Hive 테이블 엔진

Hive 엔진을 사용하면 HDFS Hive 테이블에 대해 SELECT 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Hive 엔진을 사용하면 HDFS의 Hive 테이블에서 SELECT 쿼리를 수행할 수 있습니다. 현재 지원되는 입력 형식은 다음과 같습니다.

• Text: binary를 제외한 단순 스칼라 컬럼 타입만 지원합니다.

• ORC: char를 제외한 단순 스칼라 컬럼 타입을 지원하며, array와 같은 복합 타입만 지원합니다.

• Parquet: 모든 단순 스칼라 컬럼 타입을 지원하며, array와 같은 복합 타입만 지원합니다.

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테이블 만들기

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

CREATE TABLE 쿼리에 대한 자세한 설명은 해당 문서를 참조하십시오.

테이블 구조는 원래 Hive 테이블 구조와 다를 수 있습니다:

• 컬럼 이름은 원래 Hive 테이블과 동일해야 하지만, 그중 일부 컬럼만 사용하거나 순서를 자유롭게 바꿔 사용할 수 있으며, 다른 컬럼에서 계산한 별칭 컬럼도 일부 사용할 수 있습니다.
• 컬럼 타입은 원래 Hive 테이블의 컬럼 타입과 같아야 합니다.
• 파티션 기준 표현식은 원래 Hive 테이블과 일치해야 하며, 해당 표현식에 사용되는 컬럼은 테이블 구조에 포함되어 있어야 합니다.

엔진 매개변수

• thrift://host:port — Hive Metastore 주소

• database — 원격 데이터베이스 이름.

• table — 원격 테이블 이름.

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사용 예시

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HDFS 파일 시스템에서 로컬 캐시를 사용하는 방법

원격 파일 시스템에는 로컬 캐시를 활성화하는 것을 강력히 권장합니다. 벤치마크 결과, 캐시를 사용하면 속도가 거의 2배 빨라집니다.

캐시를 사용하기 전에 config.xml에 이를 추가하십시오.

<local_cache_for_remote_fs>
    <enable>true</enable>
    <root_dir>local_cache</root_dir>
    <limit_size>559096952</limit_size>
    <bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>

• enable: true이면 ClickHouse가 시작된 후 원격 파일 시스템(HDFS)에 대한 로컬 캐시를 유지합니다.
• root_dir: 필수입니다. 원격 파일 시스템의 로컬 캐시 파일을 저장할 루트 디렉터리입니다.
• limit_size: 필수입니다. 로컬 캐시 파일의 최대 크기(바이트)입니다.
• bytes_read_before_flush: 원격 파일 시스템에서 파일을 다운로드할 때 로컬 파일 시스템에 플러시하기 전에 읽을 바이트 수를 제어합니다. 기본값은 1MB입니다.

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ORC 입력 형식으로 Hive 테이블 쿼리하기

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Hive에서 테이블 생성

hive > 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<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
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'

OK
Time taken: 0.51 seconds

hive > 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)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_orc;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-11-05 12:38:16.314    2021-11-05    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 1 row(s)

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ClickHouse에서 테이블 생성

위에서 생성한 Hive 테이블의 데이터를 가져오는 ClickHouse 테이블입니다:

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

SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test.test_orc
SETTINGS input_format_orc_allow_missing_columns = 1

Query id: c3eaffdc-78ab-43cd-96a4-4acc5b480658

Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-04 04:00:44
f_date:               2021-12-03
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18

1 rows in set. Elapsed: 0.078 sec.

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Parquet 입력 형식으로 Hive 테이블 쿼리하기

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Hive에서 테이블 생성하기

hive >
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<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
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'
OK
Time taken: 0.51 seconds

hive >  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)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_parquet;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-12-14 17:54:56.743    2021-12-14    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.766 seconds, Fetched: 1 row(s)

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ClickHouse에서 테이블 생성

위에서 생성한 Hive 테이블의 데이터를 가져오는 ClickHouse 테이블:

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

SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test_parquet
SETTINGS input_format_parquet_allow_missing_columns = 1

Query id: 4e35cf02-c7b2-430d-9b81-16f438e5fca9

Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-14 17:54:56
f_date:               2021-12-14
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_char:               hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18

1 rows in set. Elapsed: 0.357 sec.

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Text 입력 형식으로 Hive 테이블 쿼리하기

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Hive에서 테이블 생성

hive >
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<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
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'
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 34 row(s)

hive >  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)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_text;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-12-14 18:11:17.239    2021-12-14    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.624 seconds, Fetched: 1 row(s)

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ClickHouse에서 테이블 생성

위에서 생성한 Hive 테이블의 데이터를 가져오는 ClickHouse 테이블:

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

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

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'

Query id: 55b79d35-56de-45b9-8be6-57282fbf1f44

Row 1:
──────
f_tinyint:   1
f_smallint:  2
f_int:       3
f_integer:   4
f_bigint:    5
f_float:     6.11
f_double:    7.22
f_decimal:   8
f_timestamp: 2021-12-14 18:11:17
f_date:      2021-12-14
f_string:    hello world
f_varchar:   hello world
f_char:      hello world
f_bool:      true
day:         2021-09-18