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数据仓库组件：Hive环境搭建和基础用法

本文源码：GitHub || GitEE

一、Hive基础简介
1、基础描述

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，使用成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

2、组成与架构

用户接口：ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。

元数据：Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区以及属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

驱动器：基于解释器、编辑器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。

执行器引擎：ExecutionEngine把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。

Hadoop底层：基于HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算，基于Yarn的调度机制。

Hive收到给客户端发送的交互请求，接收到操作指令(SQL)，并将指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后将执行结果输出到客户端。

二、Hive环境安装
1、准备安装包

hive-1.2，依赖Hadoop集群环境，位置放在hop01服务上。

2、解压重命名

tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz
mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive1.2
3、修改配置文件

创建配置文件

[root@hop01 conf]# pwd
/opt/hive1.2/conf
[root@hop01 conf]# mv hive-env.sh.template hive-env.sh
添加内容

[root@hop01 conf]# vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop2.7
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive1.2/conf
配置内容一个是Hadoop路径，和hive配置文件路径。

4、Hadoop配置

首先启动hdfs和yarn；然后在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse两个目录并修改赋予权限。

bin/hadoop fs -mkdir /tmp
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
5、启动Hive

[root@hop01 hive1.2]# bin/hive
6、基础操作

查看数据库

hive> show databases ;
选择数据库

hive> use default;
查看数据表

hive> show tables;
创建数据库使用

hive> create database mytestdb;
hive> show databases ;
default
mytestdb
hive> use mytestdb;
创建表

create table hv_user (id int, name string, age int);
查看表结构

hive> desc hv_user;
id int
name string
age int
添加表数据

insert into hv_user values (1, “test-user”, 23);
查询表数据

hive> select * from hv_user ;
注意：这里通过对查询日志的观察，明显看出Hive执行的流程。

删除表

hive> drop table hv_user ;
退出Hive

hive> quit;
查看Hadoop目录

hadoop fs -ls /user/hive/warehouse

/user/hive/warehouse/mytestdb.db
通过Hive创建的数据库和数据存储在HDFS上。

三、整合MySQL5.7环境
这里默认安装好MySQL5.7的版本，并配置好相关登录账号，配置root用户的Host为%模式。

1、上传MySQL驱动包

将MySQL驱动依赖包上传到hive安装目录的lib目录下。

[root@hop01 lib]# pwd
/opt/hive1.2/lib
[root@hop01 lib]# ll
mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
2、创建hive-site配置

[root@hop01 conf]# pwd
/opt/hive1.2/conf
[root@hop01 conf]# touch hive-site.xml
[root@hop01 conf]# vim hive-site.xml
3、配置MySQL存储

javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://hop01:3306/metastore?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
      root
      username to use against metastore database
    

    
      javax.jdo.option.ConnectionPassword
      123456
      password to use against metastore database
    

配置完成后，依次重启MySQL、hadoop、hive环境，查看MySQL数据库信息，多了metastore数据库和相关表。

4、后台启动hiveserver2

[root@hop01 hive1.2]# bin/hiveserver2 &
5、Jdbc连接测试

[root@hop01 hive1.2]# bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://hop01:10000
Connecting to jdbc:hive2://hop01:10000
Enter username for jdbc:hive2://hop01:10000: hiveroot (账户回车)
Enter password for jdbc:hive2://hop01:10000: ****** (密码123456回车)
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
0: jdbc:hive2://hop01:10000> show databases;
±---------------±-+
| database_name |
±---------------±-+
| default |
±---------------±-+
四、高级查询语法
1、基础函数

select count(*) count_user from hv_user;
select sum(age) sum_age from hv_user;
select min(age) min_age,max(age) max_age from hv_user;
±---------±---------±-+
| min_age | max_age |
±---------±---------±-+
| 23 | 25 |
±---------±---------±-+
2、条件查询语句

select * from hv_user where name=‘test-user’ limit 1;
±------------±--------------±-------------±-+
| hv_user.id | hv_user.name | hv_user.age |
±------------±--------------±-------------±-+
| 1 | test-user | 23 |
±------------±--------------±-------------±-+

select * from hv_user where id>1 AND name like ‘dev%’;
±------------±--------------±-------------±-+
| hv_user.id | hv_user.name | hv_user.age |
±------------±--------------±-------------±-+
| 2 | dev-user | 25 |
±------------±--------------±-------------±-+

select count(*) count_name,name from hv_user group by name;
±------------±-----------±-+
| count_name | name |
±------------±-----------±-+
| 1 | dev-user |
| 1 | test-user |
±------------±-----------±-+
3、连接查询

select t1.,t2. from hv_user t1 join hv_dept t2 on t1.id=t2.dp_id;
±-------±-----------±--------±----------±------------±-+
| t1.id | t1.name | t1.age | t2.dp_id | t2.dp_name |
±-------±-----------±--------±----------±------------±-+
| 1 | test-user | 23 | 1 | 技术部 |
±-------±-----------±--------±----------±------------±-+
五、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
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分类: 大数据.计算.分析
标签: 数仓, 数据仓库, hive
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