Spark入门实战系列--5.Hive（上）--Hive介绍及部署
1、Hive介绍
1.1 Hive介绍
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口，Hive有如下优缺点：
l 优点：
1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容，大大降低了传统数据分析人员学习的曲线；
2.使用JDBC 接口/ODBC接口，开发人员更易开发应用；
3.以MR 作为计算引擎、HDFS 作为存储系统，为超大数据集设计的计算/ 扩展能力；
4.统一的元数据管理（Derby、MySql等），并可与Pig 、Presto 等共享；
l 缺点：
1.Hive 的HQL 表达的能力有限，有些复杂运算用HQL 不易表达；
2.由于Hive自动生成MapReduce 作业， HQL 调优困难；
3.粒度较粗，可控性差
1.2 Hive运行架构
由上图可知，Hadoop的MapReduce是Hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（Command Line Interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，这些组件分为两大类：服务端组件和客户端组件。
服务端组件：
lDriver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架；
lMetastore组件：元数据服务组件，这个组件存储Hive的元数据，Hive的元数据存储在关系数据库里，Hive支持的关系数据库有Derby和Mysql。元数据对于Hive十分重要，因此Hive支持把Metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦Hive服务和Metastore服务，保证Hive运行的健壮性；
lThrift服务：Thrift是Facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。
客户端组件：
lCLI：Command Line Interface，命令行接口。
lThrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。
lWEBGUI：Hive客户端提供了一种通过网页的方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的HWI组件（Hive Web Interface），使用前要启动HWI服务。
Hive的执行流程
三种部署模式
1.单用户模式 此模式连接到一个In-Memory 的数据库Derby，一般用于Unit Test。
2.多用户模式 通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。
3. 远程服务器模式 用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。
1.3 Hive数据模型
Hive没有专门的数据存储格式，用户可以自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file 、RCFile。
1.Hive数据库
类似传统数据库的DataBase，在第三方数据库里实际是一张表
简单示例命令行： create database test_database;
2.内部表
Hive的内部表与数据库中的Table在概念上是类似。每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表tbInner，它在HDFS中的路径为/user/hive/warehouse/tbInner，其中/user/hive/warehouse是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。内部表删除时，元数据与数据都会被删除。
内部表简单示例：
创建数据文件：test_inner_table.txt
创建表：create table test_inner_table (key string);
加载数据：LOAD DATA LOCAL INPATH 'filepath' INTO TABLE test_inner_table;
查看数据：select * from test_inner_table;
删除表：drop table test_inner_table;
3. 外部表
外部表指向已经在HDFS中存在的数据，并可以创建Partition。它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。内部表的创建过程和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链接。
外部表简单示例：
创建数据文件：test_external_table.txt
创建表：create external table test_external_table (key string);
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_inner_table;
查看数据：select * from test_external_table;
删除表：drop table test_external_table;
4.分区
Partition对应于数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds = 20090801, ctry = US 的HDFS子目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的HDFS子目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=CA。
分区表简单示例：
创建数据文件：test_partition_table.txt
创建表：create table test_partition_table (key string) partitioned by (dt string);
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_partition_table partition (dt=‘2006’);
查看数据：select * from test_partition_table;
删除表：drop table test_partition_table;
5.桶
Buckets是将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。它对指定列计算Hash，根据Hash值切分数据，目的是为了并行，每一个Bucket对应一个文件。例如将user列分散至32个bucket，首先对user列的值计算Hash，对应Hash值为0的HDFS目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；Hash值为20的HDFS目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。
桶的简单示例：
创建数据文件：test_bucket_table.txt
创建表：create table test_bucket_table (key string) clustered by (key) into 20 buckets；
加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_bucket_table；
查看数据：select * from test_bucket_table; set hive.enforce.bucketing = true;
6.Hive的视图
视图与传统数据库的视图类似。视图是只读的，它基于的基本表，如果改变，数据增加不会影响视图的呈现；如果删除，会出现问题。如果不指定视图的列，会根据select语句后的生成。
示例：create view test_view as select * from test；
1.4 Hive数据类型
Hive支持两种数据类型，一类叫原子数据类型，一类叫复杂数据类型。
l 原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示：
| 基本数据类型 |
||
| 类型 |
描述 |
示例 |
| TINYINT |
1个字节（8位）有符号整数 |
1 |
| SMALLINT |
2字节（16位）有符号整数 |
1 |
| INT |
4字节（32位）有符号整数 |
1 |
| BIGINT |
8字节（64位）有符号整数 |
1 |
| FLOAT |
4字节（32位）单精度浮点数 |
1.0 |
| DOUBLE |
8字节（64位）双精度浮点数 |
1.0 |
| BOOLEAN |
true/false |
true |
| STRING |
字符串 |
‘xia’,”xia” |
由上表我们看到Hive不支持日期类型，在Hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。
Hive是用Java开发的，Hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了String类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于Java的Byte、Short、Int和Long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于Java的基本类型Float和Double类型。而Hive的BOOLEAN类型相当于Java的基本数据类型Boolean。对于Hive的String类型相当于数据库的Varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。
l 复杂数据类型包括数组（ARRAY）、映射（MAP）和结构体（STRUCT），具体如下所示：
1.5 Hive与关系数据库的区别
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。
Hive和数据库的比较如下表：
| Hive |
RDBMS |
|
| 查询语言 |
HQL |
SQL |
| 数据存储 |
HDFS |
Raw Device or Local FS |
| 数据格式 |
用户定义 |
系统决定 |
| 数据更新 |
不支持 |
支持 |
| 索引 |
无 |
有 |
| 执行 |
MapReduce |
Executor |
| 执行延迟 |
高 |
低 |
| 处理数据规模 |
大 |
小 |
| 可扩展性 |
高 |
低 |
2、Hive搭建过程
2.1 安装MySql数据库
2.1.1 下载MySql安装文件
下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/#downloads，使用系统为CentOS选择 Red Hat Enterprise Linux/Oracle系列：
操作系统为64位，选择对应安装包进行下载：
下载在本地目录如下图：
2.1.2 上传MySql安装文件
把下载的mysql安装包，使用SSH Secure File Transfer工具（参见《Spark编译与部署（上）--基础环境搭建》1.3.1介绍）上传到/home/hadoop/upload 目录下，如下图所示：
2.1.3 卸载旧的MySql
（1）查找以前是否安装有mysql
使用命令查看是否已经安装过mysql：
$rpm -qa | grep -i mysql
可以看到如下图的所示：
说明之前安装了：
MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64
MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64
MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64
如果没有结果，可以进行mysql数据库安装
（2）停止mysql服务、删除之前安装的mysql
停止mysql服务、删除之前安装的mysql删除命令：rpm -e –nodeps 包名
$sudo rpm -ev MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64
$sudo rpm -ev MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64
$sudo rpm -ev MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64
如果存在CentOS自带mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64使用下面的命令卸载即可
$sudo rpm -ev --nodeps mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64
（3）查找之前老版本mysql的目录并且删除老版本mysql的文件和库
$sudo find / -name mysql
删除对应的mysql目录
$sudo rm -rf /usr/lib64/mysql
$sudo rm -rf /var/lib/mysql
（4）再次查找机器是否安装mysql
$sudo rpm -qa | grep -i mysql
无结果，说明已经卸载彻底、接下来直接安装mysql即可
2.1.4 安装MySql
进入安装文件的目录，安装mysql服务端
$cd /home/hadoop/upload
$sudo rpm -ivh MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm
安装mysql客户端、mysql-devel
$sudo rpm -ivh MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm
$sudo rpm -ivh MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm
2.1.5 设置root密码
在CentOS6.5下安装mysql设置root密码时，出现如下错误：
/usr/bin/mysqladmin: connect to server at 'localhost' failed
error: 'Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO)'
可以进入安全模式进行设置root密码
（1）停止mysql服务
使用如下命令停止mysql服务：
$sudo service mysql stop
$sudo service mysql status
（2）跳过验证启动mysql
使用如下命令验证启动mysql，由于&结尾是后台运行进程，运行该命令可以再打开命令窗口或者Ctr+C继续进行下步操作，由于mysql启动时间会长点，需要等待几分钟再查看启动状态：
$sudo mysqld_safe --skip-grant-tables &
$sudo service mysql status
（3）跳过验证启动MySQL
验证mysql服务已经在后台运行后，执行如下语句，其中后面三条命令是在mysql语句：
mysql -u root
mysql>use mysql;
mysql>update user set password = password('root') where user = 'root';
mysql>flush privileges;
mysql>quit;
（4）跳过验证启动MySQL
重启mysql服务并查看状态
$sudo service mysql stop
$sudo service mysql start
$sudo service mysql status
2.1.6 设置Hive用户
进入mysql命令行，创建Hive用户并赋予所有权限：
mysql -uroot -proot
mysql>set password=password('root');
mysql>create user 'hive' identified by 'hive';
mysql>grant all on *.* TO 'hive'@'%' with grant option;
mysql>flush privileges;
mysql>quit;
（注意：如果是root第一次登录数据库，需要重新设置一下密码，所报异常信息如下：ERROR 1820 (HY000): You must SET PASSWORD before executing this statement）
2.1.7 创建Hive数据库
使用hive用户登录，创建Hive数据库：
mysql -uhive -phive
mysql>create database hive;
mysql>show databases;
2.2 安装Hive
2.2.1 下载Hive安装文件
可以到Apache基金hive官网http://hive.apache.org/downloads.html，选择镜像下载地址：http://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/下载一个稳定版本，这里选择下载apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz文件，如下图所示：
2.2.2 下载MySql驱动
到mysql官网进入下载页面：http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/，默认情况下是Windows安装包，这里需要选择Platform Independent版本下载zip格式的文件
2.2.3 上传Hive安装文件和MySql驱动
把下载的hive安装包和mysql驱动包，使用SSH Secure File Transfer工具（参见《Spark编译与部署（上）--基础环境搭建》1.3.1介绍）上传到/home/hadoop/upload 目录下，如下图所示：
2.2.4 解压缩
到上传目录下，用如下命令解压缩hive安装文件：
cd /home/hadoop/upload
tar -zxf hive-0.13.1-bin.tar.gz
改名并迁移到/app/hadoop目录下：
sudo mv apache-hive-0.13.1-bin /app/hadoop/hive-0.13.1
ll /app/hadoop
2.2.5 把MySql驱动放到Hive的lib目录下
把下载的hive安装包和mysql驱动包，使用
cd /home/hadoop/upload
cp mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar /app/hadoop/hive-0.13.1/lib
2.2.6 配置/etc/profile环境变量
使用如下命令打开/etc/profile文件：
sudo vi /etc/profile
设置如下参数：
export HIVE_HOME=/app/hadoop/hive-0.13.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/bin
使配置文件生效：
source /etc/profile
2.2.7 设置hive-env.sh配置文件
进入hive-0.13.1/conf目录，复制hive-env.sh.templaete为hive-env.sh：
cd /app/hadoop/hive-0.13.1/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
ls
使用如下命令边界配置文件
sudo vi hive-env.sh
分别设置HADOOP_HOME和HIVE_CONF_DIR两个值：
# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
export HADOOP_HOME=/app/hadoop/hadoop-2.2.0
# Hive Configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=/app/hadoop/hive-0.13.1/conf
2.2.8 设置hive-site.xml配置文件
复制hive-default.xml.templaete为hive-site.xml
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
sudo vi hive-site.xml
（1）加入配置项
默认metastore在本地，添加配置改为非本地
（2）修改配置项
hive默认为derby数据库，derby数据只运行单个用户进行连接，这里需要调整为mysql数据库
hive.metastore.uris
thrift://hadoop1:9083
Thrift URI for the remote metastore. ...
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://hadoop1:3306/hive?=createDatabaseIfNotExist=true
JDBC connect string for a JDBC metastore
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
Driver class name for a JDBC metastore
.......
javax.jdo.option.ConnectionUserName
hive
username to use against metastore database
javax.jdo.option.ConnectionPassword
hive
password to use against metastore database
把hive.metastore.schema.verification配置项值修改为false
2.3 启动并验证Hive
2.3.1 启动Hive
实际使用时，一般通过后台启动metastore和hiveserver实现服务，命令如下：
hive --service metastore &
hive --service hiveserver &
启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台
2.3.2 在Hive中操作
登录hive，在hive创建表并查看该表，命令如下：
hive
hive>create table test(a string, b int);
hive>show tables;
hive>desc test;
登录mysql，在TBLS表中查看新增test表：
mysql -uhive -phive
mysql>use hive;
mysql>select TBL_ID, CREATE_TIME, DB_ID, OWNER, TBL_NAME,TBL_TYPE from TBLS;
3、问题解决
3.1 设置MySql数据库root用户密码报错
在CentOS6.5下安装mysql设置root密码时，出现如下错误：
![clip_image042[1]](http://img.e-com-net.com/image/info8/93426d6d7cf74b38a9d93bfffe397a5a.jpg "clip_image042[1]")
/usr/bin/mysqladmin: connect to server at 'localhost' failed
error: 'Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO)'
（1）停止mysql服务
使用如下命令停止mysql服务：
sudo service mysql stop
sudo service mysql status
![clip_image044[1]](http://img.e-com-net.com/image/info8/2add928052274a1d83202d88fa428225.jpg "clip_image044[1]")
（2）跳过验证启动mysql
使用如下命令验证启动mysql，由于&结尾是后台运行进程，运行该命令可以再打开命令窗口或者Ctr+C继续进行下步操作：
mysqld_safe --skip-grant-tables &
sudo service mysql status
（3）跳过验证启动MySQL
验证mysql服务已经在后台运行后，执行如下语句，其中后面三条命令是在mysql语句：
mysql -u root
mysql>use mysql;
mysql>update user set password = password('root') where user = 'root';
mysql>flush privileges;
（4）跳过验证启动MySQL
重启mysql服务并查看状态
sudo service mysql stop
sudo service mysql start
sudo service mysql status
3.2 Hive启动，报CommandNeedRetryException异常
启动Hive时，出现CommandNeedRetryException异常，具体信息如下：
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/hive/ql/CommandNeedRetryException
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:270)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:149)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.ql.CommandNeedRetryException
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
由于以前使用hadoop时，修改hadoop-env.sh的HADOOP_CLASSPATH配置项，由以前的：
export HADOOP_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-1.1.2/myclass
修改为：
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/usr/local/hadoop-1.1.2/myclass
3.3 在Hive中使用操作语言
启动Hive后，使用HSQL出现异常，需要启动metastore和hiveserver
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient
在使用hive之前需要启动metastore和hiveserver服务，通过如下命令启用：
hive --service metastore &
hive --service hiveserver &
启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台
参考资料：
（1）《Hive体系结构》 http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8855937
（2）《大数据时代的技术hive：hive的数据类型和数据模型》http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/03/3114560.html