大数据 spark hive 总结

Apache Spark

简介

是一个开源的统一分析引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了高级API，支持Java、Scala、Python和R语言，并且包含了一个优化过的执行引擎，该引擎支持循环计算（如机器学习算法）和交互式查询。以下是Spark的一些关键特性和概念

核心特性

速度：Spark通过内存计算提高了数据处理的速度，比Hadoop MapReduce快达10到100倍。
易用性：提供丰富的高层次API，包括DataFrame和Dataset API，简化了数据操作。
通用性：除了Map和Reduce操作之外，还支持SQL查询、流处理、机器学习和图计算等多种工作负载。
可扩展性：能够有效地在数千个节点上并行运行。
容错性：使用RDD（Resilient Distributed Dataset）抽象层，自动处理节点故障恢复。

基本概念

1. RDD (Resilient Distributed Dataset)

定义：

RDD 是 Spark 的最底层抽象，表示分布在集群节点上的不可变、可分区的数据集合。它提供低级别的 API ，强调对数据的细粒度控制。
特点：
- 强类型 ：存储任意类型的对象（如 RDD[User]）。
- 手动优化：需要开发者自行处理序列化、分区、缓存等优化。
- 函数式操作 ：通过 map、filter、reduce 等函数式算子处理数据。
- 容错性：通过血统（Lineage）机制重建丢失的分区。
适用场景 ：

非结构化数据、需要精细控制的分布式计算（如自定义分区策略）。

2. DataFrame

定义：

DataFrame 是基于 RDD 构建的结构化数据抽象，类似于关系型数据库的表或 Pandas 的 DataFrame。在 Spark 1.3 中引入。
特点：
- Schema 约束 ：数据具有明确的结构（列名、数据类型），通过 Row 对象表示行。
- 优化执行：利用 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎，自动优化查询计划。
- API 类型：弱类型 API（列名在运行时检查），支持 SQL 语法。
- 跨语言支持：在 Java、Scala、Python、R 中接口一致。
适用场景 ：

结构化/半结构化数据（如 JSON、CSV）、SQL 式查询、需要自动优化的批处理。

3. Dataset

定义：

Dataset 是 Spark 1.6 引入的 API，结合了 RDD 的强类型特性 和 DataFrame 的优化引擎。仅在 Scala 和 Java 中可用。
特点：
- 强类型 + 结构化 ：兼具 RDD 的类型安全（如 Dataset[User]）和 DataFrame 的优化能力。
- 统一 API ：与 DataFrame API 兼容（DataFrame = Dataset[Row]）。
- 编码器（Encoder）：使用高效的二进制序列化（优于 Java 序列化）。
适用场景 ：

需要类型安全的复杂业务逻辑、结合函数式和关系式操作的场景。

核心区别对比

特性	RDD	DataFrame	Dataset
数据类型	任意对象（强类型）	结构化的 `Row` 对象（弱类型）	强类型对象（如 `Dataset[User]`）
序列化	Java 序列化（较慢）	Tungsten 二进制编码（高效）	Encoder 序列化（高效）
优化	无自动优化，需手动调优	Catalyst 优化器自动优化	Catalyst 优化器自动优化
API 风格	函数式（`map`, `filter`）	声明式（SQL/DSL）	混合式（强类型 API + DSL）
类型安全	编译时类型检查	运行时类型检查	编译时类型检查
语言支持	所有 Spark 语言	所有 Spark 语言	仅 Scala/Java

演进关系

Spark 1.x：RDD → DataFrame（为结构化数据优化）。
Spark 2.x ：DataFrame 和 Dataset 统一为 Dataset[T]（DataFrame = Dataset[Row]）。

如何选择？

优先用 DataFrame/Dataset ：

大多数场景下，结构化数据处理更高效（Catalyst 优化 + Tungsten）。
需要类型安全时用 Dataset ：

如 Scala/Java 中复杂业务逻辑。
仅底层控制时用 RDD ：

如自定义分区、非结构化数据，或需直接操作分布式数据。

代码示例

spark-submit 参数

在 Spark 中，spark-submit 是提交作业到集群的核心命令。以下是常用参数及其作用，分为 基础参数 、资源参数 和 调优参数：

一、基础参数

参数	说明	示例
`--master`	指定集群模式	`yarn`, `local[*]`, `spark://host:port`, `k8s://...`
`--deploy-mode`	部署模式（客户端或集群）	`client`（默认）或 `cluster`（适合生产）
`--class`	主类名（含包路径）	`--class com.example.MainApp`
`--name`	作业名称（显示在集群UI）	`--name "My Spark Job"`
`--files`	上传文件到 Executor（如配置文件）	`--files config.json`
`--jars`	添加依赖的 JAR 包（逗号分隔）	`--jars lib1.jar,lib2.jar`
`--packages`	从仓库自动下载依赖（Maven格式）	`--packages org.apache.kafka:kafka-clients:3.4.0`

二、资源参数

参数	说明	示例	注意事项
`--executor-memory`	每个 Executor 的内存	`--executor-memory 4g`	需预留内存给系统和开销（如总内存的10%）
`--driver-memory`	Driver 进程的内存	`--driver-memory 2g`	客户端模式下需本地足够内存
`--num-executors`	Executor 数量	`--num-executors 10`	根据集群资源动态调整
`--executor-cores`	每个 Executor 的 CPU 核数	`--executor-cores 2`	总核数 = `num-executors * executor-cores`
`--total-executor-cores`	所有 Executor 的总核数（Standalone 模式）	`--total-executor-cores 20`	优先级低于 `num-executors`

三、调优参数

参数	说明	示例	用途
`--conf spark.serializer`	指定序列化方式	`--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer`	优化序列化性能
`--conf spark.sql.shuffle.partitions`	调整 Shuffle 分区数	`--conf spark.sql.shuffle.partitions=200`	避免数据倾斜或分区过大
`--conf spark.default.parallelism`	默认并行度	`--conf spark.default.parallelism=100`	控制 RDD 的分区数
`--conf spark.memory.fraction`	Executor 内存中用于执行和存储的比例	`--conf spark.memory.fraction=0.6`	调整内存分配策略
`--conf spark.dynamicAllocation.enabled`	启用动态资源分配	`--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true`	按需增减 Executor（需集群支持）

示例命令

关键注意事项

资源分配
- 总内存和核数不能超过集群资源上限。
- 在 YARN 模式下，--executor-memory 包含堆外内存，需预留约 10% 的额外内存（如申请 4g，实际可用约 4g * 0.9）。
动态资源分配
- 启用 spark.dynamicAllocation.enabled=true 时需配置 spark.shuffle.service.enabled=true（YARN 需启动 Shuffle Service）。
依赖管理
- 优先使用 --packages 自动下载依赖，避免手动传 JAR。
- 本地依赖用 --jars，集群依赖需预先上传到 HDFS 或共享存储。
日志与调试
- 添加 --conf spark.eventLog.enabled=true 记录事件日志。
- 在客户端模式下，Driver 日志输出到控制台；集群模式下需通过集群 UI 查看。

参数优化场景

数据倾斜 ：增大 spark.sql.shuffle.partitions 或使用 repartition。
OOM 错误 ：增加 executor-memory 或调整 spark.memory.fraction。
CPU 瓶颈 ：增加 num-executors 或 executor-cores。
网络超时 ：调整 spark.network.timeout（默认 120s）。

hive

Hive 是构建在 Hadoop 生态系统之上的数据仓库工具，旨在简化大规模数据的查询和管理。它通过类 SQL 语法（HiveQL）将结构化数据操作转化为 MapReduce、Tez 或 Spark 任务，适合处理海量数据（如日志、用户行为等）。以下是其核心概念和用法：

Hive 核心特性

特性	描述
SQL-like 语法	支持类似 SQL 的查询语言（HiveQL），降低大数据处理的学习成本。
数据存储	数据存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中，支持多种文件格式（如 ORC、Parquet）。
元数据管理	使用 Metastore（如 MySQL）存储表结构、分区等元信息。
扩展性	支持自定义函数（UDF）、SerDe（序列化/反序列化工具）等扩展功能。
批处理	基于 MapReduce 或 Tez 引擎，适合离线批处理，不适用于实时查询。

Hive 架构

用户接口

CLI、JDBC、Web UI 等工具提交 HiveQL 查询。
Driver

解析查询，生成执行计划，管理任务生命周期。
编译器

将 HiveQL 转换为 MapReduce/Tez/Spark 任务。
元数据存储

Metastore 存储表结构、分区、字段类型等信息。
执行引擎

运行编译后的任务，读写 HDFS 数据。

Hive 数据模型

表（Table）

类似关系型数据库的表，支持内部表（数据由 Hive 管理）和外部表（数据由用户管理）。

CREATE TABLE users (id INT, name STRING) STORED AS ORC;

分区（Partition）

按某一列的值划分数据目录，加速查询（如按日期分区）。

CREATE TABLE logs (log_time STRING, content STRING)

PARTITIONED BY (dt STRING);

分桶（Bucket）

按哈希值将数据分到多个文件，优化 JOIN 和采样效率。

CREATE TABLE orders (order_id INT, user_id INT)

CLUSTERED BY (user_id) INTO 10 BUCKETS;

Hive 应用场景

场景	说明
离线数据分析	处理 TB/PB 级历史数据（如用户行为分析、日志统计）。
ETL 流程	清洗、转换数据后导入数据仓库（如将 CSV 转换为 ORC 格式）。
数据挖掘	结合机器学习库（如 Hive + Mahout）进行聚类、分类等操作。
报表生成	定时生成统计报表（如每日销售额汇总）。

Hive 优缺点

优点	缺点
易用性强（SQL 语法）	延迟高（分钟级响应，不适合实时查询）
可扩展性高（自定义 UDF）	不支持事务和行级更新（Hive 3 部分支持）
兼容 Hadoop 生态（HDFS、HBase 等）	需要优化分区和存储格式提升性能

Hive vs 传统数据库

对比项	Hive	传统数据库（如 MySQL）
数据规模	支持 PB 级数据	适合 GB/TB 级数据
响应速度	高延迟（批处理）	低延迟（实时查询）
事务支持	有限支持（Hive 3+）	完整支持 ACID
存储与计算	分离（HDFS + 计算引擎）	耦合（本地存储 + 计算

Hive 使用示例

创建表并加载数据

CREATE EXTERNAL TABLE user_logs (

ip STRING,

url STRING,

time STRING

) PARTITIONED BY (dt STRING)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'

LOCATION '/hive/data/user_logs';

LOAD DATA INPATH '/input/log_20231001.txt' INTO TABLE user_logs PARTITION (dt='2023-10-01');

聚合查询

SELECT dt, COUNT(*) AS pv

FROM user_logs

WHERE dt BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-07'

GROUP BY dt;

连接多个表

SELECT u.name, SUM(o.amount)

FROM orders o

JOIN users u ON o.user_id = u.id

GROUP BY u.name;

生态工具

Hive Metastore：独立元数据服务（供 Spark、Presto 等共用）。
Hive on Spark：用 Spark 替代 MapReduce 提升计算速度。
Hive LLAP（Live Long and Process）：低延迟交互式查询。

总结

适用场景：离线批处理、海量数据仓库管理。
替代方案 ：实时查询用 Impala 或 Presto ；复杂分析用 Spark SQL。
学习建议：掌握 HiveQL 语法、分区优化和存储格式（ORC/Parquet）。