Hadoop Hive概念学习系列之hive的索引及案例（八）

hive里的索引是什么？

　　索引是标准的数据库技术，hive 0.7版本之后支持索引。Hive提供有限的索引功能，这不像传统的关系型数据库那样有“键(key)”的概念，用户可以在某些列上创建索引来加速某些操作，给一个表创建的索引数据被保存在另外的表中。 Hive的索引功能现在还相对较晚，提供的选项还较少。但是，索引被设计为可使用内置的可插拔的java代码来定制，用户可以扩展这个功能来满足自己的需求。 当然不是说有的查询都会受惠于Hive索引。用户可以使用EXPLAIN语法来分析HiveQL语句是否可以使用索引来提升用户查询的性能。像RDBMS中的索引一样，需要评估索引创建的是否合理，毕竟，索引需要更多的磁盘空间，并且创建维护索引也会有一定的代价。 用户必须要权衡从索引得到的好处和代价。

 Hive的索引目的是什么?

　　Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度。
没有索引时，类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询，Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的rows。但是如果在字段col1上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。与其他传统数据库一样，增加索引在提升查询速度时，会消耗额外资源去创建索引和需要更多的磁盘空间存储索引。
Hive 0.7.0版本中，加入了索引。Hive 0.8.0版本中增加了bitmap索引。

如何在hive里创建索引？

　　说明：索引测试表是user，索引是user_index。

步骤一：先创建索引测试表

create table user(
id int, 
name string
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

步骤二：往索引测试表里导入数据

LOAD DATA LOCAL INPATH '/export1/tmp/wyp/row.txt' OVERWRITE INTO TABLE user;

步骤三：给索引测试表，创建索引之前测试

SELECT * FROM user where id =500000;





默认会去，加载整张表或分区，然后处理所有的rows。

Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1

.......

Ended Job = job_1384246387966_0247
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 2 Cumulative CPU: 5.63 sec 
HDFS Read: 361084006 HDFS Write: 357 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 5 seconds 630 msec
OK
500000 wyp.
Time taken: 14.107 seconds, Fetched: 1 row(s)

可以看出，一共用了14.107s。

步骤四：对索引测试表，创建索引，即这里是在表的属性id上，创建索引

hive > CREATE INDEX user_index ON TABLE user(id)     //索引一定是建立在某个属性或某些属性上的
     > AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' 
     > WITH deferred REBUILD
     > IN TABLE user_index_table;

 或者

CREATE INDEX user_index ON TABLE user(id) AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' WITH deferred REBUILD IN TABLE user_index_table;

　　这样就对索引测试表user创建好了一个索引。索引名字为user_index。创建索引后的表命名为， user_index_table。

步骤五： 填充索引测试表的索引数据

ALTER INDEX user_index on user REBUILD;

步骤六：查看下创建索引后的表的内容

hive> SELECT * FROM user_index_table LIMIT 5; 

0 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/table02/000000_0 [0]
1 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/table02/000000_0 [352]
2 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/table02/000000_0 [704]
3 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/table02/000000_0 [1056]
4 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/table02/000000_0 [1408]
Time taken: 0.244 seconds, Fetched: 5 row(s)

步骤七：对创建索引后的user再进行测试

hive> select * from user where id =500000;

在表user的字段id上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。

Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1

...

MapReduce Total cumulative CPU time: 5 seconds 630 msec
Ended Job = job_1384246387966_0247
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 2 Cumulative CPU: 5.63 sec 
HDFS Read: 361084006 HDFS Write: 357 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 5 seconds 630 msec
OK
500000 wyp.
Time taken: 13.042 seconds, Fetched: 1 row(s)

　　可以看出，明显加快了些。

扩展

　　若在Hive创建索引还存在bug：如果表格的模式信息来自SerDe，Hive将不能创建索引：

hive> CREATE INDEX employees_index
> ON TABLE employees (country)
> AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'
> WITH DEFERRED REBUILD
> IDXPROPERTIES ('creator' = 'me','created_at' = 'some_time')
> IN TABLE employees_index_table
> COMMENT 'Employees indexed by country and name.';

FAILED: Error in metadata: java.lang.RuntimeException: \
Check the index columns, they should appear in the table being indexed.
FAILED: Execution Error, return code 1 from \
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6104090.html，如需转载请自行联系原作者