阿里云大数据利器Maxcompute学习之-假如你使用过hive-阿里云开发者社区

如果您是一个大数据开发工程师并且使用过hadoop的hive框架，那么恭喜您，阿里云的大数据计算服务-Maxcompute，您已经会了90%。这篇文章就来简单对比下Maxcompute和hive的异同，来方便刚开始使用Maxcompute的用户，从hive秒速迁移到Maxcompute的使用上。
首先，回顾下hive的概念。
1、hive是基于hadoop的,以表的形式来存储数据，实际上数据是存储在hdfs上，数据库和表其实是hdfs上的两层目录，数据是放在表名称目录下的，计算还是转换成mapreduce计算。
2、hive可以通过客户端命令行和java api操作数据
3、hive是hql语言操作表，跟通用sql语言的语法大致相同，可能会多一些符合本身计算的函数等。hql会解析成mapreduce进行相关逻辑计算
4、hive有分区分桶的概念
5、hive可以通过命令从本地服务器来上传下载表数据
hive可以通过外部表功能映射hbase和es等框架的数据
6、hive任务可以通过hadoop提供的webUI来查看任务进度，日志等
7、hive支持自定义函数udf，udaf，udtf
8、hive可以通过hue界面化操作
9、hive可以通过sqoop等工具和其他数据源交互
10、资源调度依赖于hadoop-yarn平台
那么如果你对这些hive的功能稍微熟悉的话，现在我告诉你，Maxcompute的功能以及用法和上述hive功能基本一致。
先看下Maxcompute的组件：
MaxCompute 主要服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，支持sql查询计算，自定义函数udf实现复杂逻辑，mapreduce程序实现更具体的业务计算，支持Graph面向迭代的图计算处理框架，提供java api来连接操作sqltask。
是不是初步看起来MaxCompute也是和hive一样，可以用sql，udf，mr
①文件系统对比

对比差异之前，容许我先简单介绍下阿里云的基石-飞天系统，详细的可以网上搜下。飞天系统是分布式的文件存储和计算系统，听起来是不是好熟悉，是不是和hadoop的味道一样。这里对于Maxcompute可以暂时把它当作是hadoop类似的框架，那Maxcompute就是基于飞天系统的，类似于hive基于hadoop。

hive的数据实际上是在hdfs上，元数据一般放在mysql，以表的形式展现。你可以直接到hdfs上查到具体文件。Maxcompute的数据是在飞天文件系统，对外不暴露文件系统，底层优化会自动做好。
②hive和Maxcompute客户端
直接上图来对比
hive的客户端：

Maxcompute(原odps)的客户端：

是不是看起来一致。
实际上
项目空间（Project）是 MaxCompute 的基本组织单元，它类似于传统数据库的Database 或 Schema 的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。一个用户可以同时拥有多个项目空间的权限

配置文件如图

在客户端中可以执行sql和其他命令。

那么MaxCompute除了命令行客户端也提供了python和java的sdk来访问。不说了直接上代码

import java.util.List;
    import com.aliyun.odps.Instance;
    import com.aliyun.odps.Odps;
    import com.aliyun.odps.OdpsException;
    import com.aliyun.odps.account.Account;
    import com.aliyun.odps.account.AliyunAccount;
    import com.aliyun.odps.data.Record;
    import com.aliyun.odps.task.SQLTask;
    public class testSql {
//这里accessId和accessKey是阿里云为安全设置的账户访问验证，类似于密码，不止是在Maxcompute中使用
    private static final String accessId = "";
    private static final String accessKey = “”;
//这里是的服务地址
    private static final String endPoint = "http://service.odps.aliyun.com/api";
//Maxcompute的项目名称，类似于hive的database
    private static final String project = "";
    private static final String sql = "select category from iris;";
    public static void
    main(String[] args) {
      Account account = new AliyunAccount(accessId, accessKey);
       Odps odps = new Odps(account);
       odps.setEndpoint(endPoint);
       odps.setDefaultProject(project);
       Instance i;
      try {
         i = SQLTask.run(odps, sql);
         i.waitForSuccess();
         List<Record> records = SQLTask.getResult(i); 
         for(Record r:records){
            System.out.println(r.get(0).toString());
         }
      } catch (OdpsException e) {
         e.printStackTrace();
      }
   }
  }

是不是觉得很亲切，跟大多数数据库的访问方式一样。
③odpscmd和hivesql
首先来看建表语句
hive标准建表语句：

hive> create table page_view
    > (
    > page_id bigint comment '页面ID',
    > page_name string comment '页面名称',
    > page_url string comment '页面URL'
    > )
    > comment '页面视图'
    > partitioned by (ds string comment '当前时间，用于分区字段')
    > row format delimited
    > stored as rcfile
    > location '/user/hive/test';

maxcompute建表语句：

create table page_view  
(  
page_id bigint comment '页面ID',  
page_name string comment '页面名称',  
page_url string comment '页面URL'  
)  partitioned by (ds string comment '当前时间，用于分区字段')

从建表语句上明显的可以感觉出来，maxcompute没有指定分隔符，没有指定文件存储路径，没有指定文件的存储格式。难道是默认的吗？不。
因为maxcompute是基于阿里云飞天文件系统，用户无需关心文件存储格式，压缩格式，存储路径等，

这些操作由阿里云来完成，用户也不用来疲于文件存储成本,压缩性价比,读写速度等优化，可以将精力集中在业务的开发上。
另外二者的数据的上传下载；
hive可以通过命令，比如上传

maxcompute是通过命令工具 tunnel上传下载，同时支持在上传过程校验文件格式脏数据等

④分区和分桶
分区的概念相信使用hive的同学很熟悉，其实就是在表目录上再套一层目录，将数据区分，目的就是提高查询效率。那么从上面建表语句中可以看出maxcomoute和hive都是支持分区的，概念用法一致。
关于分桶，上面建表语句中hive中有分桶语句，maxcompute没有分桶的操作，实际上分桶是把一个大文件根据某个字段hash成多个小文件，适当的分桶会提高查询效率，在maxcompute中这些优化底层已经做了。
⑤外部表功能
hive可以通过外部表的功能来操作例如hbase和es的数据。外部表功能maxcompute(2.0版本支持)中也是同样适用，maxcompute通过外部表来映射阿里云的OTS和OSS两个数据存储产品来处理非结构化的数据，例如音频视频等。看下建表语句：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data_csv_external
(
vehicleId int,
recordId int,
patie
ntId int,
calls int,
locationLatitute double,
locationLongtitue double,
recordTime string,
direction string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler' -- (2)
LOCATION 'oss://oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/SampleData/CSV/AmbulanceData/';
再看hive映射到hbase建表语句
CREATE EXTERNAL TABLE cofeed_info 
( 
rowkey string, 
id string, 
source string, 
insert_time timestamp, 
dt string 
) STORED BY ‘org.apache.Hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH 
SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping”= 
“:key, 
cf:id, 
cf:source, 
cf:insert_time, 
cf:dt”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “cofeed_info”);

语法基本一致，maxcompute可以自定义extractor来处理非结构化数据，可以参考https://yq.aliyun.com/articles/61567来学习
⑥webui
hive任务依赖于hadoop的hdfs和yarn提供的webui访问。看下对比
hadoopwebui

在这里可以通过历史任务来查看hive任务的执行情况。个人觉得页面不是很友好。
那么在Maxcompute中当然也是可以通过ui来查看任务执行状态，进度，参数，以及任务日志等
首先在任务执行的时候，在客户端会打印出来一串http地址我们叫做logview，复制下来在浏览器中打开即可。
如图

在浏览器中打开

总体上一看，非常清晰明了。任务开始时间结束时间，任务状态，绿色进度条。很方便的获取任务的总体情况

点击Detail按钮可以看更具体的调度，日志等

点击jsonsumary可以看到非常详细的执行过程

那么可以看到Maxcompute的webui还是比较友好的，方便用户很快定位问题。调度方面这里也说一下是由阿里云统一调度，用户无需关心优化。
⑦自定义函数的支持
hive和Maxcompute都支持自定函数。同样是三种，udf，udtf，udaf。
代码写法一致。最大的区别在于数据类型的支持上。
目前Maxcompute支持的数据类型是
UDF 支持 MaxCompute SQL 的数据类型有：Bigint, String, Double, Boolean 类型。MaxCompute 数据类型与 Java 类型的对应关系如下：

注意：

java 中对应的数据类型以及返回值数据类型是对象，首字母请务必大写；

目前暂不支持 datetime 数据类型，建议可以转换成 String 类型传入处理。
SQL 中的 NULL 值通过 Java 中的 NULL 引用表示，因此 Java primitive type 是不允许使用的，因为无法表示 SQL 中的 NULL 值。
所以不同于hive中支持各种类型。

看maxcompute代码示例

 import com.aliyun.odps.udf.UDF;
     public final class Lower extends UDF {
       public String evaluate(String s) {
         if (s == null) { return null; }
         return s.toLowerCase();
       }
     }

用法一致，所以使用hive的用户基本可以直接迁移。
在此强调一下，在MaxCompute中处于安全层面的考虑对udf和mr是有java沙箱限制的，比如在udf代码中不能启用其他线程等等，具体可以参考
https://help.aliyun.com/document_detail/27967.html
那么可以看到Maxcompute的webui还是比较友好的，方便用户很快定位问题。调度方面这里也说一下是由阿里云统一调度，用户无需关心优化。

⑧界面化操作。
谈到界面化的操作，阿里云的产品基本上都是界面化操作，可拖拽等等，开发门槛非常低，所以也是非常适合初学大数据或者公司没有相关开发人力的公司。
hive可以借助hue工具来操作查询数据，但是实际上交互性不是很强。
那么这里就将Maxcompute的界面化操作以及数据同步，权限控制，数据管理，和其他数据源交互，定时调度等简单介绍下，就是阿里云的产品-大数据开发套件，目前是免费使用的。需要开通Maxcompute项目进入操作。等不及了直接上图
1，Maxcompute sql 查询界面化

maxcompute mapreduce界面化配置

Maxcompute数据同步界面化
hive可以通过sqoop工具和多种数据源进行数据同步。Maxcompute在大数据开发套件中也是非常方便的和其他数据源进行同步

并且可以配置流程控制，调度

是不是很神奇，惊不惊喜，意不意外。具体的使用还是大家亲自体验，这里就不一一介绍了。

那最后来看下hadoop-mapreduce和Maxcompute-mapreduce的使用对比。还是用大家最喜欢的wordcount来做示例。
介绍之前还是要强调一下，1，Maxcompute-mapreduce输入输出都是表（或者分区）的形式，如果需要引用其他文件，需要先上传2，Maxcompute-mapreduce也是有沙箱限制，不允许在代码中启用别的框架线程等。
hadoop-mr代码就不贴了，直接上Maxcompute-mapreduce代码

 @Override
        public void setup(TaskContext context) throws IOException {
          word = context.createMapOutputKeyRecord();
          one = context.createMapOutputValueRecord();
          one.set(new Object[] { 1L });
          System.out.println("TaskID:" + context.getTaskID().toString());
        }

        @Override
        public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
            throws IOException {
//maxcompute中是以表中一行记录来处理，Record
         for (int i = 0; i < record.getColumnCount(); i++) {
            word.set(new Object[] { record.get(i).toString() });
            context.write(word, one);
          }
        }
      }

再看job主函数配置，代码逻辑是通用的

 public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
          System.err.println("Usage: WordCount <in_table> <out_table>");
          System.exit(2);
        }

        JobConf job = new JobConf();

        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(SumCombiner.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.class);
//这里可以直接指定map端输出的字段
        job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString("word:string"));
        job.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString("count:bigint"));
//这里输入出需要是表活着分区
        InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build(), job);
        OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);

        JobClient.runJob(job);
      }

那么基本上主要的功能对比差不多了，大家可以发现，如果您是一位使用过hive的开发人员可以秒迁移到maxcompute上，更加方便简洁的来做开发，将开发人员从苦逼的加班中解放出来，实际上公司节省了大量的运维成本，开发人力成本等等，将主要精力放在业务开发。如果非要问我hive和maxcompute的性能对比，那我只能告诉它是经历双十一考验过的。

总结：如果说工业革命是将人们从体力劳动解放出来，那么如今的互联网革命，尤其是云计算大数据的飞速发展是将人们从脑力中解放出来。

  即使你是一个人的研发公司，阿里云也可以让你有对抗世界级企业的能力。你，不是一个人在战斗。

有对大数据技术感兴趣的，可以加笔者的微信 wx4085116.目前笔者已经从阿里离职，博客不代表阿里立场。笔者开了一个大数据培训班。有兴趣的加我。

另外我们这边长期对外提供优秀的大数据开发工程师人才。
带领训练，做过多个项目。主要技能为：
熟悉Hadoop的系统架构，熟练使用MapReduce、Hive、Hbase等主流技术框架以及CDH版本的搭建
熟悉Spark原理和执行流程，熟练使用Spark Core、Spark Streaming、SparkSQL，Spark MLlib
熟悉机器学习主流算法：分类、回归、预测等。有简单项目经验，熟悉python主流库的使用
熟悉阿里云大数据平台等产品：如Maxcompute、DataWorks、Quick-BI、DataV、阿里云流计算-Flink、RDS
熟悉数据数据仓库建设，熟练使用Hive进行海量数据统计分析、优化。可以进行用户画像分析、数据建模，各项指标统计分析
熟练操作MySQL、Redis、HBase数据库以及Elasticsearch搜索引擎。快速上手干活。

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