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Hive

Hive引擎允许对HDFS Hive表执行 SELECT 查询。目前它支持如下输入格式:

-文本:只支持简单的标量列类型，除了 Binary

  • ORC:支持简单的标量列类型，除了char; 只支持 array 这样的复杂类型

  • Parquet:支持所有简单标量列类型;只支持 array 这样的复杂类型

创建表​

查看CREATE TABLE查询的详细描述。

表的结构可以与原来的Hive表结构有所不同:

  • 列名应该与原来的Hive表相同，但你可以使用这些列中的一些，并以任何顺序，你也可以使用一些从其他列计算的别名列。
  • 列类型与原Hive表的列类型保持一致。
  • “Partition by expression”应与原Hive表保持一致，“Partition by expression”中的列应在表结构中。

引擎参数

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

  • database — 远程数据库名.

  • table — 远程数据表名.

使用示例​

如何使用HDFS文件系统的本地缓存​

我们强烈建议您为远程文件系统启用本地缓存。基准测试显示，如果使用缓存，它的速度会快两倍。

在使用缓存之前，请将其添加到 config.xml

  • enable: 开启后，ClickHouse将为HDFS (远程文件系统)维护本地缓存。
  • root_dir: 必需的。用于存储远程文件系统的本地缓存文件的根目录。
  • limit_size: 必需的。本地缓存文件的最大大小(单位为字节)。
  • bytes_read_before_flush: 从远程文件系统下载文件时，刷新到本地文件系统前的控制字节数。缺省值为1MB。

当ClickHouse为远程文件系统启用了本地缓存时，用户仍然可以选择不使用缓存，并在查询中设置 use_local_cache_for_remote_storage = 0, use_local_cache_for_remote_storage 默认为 1。

查询 ORC 输入格式的Hive 表​

在 Hive 中建表​

在 ClickHouse 中建表​

ClickHouse中的表，从上面创建的Hive表中获取数据:

查询 Parquest 输入格式的Hive 表​

在 Hive 中建表​

在 ClickHouse 中建表​

ClickHouse 中的表， 从上面创建的Hive表中获取数据:

查询文本输入格式的Hive表​

在Hive 中建表​

在 ClickHouse 中建表​

ClickHouse中的表， 从上面创建的Hive表中获取数据: