95、简述 Hive 通过 Serde 对 Hive 数据表中的数据进行查询和插入操作时，如何进行序列化和反序列化。

在 Hive 中，数据表中的数据可以通过 Serde 进行序列化和反序列化。Serde 是一种将数据对象转换为可传输或可存储格式的技术，因此 Hive 可以将数据表中的数据序列化为可传输或可存储的格式，也可以将反序列化后的数据重新加载到数据表中。

具体来说，在 Hive 中，数据表中的数据被序列化为二进制数据，并存储在 HDFS 或其他文件系统中。当 Hive 执行查询操作时，它会从文件系统中读取序列化的数据，并使用相应的 Serde 将其反序列化为 Hive 可以处理的格式，例如行格式或列格式。一旦数据被反序列化，Hive 就可以执行查询操作，并返回结果。

类似地，当 Hive 执行插入操作时，它会将要插入的数据序列化为二进制数据，并将其写入文件系统中。在写入之前，Hive 会使用相应的 Serde 将数据转换为可存储格式。此外，Hive 还支持使用自定义 Serde，以便用户可以更好地控制数据的序列化和反序列化过程。

相关问题

hive 建表 serde是什么意思

在 Hive 中，SerDe（Serializer/Deserializer）是数据序列化和反序列化的过程。它可以将 Hive 中的结构化数据与文件系统中的非结构化数据进行转换。在建表时指定 SerDe，可以让 Hive 知道如何将数据序列化成文件或从文件中反序列化数据。

例如，如果你想要在 Hive 中处理 JSON 数据，你可以使用一个叫做“org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe”的 SerDe 实现。在建表时，你可以使用以下命令指定该 SerDe：

CREATE TABLE mytable (field1 string, field2 int)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE;

这将告诉 Hive 在读取和写入该表时使用“org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe”实现对数据进行序列化和反序列化。

flink从kafka消费数据反序列化存入hive

要将Flink从Kafka消费的数据反序列化并存入Hive，可以按照以下步骤进行操作：

1. 配置Kafka消费者和Hive连接

首先需要配置Flink的Kafka消费者和Hive连接，可以使用Flink提供的Kafka连接器和Hive连接器来实现。具体的配置可以参考Flink官方文档进行设置。

2. 设计反序列化类

根据你从Kafka消费的数据格式，需要设计一个反序列化类来将数据转换为Flink中的对象。例如，如果你从Kafka消费的是JSON格式的数据，可以使用Flink提供的JSON反序列化类进行转换。

3. 定义Hive表结构

在Hive中创建一个表来存储反序列化后的数据。你需要定义表的结构，包括列名、列类型和分区等信息。

4. 编写Flink程序

编写一个Flink程序来消费Kafka中的数据，并将数据反序列化后存入Hive表中。具体的实现可以参考以下代码示例：

DataStream<String> dataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<String>(
    "topic",
    new SimpleStringSchema(),
    properties));

DataStream<MyObject> myObjects = dataStream.map(new MapFunction<String, MyObject>() {
    @Override
    public MyObject map(String value) throws Exception {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        return mapper.readValue(value, MyObject.class);
    }
});

HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("myHiveCatalog", "default", "/path/to/hive/conf");

TableSchema schema = new TableSchema(
    new String[] {"id", "name", "age"},
    new TypeInformation<?>[] {Types.STRING, Types.STRING, Types.INT});

HiveTableSink hiveTableSink = new HiveTableSink(
    "myDatabase.myTable",
    schema,
    hiveCatalog,
    new Configuration(),
    "myPartition");

myObjects.addSink(hiveTableSink);

其中，`MyObject`是你从Kafka消费的数据反序列化后的对象，`hiveCatalog`是Hive连接器的配置信息，`schema`是Hive表的列信息，`hiveTableSink`是Hive表的输出目的地。

5. 运行Flink程序

配置好Flink程序后，就可以运行程序了。程序会从Kafka消费数据，将数据反序列化后存入Hive表中。

以上就是将Flink从Kafka消费数据反序列化存入Hive的步骤和示例代码。