云主机部署MariaDB（MySQL）然后安装Hive数据仓库+实例分析

原创声明：近期发现在关键字搜索我的文章时，发现很多文章被其他网站直接一字不落的拿去。在这里我先谢谢大家对我写的内容的肯定，我也会继续努力。但是，很多网站连标明都未标明来源，这就让人很可气，毕竟每一篇文章都是我一个字一个字敲出来的。我也不是在抱怨什么，只是希望那些某些站长在“转载”他人文章时标明来源，注明作者。不要只是简单的一个来源互联网。万分感谢。

此外，本站文章如未标注文章来源，则均为作者原创，请转载附上原文链接，并声明作者。保护原创，从我做起，谢谢合作。

如果是我的项目的话，源码会全部上传到我的Github，大家有需要的可以拿去研究，也可以我们一起交流探讨。最后，祝愿每一个默默努力的人都可以取得理想的结果。

-----------吃土少年8

安装Hive

1. 在线安装MariaDB
   • yum install mariadb-server
   • 会提示你如下内容，按y即可。
   • 
   • 会提示你complete！
2. 初始化MariaDB
   • 启动MariaDB：systemctl start mariadb
   • 没提示就证明启动了！
   • 设置开机启动：systemctl enable mariadb
   • 会提示你将MariaDB加入了开机任务
   • 
   • MariaDB初始化配置：mysql_secure_installation
   • 让你输入之前的密码，我们没有就按回车
   • 
   • 问你是否设置密码，y，然后输入新的密码（Linux默认不显示）回车，再次输入新的密码
   • 
   • 不匹配会让你重新输入，然后会进行几项默认配置，我是默认全y
   • 
   • 成功会有如下提示：
   • 我们登录数据库检查一下mysql -uroot -pxxx
   • xxx是你刚才设置的密码！
   • 成功登录就代表你的MariaDB搞定了！
   • 
   • exit;退出MariaDB
3. 安装Hive
   • 获取压缩包：
     • 为了方便，还是老规矩，我们将压缩包提前放到了云主机的opt目录下
   • 解压缩：
     • tar zxvf /opt/apache-hive-2.3.5-bin.tar.gz -C /opt
     • ls一下，检查是否成功：
     • 
     • 名字有点长，我们利用mv改一下名字：mv /opt/apache-hive-2.3.5-bin /opt/hive-2.3.5
     • ls检查一下：
     • 
   • 配置环境变量：
     • vim /etc/profile
     • 在末尾追加以下内容：
     •  export HIVE_HOME=/opt/hive-2.3.5
 export PATH=$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf:
     • 
     • 保存，然后source /etc/profile让本次配置生效
4. 配置Hive
   • 因为路径有点长，我们这次先进到目标目录：cd /opt/hive-2.3.5/conf
   • 老套路，官方给的还是模板文件，我们复制生成对应的配置文件：cp hive-env.sh.template hive-env.sh
     • 编辑这个文件vim hive-env.sh
     • 末尾添加：
     •  export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.8.5
 export HIVE_HOME=/opt/hive-2.3.5
 export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive-2.3.5/conf
 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161
 export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/hive-2.3.5/lib
     • 
   • 配置hive-site.xml文件，但是我们这里不用他的文件，因为需要改的太多了，我们直接利用vim新建一个文件，然后在里面添加内容vim hive-site.xml
     • 插入如下内容：
     •  
 
 
   
        javax.jdo.option.ConnectionURL
        jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
   
   
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
        com.mysql.cj.jdbc.Driver
   
   
        javax.jdo.option.ConnectionUserName
        hadoop
   
   
        javax.jdo.option.ConnectionPassword
        hivepwd
   
   
        hive.metastore.warehouse.dir
        hdfs://master:8020/hive/warehouse
   
   
        hive.exec.local.scratchdir
        /opt/hive/exec
   
   
        hive.downloaded.resources.dir
        /hive/downloadedsource
   
   
        hive.querylog.location
        /hive/logs
   
 
     • 
     • 保存！
   • 配置Hive的日志目录：
     • 这里利用模板生成hive-log4j2.properties文件（一个日志持久化保存的插件）：
     • cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
     • 编辑这个文件：vim hive-log4j2.properties
     • Hive中使用log4j2插件进行运行日志的记录，该插件默认将Hive日志保存在本地主机的${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}路径下，对初学者来说不容易查找。因此，我们配置修改该路径，将hive的日志保存在/opt/hive/log目录下。后续，hive运行中产生异常时，可以查看该目录下的日志信息，找到具体的异常信息。
     • 找到24行，修改属性为：property.hive.log.dir = /opt/hive/log
     • 
   • 拷贝MySQL连接jar包放到lib文件目录下（直接利用FTP工具即可）
     • 这里为了方便，我们还是将连接jar包放到hive的lib文件下
     • 
     • Hive基于JDBC访问MariaDB数据库，因此，需要将mysql连接jar包添加到hive安装目录下的lib目录中，可以直接使用xftp等工具实现这一操作。
   • 解决Apache版本的Hadoop遗留的组件之间的jar包冲突的问题：
     • rm /opt/hive-2.3.5/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar
     • 会让你确认是否删除，y确定。
     • hive和hadoop都使用了SLF4J的jar包，但是版本不同，会造成冲突提示，可以直接删除hive中的SLF4J的jar包，这样他会自动去用Hadoop的jar包。
5. 配置MariaDB（Hive元数据库配置）：
   • 进入MariaDB：mysql -uroot -pxxxx
   • 建库：create database hive;
   • 新建一个完全操作hive数据库的用户hadoop，密码hivepwd：
   • grant all on hive.* to hadoop@'master' identified by 'hivepwd';
   • 使本次配置生效：flush privileges;
   • 退出MariaDB：exit;
6. 首次启动前初始化Hive的元数据库：
   • schematool -dbType mysql -initSchema
   • 执行一次就行！！！类似于Hadoop的format，如图就代表成功了！
   • 
7. 启动Hive并测试
   • 启动Hive：hive
   • 这个问题是因为我们在配置项里有关于HBase的配置，但是我们还没有HBase，所以会有这个错误。
   • 
   • 这个连接失败原因是因为Hive启动时会直接访问HDFS
   • 
   • 所以我们先启动一下HDFS和YARN
   • start-dfs.sh和start-yarn.sh
   • 都启动起来就对了：
   • 
   • 我们再启动Hive，还是会提示你没有HBase，下面还有一段是基于你当前的各组件之间的适配给你的建议，可以忽略！并且我们注意到命令行开头变成了hive>就对了！
   • 
   • 查看所有数据库：``
   • 测试：
     • 创建数据库：create database testdb;
     • 使用它：use testdb;
     • 创建一个表：create table student(id int,name string);
     • 插入数据：insert into student values(1,'Tom');
     • 我们插入数据时，会发现竟然是这样？？？
     • 
     • 原因是因为Hive是数据仓库，是基于HDFS操作的，我们的插入操作实际上是Hive将HiveQL转变成了向HDFS上插入数据的MapReduce任务去执行。输出的这些也都是HDFS的日志内容。这和传统的关系型数据库向本地磁盘保存数据是截然不同的。
     • 查询数据：select * from student;
     • 
     • 可以看到没有表结构，还是和关系型数据库不太一样。这是因为HDFS中的数据都是简单的数据文件（或者说文本文件），并没有数据库、表、字段等概念，只是单纯的数据。而Hive的作用就是给这些数据加上了对应的表信息（库名、表名、字段列表、字段类型），并保存在Hive中。
8. 基于Hive分析共享单车数据
   • 统计给定数据的每日每小时不同性别用户的骑行数量：
     • 先将19年4月的数据上传到HDFS：
       • 注意！！！原始文件中包含表头行，且数据间有双引号。导入MySQL时可以利用SQL语句去忽略表头行和引号，但该命令在Hive中用不了。因此在将文件上传上HDFS之前，应该先去掉表头行和引号，我们利用vim命令实现这一操作。
       • vim /opt/201904-citibike-tripdata.csv
       • 将光标移动至第一行，按键盘d两下（dd命令），删除第一行（vim命令）
       • 如果不小心删多了，直接:q!（不保存操作，直接退出）
       • vim命令将所有双引号替换成空字符串：:%s/"//gc
         • 由于数据量过大，有一百七十多万条，在Hadoop和Hive开启状态下会崩溃，我们先退出Hadoop和Hive。（说白了就是内存小！没办法，谁叫咱们是个学生呢）
         • 在Hive命令下输入：exit;退出Hive，回到linux命令行。
         • 
         •  stop-yarn.sh // 关闭YARN
            stop-dfs.sh // 关闭HDFS
         • 删除刚才的.swp文件
         • rm .201904-citibike-tripdata.csv.swp
         • 重新dd,然后将引号替换掉，替换时，会问你选项，y是替换一个，a是替换所有。我们只需要按一下a键，等着就行。因为数据量有点大。
         • 
         • 成功后会在末尾提示你多少数据已经替换成功，:wq!保存退出！
         • 
         • 利用tail 201904-citibike-tripdata.csv查看一下数据是否为我们想要的格式。
         • 重新启动HDFS和YARN
         • 上传到hdfs根路径：hdfs dfs -put /opt/201904-citibike-tripdata.csv /
         • 利用命令查看是否成功上传：hdfs dfs -ls /
     • 在Hive中创建nybikedb库和相关表：
       • 使用Hive命令启动Hive：hive
       • 创建数据库：create database nybikedb;
       • 使用数据库：use nybikedb;
       • 创建数据表：
       •  create table tb_trip_1904(
 tripduration int,
 starttime string,
 stoptime string,
 start_station_id int,
 start_station_name string,
 start_station_latitude double,
 start_station_longitude double,
 end_station_id int,
 end_station_name string,
 end_station_latitude double,
 end_station_longitude double,
 bikeid int,
 usertype string,
 birth_year int,
 gender tinyint
 )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
       • 注意：
         • Hive中的数据类型和MySQL中有相似的，也有不同的，比较典型的是字符串类型使用string表示。Hive中的数据类型可以从官网的介绍中详细了解：官方网站
         • Hive的建表语句末尾，需要显式声明ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','，指定实际的数据文件中，字段与字段之间使用的分隔符是逗号。
     • 将HDFS里的文件交给Hive管理：
       •  load data inpath '/201904-citibike-tripdata.csv'
          into table tb_trip_1904;
       • 查看前两条数据检查一下：select * from tb_trip_1904 limit 2;
       • 
     • 在Hive上创建用于保存结果的表：
       •  create table tb_day_hour_count(
 trip_year int comment '数据的年份',
 trip_month int comment '数据的月份',
 trip_day int comment '数据的日期',
 trip_dayofweek int comment '星期几',
 trip_hour int comment '数据的小时',
 gender int comment '用户性别',
 trip_count int comment '日骑行总数'
 )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
     • 在Hive上执行查询语句，将结果保存到保存结果的表：
       •  insert into tb_day_hour_count
 select
 year(starttime) as trip_year,
 month(starttime) as trip_month,
 day(starttime) as trip_day,
 dayofweek(starttime) as trip_dayofweek,
 hour(starttime) as trip_hour,
 gender,    
 count(*) as trip_count
 from
 tb_trip_1904
 group by
 year(starttime),
 month(starttime),
 day(starttime),
 dayofweek(starttime),
 hour(starttime),
 gender;
       • 保存完后我们可以检查一下tb_day_hour_count表，因为不多可以sellect *一下：select * from tb_day_hour_count;
       • 可以看到是2153条数据，存在我们之前在web项目中的那种数据缺失情况，暂时先不考虑补齐。
       • 
       • 同理对20年数据进行操作。