Hive方便地实现存储过程是怎样的
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第一种是 HPL/SQL。这种方式目前还不完善,比如游标使用限制多,很多功能无法实现,对变量要求严格,经常发生不兼容的错误。只要可调试,代码报错并非障碍,但 HPL/SQL 的问题在于不可调试,对于开发者就很不方便。
更不方便的是,HPL/SQL 缺乏 JDBC 接口,无法方便地嵌入 JAVA 程序,只能在 JAVA 中调用命令行执行 HPL/SQL,再由 HPL/SQL 实施计算并将结果回写 Hive 临时表,最后 JAVA 通过 Hive 的 JDBC 读取临时表。
第二种是用 JAVA 开发的 UDF 间接实现。JAVA 缺乏结构化计算类库,所有的算法都要硬编码,比如最基本的二维表要用 ArrayList+HashMap 组合实现,最简单的分组汇总要写几十行,关联计算更是冗长繁琐。由于硬编码很难统一规则,所以即使相似的业务逻辑,具体算法也是千差万别,这就导致代码可读性差、维护困难。
JAVA 存储过程还存在高耦合性的问题。JAVA 类无法进行热部署,每次修改都要重新编译并重启 Hive 服务,这会对生产环境产生严重影响。如果设计一个巧妙的结构,也许能降低耦合性,但项目成本必然大幅上升。
如果使用集算器,实现 Hive 存储过程就会方便很多。
集算器具有丰富的结构化类库,无论查询、排序、聚合还是分组汇总、关联查询,都可以用内置函数直接实现。集算器也提供了针对结构化数据的分支判断、循环语句、动态语法,复杂业务逻辑也可轻松实现。集算器允许设置断点、跟踪调试,以便程序员快速排错。向上接口方面,集算器提供了标准的 JDBC 驱动,供 JAVA 代码调用,实际的存储过程则以脚本文件的形式存在,修改存储过程不影响 JAVA 代码或 Hive 服务。向下接口方面,集算器除了支持标准的 Hive JDBC,还提供了更高性能的私有接口,两者都可执行 HSQL 语句。
例子:Hive 中 sales 表按销售、年、月分组汇总后如下:
存储过程算法:调整每个销售 Q1Q2 的账务,具体是将 4 月份的 1000 元转移到 3 月份。要求对同一个销售同一年的数据做调整,如果 3 月份缺失,则调整时需在 3 月份追加 -1000 的空记录,以便平衡账务,如果 4 月份缺失,则调整时在 4 月份追加 1000 的空记录,都缺失则不做调整。
计算结果应当如下:
集算器存储过程如下:
A | B | C | D | |
1 | =connect@l("hiveDB") | /connect to hive via jdbc | ||
2 | =A1.cursor@x("select sellerid,year(orderdate) y,month(orderdate) m,sum(amount)amount from sales group by sellerid,year(orderdate),month(orderdate) order by sellerid, year(orderdate),month(orderdate)") | /run HSQL | ||
3 | =A2.create() | /prepare a blank result | ||
4 | for A2;[sellerid,y] | /batch for every year of every seller | ||
5 | =A4.select(m==3) | =A4.select(m==4) | /reocrd of Mar. and Apr. | |
6 | if B5!=[] && C5!=[] | >B5.amount=B5.amount-1000 | /if both exist then modify batch | |
7 | >C5.amount=C5.amount+1000 | |||
8 | else if B5==[] &&C5!=[] | >A3.record([A4.sellerid,A4.y,3,-1000]) | /if Mar. not exists then add new reocord to result | |
9 | >C5.amount=C5.amount+1000 | /modify batch | ||
10 | else if B5!=[] &&C5==[] | >B5.amount=B5.amount-1000 | /if Apr. not exists then add new record to result | |
11 | >A3.record([A4.sellerid,A4.y,4,1000]) | /modify batch | ||
12 | >A3.paste@i(A4.(sellerid),A4.(y),A4.(m),A4.(amount)) | /union up this batch to result | ||
13 | return A3.sort(sellerid,y,m) | /sort and return result |
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