Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题

这篇文章主要为大家展示了“Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题”这篇文章吧。

成都创新互联公司主营白水网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都APP应用开发,白水h5微信小程序搭建,白水网站营销推广欢迎白水等地区企业咨询

PIG中输入输出分隔符默认是制表符\t,而到了hive中,默认变成了八进制的\001,

也就是ASCII: ctrl - A

Oct   Dec   Hex   ASCII_Char 

001   1       01     SOH (start of heading)

官方的解释说是尽量不和文中的字符重复,因此选用了 crtrl - A,单个的字符可以通过

row format delimited fields terminated by '#'; 指定,PIG的单个分隔符的也可以通过 PigStorage指定,

但是多个字符做分隔符呢?PIG是直接报错,而HIVE只认第一个字符,而无视后面的多个字符。

解决办法:

PIG可以自定义加载函数(load function):继承LoadFunc,重写几个方法就ok了,

详见:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/83825

而在hive中,自定义多分隔符(Multi-character delimiter strings),有2种方法可以实现:

1、利用RegexSe:

RegexSerDe是hive自带的一种序列化/反序列化的方式,主要用来处理正则表达式。

RegexSerDe主要下面三个参数:
input.regex
output.format.string
input.regex.case.insensitive

下面给出一个完整的范例:

add jar /home/june/hadoop/hive-0.8.1-bin/lib/hive_contrib.jar;
CREATE TABLE b(
c0 string,
c1 string,
c2 string)
ROW FORMAT
SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES
( 'input.regex' = '([^,]*),,,,([^,]*),,,,([^,]*)',
'output.format.string' = '%1$s %2$s %3$s')
STORED AS TEXTFILE;

cat b.txt
1,,,,2,,,,3
a,,,,b,,,,c
9,,,,5,,,,7
load data local inpath 'b.txt' overwrite into table b;
select * from b

REF:

http://www.oratea.net/?p=652

http://grokbase.com/t/hive/user/115sw9ant2/hive-create-table

2、重写相应的  InputFormat和OutputFormat方法:

//使用多字符来分隔字段,则需要你自定义InputFormat来实现。

package org.apache.hadoop.mapred;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;

public class MyDemoInputFormat extends TextInputFormat {

    @Override
    public RecordReader getRecordReader(
            InputSplit genericSplit, JobConf job, Reporter reporter)
            throws IOException {
        reporter.setStatus(genericSplit.toString());
        MyDemoRecordReader reader = new MyDemoRecordReader(
                new LineRecordReader(job, (FileSplit) genericSplit));
        return reader;
    }

    public static class MyDemoRecordReader implements
            RecordReader {

        LineRecordReader reader;
        Text text;

        public MyDemoRecordReader(LineRecordReader reader) {
            this.reader = reader;
            text = reader.createValue();
        }

        @Override
        public void close() throws IOException {
            reader.close();
        }

        @Override
        public LongWritable createKey() {
            return reader.createKey();
        }

        @Override
        public Text createValue() {
            return new Text();
        }

        @Override
        public long getPos() throws IOException {
            return reader.getPos();
        }

        @Override
        public float getProgress() throws IOException {
            return reader.getProgress();
        }

        @Override
        public boolean next(LongWritable key, Text value) throws IOException {
            Text txtReplace;
            while (reader.next(key, text)) {
                txtReplace = new Text();
                txtReplace.set(text.toString().toLowerCase().replaceAll("\\|\\|\\|", "\001"));
                value.set(txtReplace.getBytes(), 0, txtReplace.getLength());
                return true;

            }
            return false;
        }
    }
}
//这时候的建表语句是:

create external table IF NOT EXISTS  test(
id string,
name string
)partitioned by (day string) 
STORED AS INPUTFORMAT  
  'org.apache.hadoop.mapred.MyDemoInputFormat'  
OUTPUTFORMAT  
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION '/log/dw_srclog/test';

采集日志到Hive  http://blog.javachen.com/2014/07/25/collect-log-to-hive/

参考:

hive处理日志,自定义inputformat

http://running.iteye.com/blog/907806

http://superlxw1234.iteye.com/blog/1744970

原理很简单:hive 的内部分隔符是“ \001 ”,只要把分隔符替换成“\001 ”即可。

3、顺便提下如何定制hive中NULL的输出,默认在存储时被转义输出为\N,

如果我们需要修改成自定义的,例如为空,同样我们也要利用正则序列化:

hive> CREATE TABLE sunwg02 (id int,name STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim'='\t',
'escape.delim'='\\',
'serialization.null.format'='
) STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 0.046 seconds

hive> insert overwrite table sunwg02 select * from sunwg00;
Loading data to table sunwg02
2 Rows loaded to sunwg02
OK
Time taken: 18.756 seconds

查看sunwg02在hdfs的文件
[hjl@sunwg src]$ hadoop fs -cat /hjl/sunwg02/attempt_201105020924_0013_m_000000_0
mary
101 tom

NULL值没有被转写成’\N’

PS:

其实话说回来这个功能很简单,但不知为何作者没有直接支持,或许未来的版本会支持的。

4、Hive Map、Array嵌套分隔符冲突问题

1|JOHN|abu1/abu21|key1:1'\004'2'\004'3/key12:6'\004'7'\004'8
2|Rain|abu2/abu22|key2:2'\004'2'\004'3/key22:6'\004'7'\004'8
3|Lisa|abu3/abu23|key3:3'\004'2'\004'3/key32:6'\004'7'\004'8

Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题

针对上述文件可以看到, 紫色方框里的都是 array,但是为了避免 array 和 map嵌套array 里的分隔符冲突,

采用了不同的分隔符,一个是 / , 一个是 \004,为什么要用 \004 呢?

因为 hive 默认支持 8 级分隔符:\001~\008,用户只能重写覆盖 \001~\003,其它级别的分隔符 hive 会自己识别解析。

所以以本例来看,建表语句如下:

create EXTERNAL table IF NOT EXISTS testSeparator(
    id string, 
    name string,
    itemList array,
    kvMap map>
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '/'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION '/tmp/dsap/rawdata/ooxx/3';

hive 结果如下:

Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题

以上是“Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


网站标题:Pig、Hive如何解决自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题
网页链接:http://bzwzjz.com/article/igicip.html

其他资讯

Copyright © 2007-2020 广东宝晨空调科技有限公司 All Rights Reserved 粤ICP备2022107769号
友情链接: 企业手机网站建设 成都网站建设 成都响应式网站建设公司 成都网站设计 成都网站建设 高端网站建设 成都响应式网站建设 网站建设 重庆网站建设 成都网站建设 营销网站建设 成都网站制作 成都网站建设 攀枝花网站设计 定制网站制作 成都网站设计 成都网站设计公司 成都网站设计公司 成都网站建设 成都网站建设 泸州网站建设 企业网站制作