Apache Hive 兼容性

适用于： Databricks Runtime

Azure Databricks 中的 Apache Spark SQL 已设计为与 Apache Hive（包括元存储连接性、SerDe 和 UDF）兼容。

SerDe 和 UDF

Hive SerDe 和 UDF 基于 Hive 1.2.1。

元存储连接性

请参阅外部 Apache Hive 元存储（旧版），以了解如何将 Azure Databricks 连接到外部托管的 Hive 元存储。

支持的 Hive 功能

Spark SQL 支持绝大多数 Hive 功能，如：

• Hive 查询语句，包括：
  • SELECT
  • GROUP BY
  • ORDER BY
  • CLUSTER BY
  • 排序依据
• 所有 Hive 表达式，包括：
  • 关系表达式（=、⇔、==、<>、<、>、>=、<=，等等）
  • 算术表达式（+、-、*、/、%，等等）
  • 逻辑表达式（AND、&&、OR、||，等等）
  • 复杂类型构造函数
  • 数学表达式（sign、ln、cos，等等）
  • 字符串表达式（instr、length、printf，等等）
• 用户定义的函数 (UDF)
• 用户定义的聚合函数 (UDAF)
• 用户定义的序列化格式 (SerDe)
• 开窗函数
• 联接
  • JOIN
  • {LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN
  • LEFT SEMI JOIN
  • CROSS JOIN
• Unions
• 子查询
  • SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2
• 采样
• 说明
• 包括动态分区插入的已分区表
• 视图
• 绝大部分 DDL 语句，包括：
  • CREATE TABLE
  • CREATE TABLE AS SELECT
  • ALTER TABLE
• 大多数 Hive 数据类型，包括：
  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INT
  • BIGINT
  • BOOLEAN
  • FLOAT
  • DOUBLE
  • STRING
  • BINARY
  • TIMESTAMP
  • DATE
  • ARRAY<>
  • MAP<>
  • STRUCT<>

不受支持的 Hive 功能

以下各部分包含了 Spark SQL 不支持的 Hive 功能的列表。 其中的大多数功能在 Hive 部署中很少使用。

主要 Hive 功能

• 写入到由 Hive 创建的通过 Bucket 进行存储的表
• ACID 细化的更新

复杂的 Hive 功能

• 联合类型
• 唯一联接
• 列统计信息收集：Spark SQL 目前不会借助扫描来收集列统计信息，并且只支持对 Hive 元存储的 sizeInBytes 字段进行填充

Hive 输入和输出格式

• 适用于 CLI 的文件格式：对于显示回 CLI 中的结果，Spark SQL 只支持 TextOutputFormat
• Hadoop 存档

Hive 优化

Spark 中未包括少量的 Hive 优化。 其中一些（如索引）并不太重要，因为 Spark SQL 有内存中计算模型。

• 块级别位图索引和虚拟列（用于生成索引）。
• 自动为 join 和 groupby 确定减速器的数量：在 Spark SQL 中，需要使用 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks]; 来控制在执行 shuffle 操作后的并行度。
• 倾斜数据标志：Spark SQL 不会遵循 Hive 中的倾斜数据标志。
• join 中的 STREAMTABLE 提示：Spark SQL 不会遵循 STREAMTABLE 提示。
• 合并查询结果的多个小文件：如果结果输出包含多个小文件，Hive 可以选择性地将这些小文件合并为较少的大文件，以避免溢出 HDFS 元数据。 Spark SQL 不支持此功能。