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

Hive HLL UDF

Hive HLL UDF 提供了在 hive 表中生成 HLL 运算等 UDF，Hive 中的 HLL 与 Doris HLL 完全一致，Hive 中的 HLL 可以通过 Spark HLL Load 导入 Doris。关于 HLL 更多介绍可以参考：使用 HLL 近似去重

函数简介：

UDAF

· to_hll：聚合函数，返回一个 Doris HLL 列，类似于 to_bitmap 函数

· hll_union：聚合函数，功能同 Doris 的 BE 同名函数，计算分组的并集，返回一个 Doris HLL 列，类似于 bitmap_union 函数
UDF

· hll_cardinality：返回添加到 HLL 的不同元素的数量，类似于 bitmap_count 函数

主要目的：
减少数据导入 Doris 时间 , 除去了构建字典、HLL 预聚合等流程；
节省 Hive 存储，使用 HLL 对数据压缩，极大减少了存储成本，相对于 Bitmap 的统计更加节省存储；
提供在 Hive 中 HLL 的灵活运算：并集、基数统计，计算后的 HLL 也可以直接导入 Doris；

注意事项： HLL 统计为近似计算有一定误差，大概 1%~2% 左右。

使用方法

在 Hive 中创建 HLL 类型和普通表，往普通表插入测试数据

-- 创建一个测试数据库，以 hive_test 为例：
use hive_test;
-- 例子：创建 Hive HLL 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_hll_table`(
  `k1`   int       COMMENT '',
  `k2`   String    COMMENT '',
  `k3`   String    COMMENT '',
  `uuid` binary    COMMENT 'hll'
) comment  'comment'
-- 例子：创建普通 Hive 表，插入测试数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_table`(
    `k1`   int       COMMENT '',
    `k2`   String    COMMENT '',
    `k3`   String    COMMENT '',
    `uuid` int       COMMENT ''
) comment  'comment'
insert into hive_table select 1, 'a', 'b', 12345;
insert into hive_table select 1, 'a', 'c', 12345;
insert into hive_table select 2, 'b', 'c', 23456;
insert into hive_table select 3, 'c', 'd', 34567;

Hive HLL UDF 使用：

Hive HLL UDF 需要在 Hive/Spark 中使用，首先需要编译 fe 得到 hive-udf.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，已安装可略过
--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
-- 需要将编译好的 hive-udf.jar 包上传至 HDFS，这里以传至 hdfs 的根目录为示例：
hdfs dfs -put hive-udf/target/hive-udf.jar /

下面进入 Hive 中进行 SQL 语句操作：

-- 加载 hive hll udf jar 包，根据实际情况更改 hostname 和 port  
add jar hdfs://hostname:port/hive-udf.jar;
-- 创建 UDAF 函数
create temporary function to_hll as 'org.apache.doris.udf.ToHllUDAF' USING JAR 'hdfs://hostname:port/hive-udf.jar';
create temporary function hll_union as 'org.apache.doris.udf.HllUnionUDAF' USING JAR 'hdfs://hostname:port/hive-udf.jar';
-- 创建 UDF 函数
create temporary function hll_cardinality as 'org.apache.doris.udf.HllCardinalityUDF' USING JAR 'hdfs://node:9000/hive-udf.jar';
-- 例子：通过 to_hll 这个 UDAF 进行聚合生成 hll 写入 Hive HLL 表
insert into hive_hll_table
select 
    k1,
    k2,
    k3,
    to_hll(uuid) as uuid
from 
    hive_table
group by 
    k1,
    k2,
    k3
-- 例子：hll_cardinality 计算 hll 中元素个数
select k1, k2, k3, hll_cardinality(uuid) from hive_hll_table;
+-----+-----+-----+------+
| k1  | k2  | k3  | _c3  |
+-----+-----+-----+------+
| 1   | a   | b   | 1    |
| 1   | a   | c   | 1    |
| 2   | b   | c   | 1    |
| 3   | c   | d   | 1    |
+-----+-----+-----+------+
-- 例子：hll_union 用于计算分组后的 hll 并集，将返回 3 行
select k1, hll_union(uuid) from hive_hll_table group by k1;
-- 例子：也可以合并后继续统计
select k3, hll_cardinality(hll_union(uuid)) from hive_hll_table group by k3;
+-----+------+
| k3  | _c1  |
+-----+------+
| b   | 1    |
| c   | 2    |
| d   | 1    |
+-----+------+

Hive HLL UDF 说明

Hive HLL 导入 doris

方法一：Catalog（推荐）

创建 Hive 表指定为 TEXT 格式，对于 Binary 类型，Hive 会以 base64 编码的字符串形式保存，此时可以通过 Hive Catalog 的形式，直接将 HLL 数据通过 hll_from_base64 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 `hive_hll_table`(
`k1`   int       COMMENT '',
`k2`   String    COMMENT '',
`k3`   String    COMMENT '',
`uuid` binary    COMMENT 'hll'
) stored as textfile 
-- 然后可以沿用前面的步骤基于普通表使用 to_hll 函数往 hive_hll_table 插入数据，这里不再赘述

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 `doris_test`.`doris_hll_table`(
    `k1`   int                   COMMENT '',
    `k2`   varchar(10)           COMMENT '',
    `k3`   varchar(10)           COMMENT '',
    `uuid` HLL  HLL_UNION  COMMENT 'hll'
)
AGGREGATE KEY(k1, k2, k3)
DISTRIBUTED BY HASH(`k1`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

从 Hive 插入数据到 Doris 中

insert into doris_hll_table select k1, k2, k3, hll_from_base64(uuid) from hive.hive_test.hive_hll_table;
-- 可以查看导入后的数据，结合 hll_to_base64 进行解码
select *, hll_to_base64(uuid) from doris_hll_table;
+------+------+------+------+---------------------+
| k1   | k2   | k3   | uuid | hll_to_base64(uuid) |
+------+------+------+------+---------------------+
|    1 | a    | b    | NULL | AQFw+a9MhpKhoQ==    |
|    1 | a    | c    | NULL | AQFw+a9MhpKhoQ==    |
|    2 | b    | c    | NULL | AQGyB7kbWBxh+A==    |
|    3 | c    | d    | NULL | AQFYbJB5VpNBhg==    |
+------+------+------+------+---------------------+
-- 也可以进一步使用 Doris 原生的 HLL 函数进行统计，可以看到和前面在 Hive 中统计的结果一致
select k3, hll_cardinality(hll_union(uuid)) from doris_hll_table group by k3;
+------+----------------------------------+
| k3   | hll_cardinality(hll_union(uuid)) |
+------+----------------------------------+
| b    |                                1 |
| d    |                                1 |
| c    |                                2 |
+------+----------------------------------+
-- 此时，查外表的数据，也就是查导入前的数据进行统计、对比也能校验数据正确性
select k3, hll_cardinality(hll_union(hll_from_base64(uuid))) from hive.hive_test.hive_hll_table group by k3;
+------+---------------------------------------------------+
| k3   | hll_cardinality(hll_union(hll_from_base64(uuid))) |
+------+---------------------------------------------------+
| d    |                                                 1 |
| b    |                                                 1 |
| c    |                                                 2 |
+------+---------------------------------------------------+

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)