Hive的安装和使用

1.Hive
1.1 在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据，同时可以查询hadoop中的数据。
　　本质上讲，hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。
hive有一套映射工具，可以把SQL转换为MapReduce中的job，可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。
这套映射工具称之为metastore，一般存放在derby、mysql中。
1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse，是由配置文件hive-site.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的（简短点，可以修改为/hive）。

1.3 hive的系统架构

用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI

CLI，即Shell命令行

JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似

WebGUI是通过浏览器访问 Hive

Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等

解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划（plan）的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行

Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）

2.hive的安装（在hadoop0上）
(1)解压缩、重命名、设置环境变量vi /etc/profile
　　export HIVE_HOME=/usr/local/hive
　　export PATH=…:$HIV{E}_{H}OME/bin...设置好，执行source/etc/profile(2)在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml重命名
　　在目录$HIV{E}_{H}OME/conf/下，执行命令mvhive-env.sh.templatehive-env.sh重命名(3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh，修改内容如下：打开修改exportHADOO{P}_{C}LASSPATH=.:CLASSPATH:CLASSPATH:HADOO{P}_{C}LASSPATH:$HADOOP_HOME/bin
(4)在目录$HIVE_HOME/bin下面，修改文件hive-config.sh，增加以下内容：
　　export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
　　export HIVE_HOME=/usr/local/hive
　　export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

在hadoop0上执行hive命令，就进入到了hive命令行模式下，在这个模式下一些数据库操作跟MySQL的命令行下(cmd–>mysql -uroot -proot)的操作一样！
如： show databases;
　　use default;
　　show tables;
　　create table t1(id string);
　　show tables;
　　select * from t1;

通过在浏览器中输入hadoop0:50070，可以查看到hive在HDFS中的相关信息。

3.安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e mysql-libs-xxx --nodeps
　　执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i mysql-server-******** 安装mysql服务端
(3)启动mysql 服务端，执行命令 mysqld_safe &
(4)执行命令 rpm -i mysql-client-******** 安装mysql客户端
(5)执行命令mysql_secure_installation设置root用户密码( Y admin n n n Y ) 登录：mysql -uroot -padmin

4. 使用mysql作为hive的metastore

metastore是hive元数据的集中存放地。metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎 Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话 使用Mysql作为外置存储引擎，多用户同时访问

(1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下cp mysql-connector-java-5.1.10.jar /usr/local/hive/lib/
(2)修改hive-site.xml文件，修改内容如下：

　　javax.jdo.option.ConnectionURL
　　jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true


　　javax.jdo.option.ConnectionDriverName
　　com.mysql.jdbc.Driver


　　javax.jdo.option.ConnectionUserName
　　root


　　javax.jdo.option.ConnectionPassword
　　admin

要想用工具远程连接MySQL数据库，先要在MySQL命令行下授权：grant all on hive.* to ‘root’@’%’ identified by ‘admin’;

刷新：flush privileges ;

5. 内部表
CREATE TABLE t1(id int);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t1; -----先新建一个id文件，cd /root/
vi id 输入一些数据

1
　　2
　　3
　　4
　　5　　
注意：如果上面不加LOCAL，就会从HDFS中取找对应文件加载！
select * from t1;----可以查看到插入的数据，也可在浏览器中查看hadoop0:50070

注意：加载数据，用LOAD DATA…可以，也可以直接使用hadoop fs -put /root/id /hive/t1/id2，这样加载数据的效果跟LOAD DATA一样！

CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t’; -----列与列之间通过制表符来区分

cp id stu
vi stu 输入数据

1 zhangsan
　　2 lisi
　　3 wangwu
　　4 zhaoliu
　　5 qian
上传数据到表里面：hadoop fs -put stu /hive/t2

6. 分区表
   CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);
   LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t3 PARTITION (day=22);
   LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t3 PARTITION (day=23);
   LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t3 PARTITION (day=24);
   在浏览器中查看，在/hive/t3/目录下，会有三个分区day=22,day=23,day=24
   

根据分区名来查询：select * from t3 where day=22;

7. 桶表
   create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;
   set hive.enforce.bucketing = true; ----默认不使用桶，现在改为使用桶
   insert into table t4 select id from t3;
   可以在浏览器中观察，/hive/t4表下有四个桶，分别都存储了数据。（数据加载到桶表时，会对字段值取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中）
   
   

8. 外部表（外部表不同于上面的表，上面的表都是受控表MANAGED_TABLE）
   create external table t5(id int) location ‘/external’;
   hadoop fs -put /root/id /external/id
   select * from t5;
   

9.使用Java客户端，查看Hive中表的数据

Hive远程服务启动#hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null &

JAVA客户端相关代码 （先导入hive中的Jar包）

复制代码
1 package hive;
2
3 import java.sql.Connection;
4 import java.sql.DriverManager;
5 import java.sql.ResultSet;
6 import java.sql.Statement;
7
8 public class App {
9
10 public static void main(String[] args) throws Exception {
11 Class.forName(“org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver”);
12 Connection con = DriverManager.getConnection(“jdbc:hive://hadoop0:10000/default”, “”, “”);
13 Statement stmt = con.createStatement();
14 String querySQL=“SELECT * FROM default.t1”;
15
16 ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);
17
18 while (res.next()) {
19 System.out.println(res.getInt(1));
20 }
21
22 }
23
24 }

复制代码