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Hive提升篇-Hive修改事务

news 文章来源：https://blog.csdn.net/S1124654/article/details/129059548 2024/11/17 1:36:21

简介

Hive 默认是不允许数据更新操作的，毕竟它不擅长，即使在0.14版本后，做一些额外的配置便可开启Hive数据更新操作。而在海量数据场景下做update、delete之类的行级数据操作时，效率并不如意。

简单使用

修改HIVE_HOME/conf/hive-site.xml，添加如下配置

<property><name>hive.support.concurrency</name><value>true</value>
</property>
<property><name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name><value>nonstrict</value>
</property>
<property><name>hive.txn.manager</name><value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value>
</property>
<property><name>hive.compactor.initiator.on</name><value>true</value>
</property>
<property><name>hive.compactor.worker.threads</name><value>1</value>
</property>

建表

create table if not exists accountInfo(
id int,
name string,
age int
)
clustered by (id) into 4 buckets 
stored as orc TBLPROPERTIES ('transactional'='true');

建表须知

1 注意存储格式按ORC方式
2 进行数据分桶
3 添加表属性：‘transactional’=‘true’

分发配置到其他hive节点。

测试如下

插入测试数据

在这里插入图片描述

更新数据（此处配置了Hive on Tez）

在这里插入图片描述

数据删除

在这里插入图片描述

hive作为数仓常用技术工具，更多的是用于数据的存储分析，而比较少涉及到数据更新。并且在OLAP场景下并不适合做原有数据更新，更不用说行级别的细粒度操作。记得在一些状态更新场景下会有缓慢渐变维的运用，可即使如此也要运用拉链表保存历史数据，很少将原有数据直接覆盖；你不知道被覆盖的数据蕴含着怎样的价值。

而在一些海量OLTP场景中，也会运用Hbase去替代传统RDB架构；若在运用中伴有大量的数据更新操作，我想Hbase会是不错的选择。

Hive事务原理简介

Apache Hive 0.13 版本引入了事务特性，能够在 Hive 表上实现 ACID 语义，包括 INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE 语句、增量数据抽取等。Hive 3.0 又对该特性进行了优化，包括改进了底层的文件组织方式，减少了对表结构的限制，以及支持条件下推和向量化查询。Hive 事务表的介绍和使用方法可以参考 Hive Wiki 和各类教程，本文将重点讲述 Hive 事务表是如何在 HDFS 上存储的，及其读写过程是怎样的。

文件结构

插入数据

CREATE TABLE employee (id int, name string, salary int)
STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional' = 'true');INSERT INTO employee VALUES
(1, 'Jerry', 5000),
(2, 'Tom',   8000),
(3, 'Kate',  6000);

INSERT 语句会在一个事务中运行。它会创建名为 delta 的目录，存放事务的信息和表的数据。

1
2
3

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000
/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/_orc_acid_version
/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/bucket_00000

目录名称的格式为 delta_minWID_maxWID_stmtID，即 delta 前缀、写事务的 ID 范围、以及语句 ID。具体来说：

所有 INSERT 语句都会创建 delta 目录。UPDATE 语句也会创建 delta 目录，但会先创建一个 delete 目录，即先删除、后插入。delete 目录的前缀是 delete_delta；
Hive 会为所有的事务生成一个全局唯一的 ID，包括读操作和写操作。针对写事务（INSERT、DELETE 等），Hive 还会创建一个写事务 ID（Write ID），该 ID 在表范围内唯一。写事务 ID 会编码到 delta 和 delete 目录的名称中；
语句 ID（Statement ID）则是当一个事务中有多条写入语句时使用的，用作唯一标识。

再看文件内容，_orc_acid_version 的内容是 2，即当前 ACID 版本号是 2。它和版本 1 的主要区别是 UPDATE 语句采用了 split-update 特性，即上文提到的先删除、后插入。这个特性能够使 ACID 表支持条件下推等功能，具体可以查看 HIVE-14035。bucket_00000 文件则是写入的数据内容。由于这张表没有分区和分桶，所以只有这一个文件。事务表都以 ORC 格式存储的，我们可以使用 orc-tools 来查看文件的内容：

$ orc-tools data bucket_00000
{"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":0,"currentTransaction":1,"row":{"id":1,"name":"Jerry","salary":5000}}
{"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":1,"currentTransaction":1,"row":{"id":2,"name":"Tom","salary":8000}}
{"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":2,"currentTransaction":1,"row":{"id":3,"name":"Kate","salary":6000}}

输出内容被格式化为了一行行的 JSON 字符串，我们可以看到具体数据是在 row 这个键中的，其它键则是 Hive 用来实现事务特性所使用的，具体含义为：

operation 0 表示插入，1 表示更新，2 表示删除。由于使用了 split-update，UPDATE 是不会出现的；
originalTransaction 是该条记录的原始写事务 ID。对于 INSERT 操作，该值和 currentTransaction 是一致的。对于 DELETE，则是该条记录第一次插入时的写事务 ID；
bucket 是一个 32 位整型，由 BucketCodec 编码，各个二进制位的含义为：
- 1-3 位：编码版本，当前是 001；
- 4 位：保留；
- 5-16 位：分桶 ID，由 0 开始。分桶 ID 是由 CLUSTERED BY 子句所指定的字段、以及分桶的数量决定的。该值和 bucket_N 中的 N 一致；
- 17-20 位：保留；
- 21-32 位：语句 ID；
- 举例来说，整型 536936448 的二进制格式为 00100000000000010000000000000000，即它是按版本 1 的格式编码的，分桶 ID 为 1；
rowId 是一个自增的唯一 ID，在写事务和分桶的组合中唯一；
currentTransaction 当前的写事务 ID；
row 具体数据。对于 DELETE 语句，则为 null。

我们可以注意到，文件中的数据会按 (originalTransaction, bucket, rowId) 进行排序，这点对后面的读取操作非常关键。

这些信息还可以通过 row__id 这个虚拟列进行查看：

1	SELECT row__id, id, name, salary FROM employee;

输出结果为：

1
2
3

{"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":0}    1       Jerry   5000
{"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":1}    2       Tom     8000
{"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":2}    3       Kate    6000

增量数据抽取 API V2

Hive 3.0 还改进了先前的增量抽取 API，通过这个 API，用户或第三方工具（Flume 等）就可以利用 ACID 特性持续不断地向 Hive 表写入数据了。这一操作同样会生成 delta 目录，但更新和删除操作不再支持。

StreamingConnection connection = HiveStreamingConnection.newBuilder().connect();
connection.beginTransaction();
connection.write("11,val11,Asia,China".getBytes());
connection.write("12,val12,Asia,India".getBytes());
connection.commitTransaction();
connection.close();

更新数据

1	UPDATE employee SET salary = 7000 WHERE id = 2;

这条语句会先查询出所有符合条件的记录，获取它们的 row__id 信息，然后分别创建 delete 和 delta 目录：

1
2
3

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/bucket_00000
/user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000
/user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000

delete_delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000 包含了删除的记录：

1	{"operation":2,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":1,"currentTransaction":2,"row":null}

delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000 包含更新后的数据：

1	{"operation":0,"originalTransaction":2,"bucket":536870912,"rowId":0,"currentTransaction":2,"row":{"id":2,"name":"Tom","salary":7000}}

DELETE 语句的工作方式类似，同样是先查询，后生成 delete 目录。

合并表

MERGE 语句和 MySQL 的 INSERT ON UPDATE 功能类似，它可以将来源表的数据合并到目标表中：

CREATE TABLE employee_update (id int, name string, salary int);
INSERT INTO employee_update VALUES
(2, 'Tom',  7000),
(4, 'Mary', 9000);MERGE INTO employee AS a
USING employee_update AS b ON a.id = b.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET salary = b.salary
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (b.id, b.name, b.salary);

这条语句会更新 Tom 的薪资字段，并插入一条 Mary 的新记录。多条 WHEN 子句会被视为不同的语句，有各自的语句 ID（Statement ID）。INSERT 子句会创建 delta_0000002_0000002_0000 文件，内容是 Mary 的数据；UPDATE 语句则会创建 delete_delta_0000002_0000002_0001 和 delta_0000002_0000002_0001 两个文件，删除并新增 Tom 的数据。

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000
/user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0000
/user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000002_0000002_0001
/user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0001

压缩

随着写操作的积累，表中的 delta 和 delete 文件会越来越多。事务表的读取过程中需要合并所有文件，数量一多势必会影响效率。此外，小文件对 HDFS 这样的文件系统也是不够友好的。因此，Hive 引入了压缩（Compaction）的概念，分为 Minor 和 Major 两类。

Minor Compaction 会将所有的 delta 文件压缩为一个文件，delete 也压缩为一个。压缩后的结果文件名中会包含写事务 ID 范围，同时省略掉语句 ID。压缩过程是在 Hive Metastore 中运行的，会根据一定阈值自动触发。我们也可以使用如下语句人工触发：

1	ALTER TABLE employee COMPACT 'minor';

以上文中的 MERGE 语句的结果举例，在运行了一次 Minor Compaction 后，文件目录结构将变为：

1 2	/user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000001_0000002 /user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000002

在 delta_0000001_0000002/bucket_00000 文件中，数据会被排序和合并起来，因此文件中将包含两行 Tom 的数据。Minor Compaction 不会删除任何数据。

Major Compaction 则会将所有文件合并为一个文件，以 base_N 的形式命名，其中 N 表示最新的写事务 ID。已删除的数据将在这个过程中被剔除。row__id 则按原样保留。

1	/user/hive/warehouse/employee/base_0000002

需要注意的是，在 Minor 或 Major Compaction 执行之后，原来的文件不会被立刻删除。这是因为删除的动作是在另一个名为 Cleaner 的线程中执行的。因此，表中可能同时存在不同事务 ID 的文件组合，这在读取过程中需要做特殊处理。

读取过程

我们可以看到 ACID 事务表中会包含三类文件，分别是 base、delta、以及 delete。文件中的每一行数据都会以 row__id 作为标识并排序。从 ACID 事务表中读取数据就是对这些文件进行合并，从而得到最新事务的结果。这一过程是在 OrcInputFormat 和 OrcRawRecordMerger 类中实现的，本质上是一个合并排序的算法。

以下列文件为例，产生这些文件的操作为：插入三条记录，进行一次 Major Compaction，然后更新两条记录。1-0-0-1 是对 originalTransaction - bucketId - rowId - currentTransaction 的缩写。

+----------+    +----------+    +----------+
| base_1   |    | delete_2 |    | delta_2  |
+----------+    +----------+    +----------+
| 1-0-0-1  |    | 1-0-1-2  |    | 2-0-0-2  |
| 1-0-1-1  |    | 1-0-2-2  |    | 2-0-1-2  |
| 1-0-2-1  |    +----------+    +----------+
+----------+

合并过程为：

对所有数据行按照 (originalTransaction, bucketId, rowId) 正序排列，(currentTransaction) 倒序排列，即：
- 1-0-0-1
- 1-0-1-2
- 1-0-1-1
- …
- 2-0-1-2
获取第一条记录；
如果当前记录的 row__id 和上条数据一样，则跳过；
如果当前记录的操作类型为 DELETE，也跳过；
- 通过以上两条规则，对于 1-0-1-2 和 1-0-1-1，这条记录会被跳过；
如果没有跳过，记录将被输出给下游；
重复以上过程。

合并过程是流式的，即 Hive 会将所有文件打开，预读第一条记录，并将 row__id 信息存入到 ReaderKey 类型中。该类型实现了 Comparable 接口，因此可以按照上述规则自定义排序：

public class RecordIdentifier implements WritableComparable<RecordIdentifier> {private long writeId;private int bucketId;private long rowId;protected int compareToInternal(RecordIdentifier other) {if (other == null) { return -1; }if (writeId != other.writeId) { return writeId < other.writeId ? -1 : 1; }if (bucketId != other.bucketId) { return bucketId < other.bucketId ? - 1 : 1; }if (rowId != other.rowId) { return rowId < other.rowId ? -1 : 1; }return 0;}
}public class ReaderKey extends RecordIdentifier {private long currentWriteId;private boolean isDeleteEvent = false;public int compareTo(RecordIdentifier other) {int sup = compareToInternal(other);if (sup == 0) {if (other.getClass() == ReaderKey.class) {ReaderKey oth = (ReaderKey) other;if (currentWriteId != oth.currentWriteId) { return currentWriteId < oth.currentWriteId ? +1 : -1; }if (isDeleteEvent != oth.isDeleteEvent) { return isDeleteEvent ? -1 : +1; }} else {return -1;}}return sup;}
}

然后，ReaderKey 会和文件句柄一起存入到 TreeMap 结构中。根据该结构的特性，我们每次获取第一个元素时就能得到排序后的结果，并读取数据了。

public class OrcRawRecordMerger {private TreeMap<ReaderKey, ReaderPair> readers = new TreeMap<>();public boolean next(RecordIdentifier recordIdentifier, OrcStruct prev) {Map.Entry<ReaderKey, ReaderPair> entry = readers.pollFirstEntry();}
}

选择文件

上文中提到，事务表目录中会同时存在多个事务的快照文件，因此 Hive 首先要选择出反映了最新事务结果的文件集合，然后再进行合并。举例来说，下列文件是一系列操作后的结果：两次插入，一次 Minor Compaction，一次 Major Compaction，一次删除。

delta_0000001_0000001_0000
delta_0000002_0000002_0000
delta_0000001_0000002
base_0000002
delete_delta_0000003_0000003_0000

过滤过程为：

从 Hive Metastore 中获取所有成功提交的写事务 ID 列表；
从文件名中解析出文件类型、写事务 ID 范围、以及语句 ID；
选取写事务 ID 最大且合法的那个 base 目录，如果存在的话；
对 delta 和 delete 文件进行排序：
- minWID 较小的优先；
- 如果 minWID 相等，则 maxWID 较大的优先；
- 如果都相等，则按 stmtID 排序；没有 stmtID 的会排在前面；
将 base 文件中的写事务 ID 作为当前 ID，循环过滤所有 delta 文件：
- 如果 maxWID 大于当前 ID，则保留这个文件，并以此更新当前 ID；
- 如果 ID 范围相同，也会保留这个文件；
- 重复上述步骤。

过滤过程中还会处理一些特别的情况，如没有 base 文件，有多条语句，包含原始文件（即不含 row__id 信息的文件，一般是通过 LOAD DATA 导入的），以及 ACID 版本 1 格式的文件等。具体可以参考 AcidUtils#getAcidState 方法。

并行执行

在 Map-Reduce 模式下运行 Hive 时，多个 Mapper 是并行执行的，这就需要将 delta 文件按一定的规则组织好。简单来说，base 和 delta 文件会被分配到不同的分片（Split）中，但所有分片都需要能够读取所有的 delete 文件，从而根据它们忽略掉已删除的记录。

向量化查询

当向量化查询特性开启时，Hive 会尝试将所有的 delete 文件读入内存，并维护一个特定的数据结构，能够快速地对数据进行过滤。如果内存放不下，则会像上文提到的过程一样，逐步读取 delete 文件，使用合并排序的算法进行过滤。

public class VectorizedOrcAcidRowBatchReader {private final DeleteEventRegistry deleteEventRegistry;protected static interface DeleteEventRegistry {public void findDeletedRecords(ColumnVector[] cols, int size, BitSet selectedBitSet);}static class ColumnizedDeleteEventRegistry implements DeleteEventRegistry {}static class SortMergedDeleteEventRegistry implements DeleteEventRegistry {}public boolean next(NullWritable key, VectorizedRowBatch value) {BitSet selectedBitSet = new BitSet(vectorizedRowBatchBase.size);this.deleteEventRegistry.findDeletedRecords(innerRecordIdColumnVector,vectorizedRowBatchBase.size, selectedBitSet);for (int setBitIndex = selectedBitSet.nextSetBit(0), selectedItr = 0;setBitIndex >= 0;setBitIndex = selectedBitSet.nextSetBit(setBitIndex+1), ++selectedItr) {value.selected[selectedItr] = setBitIndex;}}
}

事务管理

为了实现 ACID 事务机制，Hive 还引入了新的事务管理器 DbTxnManager，它能够在查询计划中分辨出 ACID 事务表，联系 Hive Metastore 打开新的事务，完成后提交事务。它也同时实现了过去的读写锁机制，用来支持非事务表的情形。

Hive Metastore 负责分配新的事务 ID。这一过程是在一个数据库事务中完成的，从而避免多个 Metastore 实例冲突的情况。

abstract class TxnHandler {private List<Long> openTxns(Connection dbConn, Statement stmt, OpenTxnRequest rqst) {String s = sqlGenerator.addForUpdateClause("select ntxn_next from NEXT_TXN_ID");s = "update NEXT_TXN_ID set ntxn_next = " + (first + numTxns);for (long i = first; i < first + numTxns; i++) {txnIds.add(i);rows.add(i + "," + quoteChar(TXN_OPEN) + "," + now + "," + now + ","+ quoteString(rqst.getUser()) + "," + quoteString(rqst.getHostname()) + "," + txnType.getValue());}List<String> queries = sqlGenerator.createInsertValuesStmt("TXNS (txn_id, txn_state, txn_started, txn_last_heartbeat, txn_user, txn_host, txn_type)", rows);}
}

PS: 向量化查询

向量化查询执行是Hive特性，可以大大减少典型查询操作（如扫描，过滤器，聚合和连接）的CPU使用率。一个标准的查询执行系统一次处理一行。这涉及在执行的内部循环中长的代码路径和重要的元数据解释。目前Hive也严重依赖于惰性的反序列化，数据列通过一层对象检查器来识别列类型，反序列化数据并在内部循环中确定合适的表达式例程。这些虚拟方法调用层进一步减慢了处理速度。向量化的查询执行通过一次处理1024行的数据块来简化操作。在块内，每一列都被存储为一个向量（一个基本数据类型的数组）。算术和比较等简单操作是通过在紧密循环中快速迭代向量来完成的，在循环内没有或很少有函数调用或条件分支。这些循环以简化的方式进行编译，使用相对较少的指令，并通过有效地使用处理器流水线和高速缓存存储器，以较少的时钟周期完成每条指令

简介

简单使用

Hive事务原理简介

文件结构

读取过程

事务管理

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