQL引擎效能验证
TPC-DS是TPC组织为DecisionSupportSystem设计的一个测试集，包含对大数据集的统计/报表生成/联机查询/数据挖掘等复杂应用，测试用的数据有各种不同的分布与倾斜，与真实场景非常接近。随着国内外各代表性的Hadoop发行版厂商以TPC-DS为标准测评产品，TPC-DS也就逐渐成为了业界公认的Hadoop系统测试准则。
6.1验证对比的平台和配置
我们搭建了两个集群分别用于TranswarpInceptor与ClouderaDataHub/Impala的测试。
6.2TranswarpInceptorVS Cloudera Impala
TranswarpInceptor由于有完善的SQL支持，能够运行全部所有的99个SQL查询。而由于Cloudera官方发布的TPC-DS测试集只包含19个SQL案例，因此我们只能运行这19个SQL，实验证明这部分查询在Impala上全部正常运行完成。
6.3TranswarpInceptorVS Map Rece
我们使用了同样的硬件和软件配置完成和开源的Hive执行效率相比，TranswarpInceptor能够带来10x-100x的性能提升。图8是TPC-DS的部分SQL查询在Inceptor和CDH5.1Hive的性能提升倍数，其中最大的提升倍数竟可达到123倍。
7.结语
随着在大数据领域国内外开始处于同一起跑线，我们相信像星环科技这样国内具有代表性的Hadoop发行版厂商将在中国的广阔市场空间中获得长足发展，并且由于中国市场激烈的竞争与磨练，逐步打磨出超越国外先进厂商的技术与实力。
刘汪根。2013年加入星环，作为早期员工参与了星环大数据平台的构建，现担任数据平台部研发经理，主要负责与管理星环大数据平台数据平台的研发工作，如SQL编译器，Spark执行引擎等工作，产品涵括TranswarpInceptor/TranswarpStream等软件。
【编者按】星环科技从2013年6月开始研发基于Spark的SQL执行引擎，在2013年底推出TranswarpInceptor1.0，并落地了国内首个7x24小时的商用项目。经过1年多的持续创新与改进，星环已经在国内落地了数十个Inceptor的商用项目。这是一篇星环Spark解决方案的技术解析，也是Spark用户可以效仿的优化之道。

② hive的Hive 体系结构

主要分为以下几个部分：
用户接口
用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
元数据存储
Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器、执行器
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapRece 调用执行。
Hadoop
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapRece 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRece 任务）。

③ hive1和hive2的区别

1．用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

2．元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore

3．Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapRece进行计算。

4．驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapRece，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

二：Hive的作用和优势：
基于Hadoop的数据仓库解决方案
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为数据库表。

提供类sql的查询语言HQL(Hive Query Language)

数据不放在hive上，放在HDFS上

由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

执行程序运行在Yarn上

优势：
提供了简单的优化模型

HQL类sql语法，简化MR开发

支持在HDFS和HBase上临时查询数据

支持用户自定义函数，格式

成熟JDBC和ODBC驱动程序，用于ETL和BI

稳定可靠的批处理

支持在不同计算框架运行

缺点：
Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合

迭代式算法无法表达

数据挖掘方面不擅长

Hive自动生成的MapRece作业，通常情况下不够智能化

Hive调优比较困难，粒度较粗

④ hadoop hive 非等值连接怎么优化mapjoin

1: 有一个极小的表<1000行
2: 需要做不等值join操作（a.x < b.y 或者 a.x like b.y等）
这种操作如果直接使用join的话语法不支持不等于操作，Hive语法解析会直接抛出错误
如果把不等于写到where里会造成笛卡尔积，数据异常增大，速度会很慢。甚至会任务无法跑成功~
根据mapjoin的计算原理，MAPJION会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。

⑤ 程序中的Hive具体是干什么用的呢

Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapRece，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。
Hive是由FaceBook研发并开源，当时FaceBook使用Oracle作为数仓，由于数据量越来越大，Oracle数仓性能越来越差，没法实现海量数据的离线批量分析，因此基于Hadoop研发Hive，并开源给Apacha。
由于Hive不能实现数据实时查询交互，Hbase可提供实时在线查询能力，因此Hive和Hbase形成了良性互补。Hbase因为其海量数据存储、水平扩展、批量数据处理等优点，也得到了广泛应用。
Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。用户可用Hivesql语言查询，其驱动可将Hivesql语言转换成MR任务，完成数据处理。
【Hive的访问接口】
CLI：是hive提供的命令行工具
HWI：是Hive的web访问接口
JDBC/ODBC：是两种的标准的应用程序编程访问接口
Thrift Server：提供异构语言，进行远程RPC调用Hive的能力。
因此Hiv具备丰富的访问接口能力，几乎能满足各种开发应用场景需求。
【Driver】
是HIVE比较核心的驱动模块，包含编译器、优化器、执行器，职责为把用户输入的Hivesql转换成MR数据处理任务
【Metastore】
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
架构图上面Karmasphere、Hue、Qubole也是访问HIVE的工具，其中Qubole可远程访问HIVE，相当于HIVE作为一种公有云服务，用户可通过互联网访问Hive服务。
Hive在使用过程中出现了一些不稳定问题，由此发展出了Hive HA机制，

⑥ Hive是什么

此外，hive也支持熟悉map-rece的开发者使用map-rece程序对数据做更加复杂的分析。 hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。 hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。 hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。 低延迟不是hive追求的首要目标。

⑦ hive简单理解的功能就是把一条sql进行解析成mr任务去给hadoop执行，那么hive的核心

hive作为数据仓库平台，其实是来解决mr编写程序困难的问题，提供了sql接口。目前的hive不止支持mr，还有tez和spark，不过逻辑都是一样的。现在最新版本提供了内存计算，也就是中间结果不再存入hdfs，而是直接缓存在内存里，提高查询性能

⑧ hive的几种文件格式

hive文件存储格式包括以下几类：

1、TEXTFILE

2、SEQUENCEFILE

3、RCFILE

4、ORCFILE(0.11以后出现)

其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理；

SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中， 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。

前提创建环境：

hive 0.8

创建一张testfile_table表，格式为textfile。

create table if not exists testfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fields terminated by ' ' stored as textfile;

load data local inpath '/app/weibo.txt' overwrite into table textfile_table;

一、TEXTFILE
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，
从而无法对数据进行并行操作。
示例：

总结:
相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。

⑨ hive的源代码的编译与调试怎么做

windows自带的记事本只能做编辑源代码使用，要编译需要有编译器才行，找些其他的集成化软件，编辑编译连接调试集成一体的，如vc6.0，wintc等

⑩ hive的安装配置

你可以下载一个已打包好的hive稳定版，也可以下载源码自己build一个版本。
安装需要 java 1.6，java 1.7或更高版本。 Hadoop 2.x或更高, 1.x. Hive 0.13 版本也支持 0.20.x, 0.23.x linux,mac,windows操作系统。以下内容适用于linux系统。 安装打包好的hive
需要先到apache下载已打包好的hive镜像，然后解压开该文件 $tar-xzvfhive-x.y.z.tar.gz设置hive环境变量 $cdhive-x.y.z$exportHIVE_HOME={{pwd}}设置hive运行路径 $exportPATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH编译Hive源码
下载hive源码
此处使用maven编译，需要下载安装maven。
以Hive 0.13版为例 编译hive 0.13源码基于hadoop 0.23或更高版本
$cdhive$mvncleaninstall-Phadoop-2,dist$cdpackaging/target/apache-hive-{version}-SNAPSHOT-bin/apache-hive-{version}-SNAPSHOT-bin$lsLICENSENOTICEREADME.txtRELEASE_NOTES.txtbin/(alltheshellscripts)lib/(requiredjarfiles)conf/(configurationfiles)examples/(sampleinputandqueryfiles)hcatalog/(hcataloginstallation)scripts/(upgradescriptsforhive-metastore) 编译hive 基于hadoop 0.20
$cdhive$antcleanpackage$cdbuild/dist#lsLICENSENOTICEREADME.txtRELEASE_NOTES.txtbin/(alltheshellscripts)lib/(requiredjarfiles)conf/(configurationfiles)examples/(sampleinputandqueryfiles)hcatalog/(hcataloginstallation)scripts/(upgradescriptsforhive-metastore) 运行hive
Hive运行依赖于hadoop，在运行hadoop之前必需先配置好hadoopHome。 exportHADOOP_HOME=<hadoop-install-dir>在hdfs上为hive创建 mp目录和/user/hive/warehouse(akahive.metastore.warehouse.dir) 目录，然后你才可以运行hive。
在运行hive之前设置HiveHome。 $exportHIVE_HOME=<hive-install-dir>在命令行窗口启动hive $$HIVE_HOME/bin/hive若执行成功，将看到类似内容如图所示