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资源说明：hive streaming
hive传统的数据导入采用批量导入的方式，这中数据导入难以满足实时性的要求。hive streaming提供了数据流式写入的API，这样外部数据可以连续不断的写入hive中。
必备条件
hive streaming 需要配合hive 事务表使用，表的数据存储格式式必须为 orc
在 hive-site.xml 中设置如下参数以支持hive事务表hive.txn.manager =org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
hive.compactor.initiator.on = true (See more im
Hive Streaming API是Apache Hive提供的一种功能，它允许外部数据源通过流式处理方式实时地将数据写入Hive表，极大地提升了数据导入的效率和实时性。在传统的Hive数据导入过程中，数据通常是以批处理的方式进行导入，这种方式对于需要快速响应的实时数据处理系统来说，往往无法满足需求。
在使用Hive Streaming API前，有几个重要的条件需要满足。Hive Streaming需要配合Hive的事务表（transactional table）一起工作。这意味着你需要在Hive的配置文件`hive-site.xml`中设置`hive.txn.manager`参数为`org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager`，以启用数据库事务管理器。此外，为了支持数据压缩和优化查询性能，表的数据存储格式应设置为ORC（Optimized Row Columnar）。同时，还需要开启Hive的合并功能，即设置`hive.compactor.initiator.on`为`true`，并确保有足够的线程处理合并操作（例如，`hive.compactor.worker.threads > 0`）。
创建事务表时，需要在`CREATE TABLE`语句中指定`TBLPROPERTIES ('transactional'='true')`，这样Hive表就会被标记为事务表。此外，为了确保数据的有序性和提高查询效率，通常会将表设计为分区表和桶表。例如，可以创建一个名为`t3`的表，包含`id`、`name`和`address`三个字段，以及一个`country`分区，并按照`id`进行8个桶的分区，如下所示：
```sql
CREATE TABLE t3 (id INT, name STRING, address STRING)
PARTITIONED BY (country string)
CLUSTERED BY (id) INTO 8 BUCKETS
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ('transactional'='true');
```
Hive Streaming API的使用通常涉及编写Java代码来处理数据的读取和写入。这里有两种常见的写入方式：`DelimitedInputWriter`和`StrictJsonWriter`。`DelimitedInputWriter`用于处理以特定分隔符（如逗号）分隔的数据，而`StrictJsonWriter`则适用于严格格式的JSON数据。
以下是一个使用`DelimitedInputWriter`的示例，该示例将100条记录（每条记录由id、name和address组成，以逗号分隔）写入Hive的`test.t3`表的`china`分区：
```java
public class HiveStreamingDemo {
public static void delimitedInputWriterDemo() throws InterruptedException, StreamingException, ClassNotFoundException {
// 初始化HiveEndPoint和连接
// ...
StreamingConnection connection = hiveEP.newConnection(true);
DelimitedInputWriter writer = new DelimitedInputWriter(fieldNames, ",", hiveEP);
// 获取事务批次并开始写入
TransactionBatch txnBatch = connection.fetchTransactionBatch(10, writer);
txnBatch.beginNextTransaction();
// 循环写入100条数据
for (int i = 0; i < 100; ++i) {
txnBatch.write((i + ",zhangsan,beijing").getBytes());
}
// 提交事务并关闭批次
txnBatch.commit();
txnBatch.close();
// 关闭连接
connection.close();
}
}
```
`StrictJsonWriter`的使用方法类似，只是它需要处理符合JSON规范的数据。在这个例子中，你将创建一个`strictJsonWriterDemo`方法，通过`StreamingConnection`获取事务批次，然后调用`write`方法写入JSON格式的数据。
Hive Streaming API为Hive提供了一种高效实时的数据写入机制，它结合了Hive的事务处理能力，使得外部数据源可以无缝地将数据流式传输到Hive表中。通过合理配置和使用不同的输入writer，你可以根据具体的数据格式和业务需求实现灵活的数据处理。
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