Hive UDF
- 使用方法
- Hive bitmap 导入 doris
  - 方法一：Catalog （推荐）
  - 方法二：Spark Load

Hive UDF

Hive Bitmap UDF 提供了在 hive 表中生成 bitmap 、bitmap 运算等 UDF，Hive 中的 bitmap 与 Doris bitmap 完全一致，Hive 中的 bitmap 可以通过 spark bitmap load 导入 doris

主要目的：

减少数据导入 doris 时间 , 除去了构建字典、bitmap 预聚合等流程；
节省 hive 存储，使用 bitmap 对数据压缩，减少了存储成本；
提供在 hive 中 bitmap 的灵活运算，比如：交集、并集、差集运算，计算后的 bitmap 也可以直接导入 doris；

使用方法

在 Hive 中创建 Bitmap 类型表


-- 例子：创建 Hive Bitmap 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_bitmap_table`(
  `k1`   int       COMMENT '',
  `k2`   String    COMMENT '',
  `k3`   String    COMMENT '',
  `uuid` binary    COMMENT 'bitmap'
) comment  'comment'
-- 例子：创建普通 Hive 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_table`(
    `k1`   int       COMMENT '',
    `k2`   String    COMMENT '',
    `k3`   String    COMMENT '',
    `uuid` int       COMMENT ''
) comment  'comment'

Hive Bitmap UDF 使用：

Hive Bitmap UDF 需要在 Hive/Spark 中使用，首先需要编译fe得到hive-udf-jar-with-dependencies.jar。编译准备工作：如果进行过ldb源码编译可直接编译fe，如果没有进行过ldb源码编译，则需要手动安装thrift，可参考：FE开发环境搭建中的编译与安装

--clone doris源码
git clone https://github.com/apache/doris.git
cd doris
git submodule update --init --recursive
--安装thrift
--进入fe目录
cd fe
--执行maven打包命令（fe的子module会全部打包）
mvn package -Dmaven.test.skip=true
--也可以只打hive-udf module
mvn package -pl hive-udf -am -Dmaven.test.skip=true

打包编译完成进入hive-udf目录会有target目录，里面就会有打包完成的hive-udf.jar包


-- 加载hive bitmap udf jar包  (需要将编译好的 hive-udf jar 包上传至 HDFS)
add jar hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar;
-- 创建UDAF函数
create temporary function to_bitmap as 'org.apache.doris.udf.ToBitmapUDAF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
create temporary function bitmap_union as 'org.apache.doris.udf.BitmapUnionUDAF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
-- 创建UDF函数
create temporary function bitmap_count as 'org.apache.doris.udf.BitmapCountUDF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
create temporary function bitmap_and as 'org.apache.doris.udf.BitmapAndUDF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
create temporary function bitmap_or as 'org.apache.doris.udf.BitmapOrUDF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
create temporary function bitmap_xor as 'org.apache.doris.udf.BitmapXorUDF' USING JAR 'hdfs://node:9001/hive-udf-jar-with-dependencies.jar';
-- 例子：通过 to_bitmap 生成 bitmap 写入 Hive Bitmap 表
insert into hive_bitmap_table
select 
    k1,
    k2,
    k3,
    to_bitmap(uuid) as uuid
from 
    hive_table
group by 
    k1,
    k2,
    k3
-- 例子：bitmap_count 计算 bitmap 中元素个数
select k1,k2,k3,bitmap_count(uuid) from hive_bitmap_table
-- 例子：bitmap_union 用于计算分组后的 bitmap 并集
select k1,bitmap_union(uuid) from hive_bitmap_table group by k1

Hive Bitmap UDF 说明

Hive bitmap 导入 doris

SinceVersion 2.0.2

方法一：Catalog （推荐）

创建 Hive 表指定为 TEXT 格式，此时，对于 Binary 类型，Hive 会以 bash64 编码的字符串形式保存，此时可以通过 Hive Catalog 的形式，直接将位图数据通过 bitmap_from_bash64 函数插入到 Doris 内部。

以下是一个完整的例子：

在 Hive 中创建 Hive 表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`hive_bitmap_table`(
`k1`   int       COMMENT '',
`k2`   String    COMMENT '',
`k3`   String    COMMENT '',
`uuid` binary    COMMENT 'bitmap'
) stored as textfile

在 Doris 中创建 Catalog

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://127.0.0.1:9083'
);

创建 Doris 内表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`doris_bitmap_table`(
    `k1`   int                   COMMENT '',
    `k2`   String                COMMENT '',
    `k3`   String                COMMENT '',
    `uuid` BITMAP  BITMAP_UNION  COMMENT 'bitmap'
)
AGGREGATE KEY(k1, k2, k3)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

从 Hive 插入数据到 Doris 中

insert into doris_bitmap_table select k1, k2, k3, bitmap_from_base64(uuid) from hive.test.hive_bitmap_table;

方法二：Spark Load

详见: Spark Load -> 基本操作 -> 创建导入 (示例3：上游数据源是hive binary类型情况)