用hive來做數倉類操作，或者大數據的運算，是沒有疑問的，至少在你沒有更多選擇之前。
當我們要hive來做類似於大批量數據的select時，也許問題就會發生了變化。
1. 通用解決方案:分頁拉取
首先，我們要基於一個事實，就是沒有哪個數據庫可以無限制的提供我們select任意數據量的數據。比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的數據量時已經非常厲害了。而我們的解決方法也比較簡單，那就是分頁獲取，比如我一頁取1w條，直到取完為止。同樣，因為hive基於都支持sql92協議，所以你也可以同樣的方案去解決大數據量的問題。
分頁的解決方案會有什么問題？首先，我們要明白分頁是如何完成的，首先數據庫server會根據條件運算出所有或部分符合條件的數據（取決是否有額外的排序），然后再根據分頁偏移信息，獲取相應的數據。所以，一次次的分頁，則必定涉及到一次次的數據運算。這在小數據量的情況下是可以接受的，因為計算機的高速運轉能力。但是當數據量大到一定程度時，就不行了。比如我們停滯了許多年的大數據領域解決方案就是很好的證明。
本文基於hive處理數據，也就是說數據量自然也是大到了一定的級別，那么用分頁也許就不好解決問題了。比如，單次地運算也許就是3-5分鍾（基於分布式並行計算系統能力），當你要select 100w數據時，如果用一頁1w的運算，那么就是100次來回，1次3-5分鍾，100次就是5-8小時的時間，這就完全jj了。誰能等這么長時間？這樣處理的最終結果就是，業務被砍掉，等着財務結賬了。
所以，我們得改變點什么！
2. 使用hive-jdbc:持續輸出
jdbc本身不算啥，只是一個連接協議。但它的好處在於，可以維持長連接。這個連接有個好處，就是server可以隨時輸出數據，而client端則可以隨時處理數據。這就給了我們一個機會，即比如100w的數據運算好之后，server只需源源不斷的輸出結果，而client端則源源不斷地接收處理數據。
所以，我們解決方案是，基於hive-jdbc, 不使用分頁，而全量獲取數據即可。這給我們帶來莫大的好處，即一次運算即可。比如1次運算3-5分鍾，那么總共的運算也就是3-5分鍾。
看起來不錯，解決了重復運算的問題。好似萬事大吉了。
具體實現就是引入幾個hive-jdbc的依賴，然后提交查詢，依次獲取結果即可。樣例如下：
<!-- pom 依賴 --> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-jdbc --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>2.3.4</version> </dependency>
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// 測試hive-jdbc import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.sql.DriverManager; public class HiveJdbcTest { private static Connection conn = getConnnection(); private static PreparedStatement ps; private static ResultSet rs; // 獲取所有數據 public static void getAll(String tablename) { String sql="select * from " + tablename; System.out.println(sql); try { ps = prepare(conn, sql); rs = ps.executeQuery(); int columns = rs.getMetaData().getColumnCount(); while(rs.next()) { for(int i=1;i<=columns;i++) { System.out.print(rs.getString(i)); System.out.print("\t\t"); } System.out.println(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } // 測試 public static void main(String[] args) { String tablename="t1"; HiveJdbcTest.getAll(tablename); } private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; private static String url = "jdbc:hive2://127.0.0.1:10000/"; private static Connection conn; // 連接hive庫 public static Connection getConnnection() { try { Class.forName(driverName); conn = DriverManager.getConnection(url, "hive", "123"); } catch(ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return conn; } public static PreparedStatement prepare(Connection conn, String sql) { PreparedStatement ps = null; try { ps = conn.prepareStatement(sql); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return ps; } }
樣例代碼，無需糾結。簡單的jdbc操作樣板。總體來說就是，不帶分頁的接收全量數據。
但是，這個會有什么問題？同樣，小數據量時無任何疑問，但當數據量足夠大時，每一次的數據接收，都需要一次網絡通信請求，且都是單線程的。我們假設接受一條數據花費1ms, 那么接收1000條數就是1s, 6w條數據就是1min。360w條數據就是1h, 額，后面就無需再算了。同樣是不可估量的時間消耗。（實際情況也許會好點，因為會有buffer緩沖的存在）
為什么會這樣呢？運算量已經減小了，但是這網絡通信量，我們又能如何？實際上，問題不在於網絡通信問題，而在於我們使用這種方式，使我們從並行計算轉到了串行計算的過程了。因為只有單點的數據接收，所以只能將數據匯集處理。從而就是一個串行化的東西了。
所以，我們更多應該從並行這一層面去解決問題。
3. 基於臨時表實現:高效並行
要解決並行變串行的問題，最根本的辦法就是避免一條條讀取數據。而要避免這個問題，一個很好想到的辦法就是使用臨時表，繞開自己代碼的限制。讓大數據集群自行處理並行計算問題，這是個不錯的想法。
但具體如何做呢？我們面臨至少這么幾個問題：
1. 如何將數據寫入臨時表？
2. 寫入臨時表的數據如何取回？是否存在瓶頸問題？
3. 臨時表后續如何處理？
我們一個個問題來，第1個，如何寫臨時表問題：我們可以選擇先創建一個臨時表，然后再使用insert into select ... from ... 的方式寫入，但這種方式非常費力，首先你得固化下臨時表的數據結構，其次你要處理多次寫入問題。看起來不是最好的辦法。幸好，hive中或者相關數據庫產品都提供了另一種更方便的建臨時表的方法: create table xxx as select ... from ... 你只需要使用一個語句就可以將結果寫入到臨時表了。但需要注意的是，我們創建時，需要指定好我們需要的格式，否則最終結果也許不是我們想要的，比如我們需要使用','分隔數據而非tab, 我們需要使用 text 形式的數據，而非壓縮的二進制格式。
以下是個使用樣例：
-- 外部使用 create table 包裹 CREATE TABLE tmp_2020110145409001 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE as -- 具體的業務select sql select t1.*, t2.* from test t1 left join test2 t2 on t1.id = t2.t_id ;
如此，我們就得到所需的結果了。以上結果，在hive中表現為一個臨時表。而其背后則是一個個切分的文件，以','號分隔的文本文件，且會按照hive的默認存儲目錄存放。（更多具體語法請查詢官網資料）
接下來，我們要解決第2個問題：如何將數據取回？這個問題也不難，首先，現在結果已經有了，我們可以一行行地讀取返回，就像前面一樣。但這時已經沒有了數據運算，應該會好很多。但明顯還是不夠好，我們仍然需要反復的網絡通信。我們知道，hive存儲的背后，是一個個切分的文件，如果我們能夠將該文件直接下載下來，那將會是非常棒的事。不錯，最好的辦法就是，直接下載hive的數據文件，hive會在存儲目錄下，以類似於 part_0000, part_0001... 之類的文件存放。
那么，我們如何才能下載到這些文件呢？hive是基於hadoop的，所以，很明顯我們要回到這個問題，基於hadoop去獲取這些文件。即 hdfs 獲取，命令如下：
// 查看所有分片數據文件列表 hdfs dfs -ls hdfs://xx/hive/mydb.db/* // 下載所有數據文件到 /tmp/local_hdfs 目錄 hdfs dfs -get hdfs://xx/hive/mydb.db/* /tmp/local_hdfs
我們可以通過以上命令，將數據文件下載到本地，也可以hdfs的jar包，使用 hdfs-client 進行下載。優缺點是：使用cli的方式簡單穩定但依賴於服務器環境，而使用jar包的方式則部署方便但需要自己寫更多代碼保證穩定性。各自選擇即可。
最后，我們還剩下1個問題：如何處理臨時表的問題？hive目前尚不支持設置表的生命周期（阿里雲的maxcompute則只是一個 lifecycle 選項的問題），所以，需要自行清理文件。這個問題的實現方式很多，比如你可以自行記錄這些臨時表的創建時間、位置、過期時間，然后再每天運行腳本清理表即可。再簡單點就是你可以直接通過表名進行清理，比如你以年月日作為命令開頭，那么你可以根據這日期刪除臨時表即可。如：
-- 列舉表名 show tables like 'dbname.tmp_20201101*'; -- 刪除具體表名 drop table dbname.tmp_2020110100001 ;
至此，我們的所有問題已解決。總結下：首先使用臨時表並行地將結果寫入；其次通過hdfs將文件快速下載到本地即可；最后需要定時清理臨時表；這樣，你就可以高效，無限制的為用戶拉取大批量數據了。
不過需要注意的是，我們的步驟從1個步驟變成了3個步驟，增加了復雜度。（實際上你可能還會處理更多的問題，比如元數據信息的對應問題）復雜度增加的最大問題就在於，它會帶來更多的問題，所以我們一定要善於處理好這些問題，否則將會帶來一副作用。