基于hadoop的hive数据仓库基础操作知识整理

第 1 章 Hive 基本概念 

1.1 什么是 Hive

1. hive简介 

Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并

提供类 SQL 查询功能。 

1. Hive本质：将 HQL 转化成 MapReduce 程序 
2. 

1. 1. Hive 处理的数据存储在 HDFS
   2. Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce
   3. 执行程序运行在 Yarn 上 

1.2 Hive 的优缺点 

1.2.1 优点 

（1）操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。（2）避免了去写 MapReduce，减少开发人员的学习成本。 

1. Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 
2. Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较高。 
3. Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 

1.2.2 缺点 

1. Hive 的 HQL 表达能力有限 
   1. 迭代式算法无法表达 
   2. 数据挖掘方面不擅长，由于 MapReduce 数据处理流程的限制，效率更高的算法却

无法实现。 

1. Hive 的效率比较低 
   1. Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化 

Hive 调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive 架构原理

 1）用户接口：Client

CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive） 2）元数据：Metastore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 

默认存储在自带的 derby 数据库中，推荐使用 MySQL 存储 Metastore

1. Hadoop

使用 HDFS 进行存储，使用 MapReduce 进行计算。 

1. 驱动器：Driver
   1. 解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误。 
   2. 编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划。 

优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

1. 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于 Hive 来说，就是 MR/Spark。 

Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的 Driver，

结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成 MapReduce，提交到 Hadoop 中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。 

1.4 Hive 和数据库比较 

由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，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。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。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。 

1.4.1 查询语言 

由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 

1.4.2 数据更新 

由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常

是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO …  VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET 修改数据。

1.4.3 执行延迟 

Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，

Hive 的并行计算显然能体现出优势。 

1.4.4 数据规模 

由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模

的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。 

第 2 章 Hive 安装 

2.1 Hive 安装地址 

1. Hive 官网地址 

Apache Hive

1. 文档查看地址 

GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation

1. 下载地址 

Index of /dist/hive

1. github 地址 

GitHub - apache/hive: Apache Hive

2.2 Hive 安装部署 

2.2.1 安装 Hive

1. 把 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下 
2. 解压 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下面 

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2bin.tar.gz -C /opt/module/

1. 修改 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 的名称为 hive

[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive

1. 修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量 

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

1. 添加内容 

#HIVE_HOME export HIVE_HOME=/opt/module/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

1. 解决日志 Jar 包冲突 

[atguigu@hadoop102 software]$ mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-

2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak

1. 初始化元数据库 

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/schematool -dbType derby -initSchema

2.2.2 启动并使用 Hive

1. 启动 Hive

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive

1. 使用 Hive

hive> show databases; hive> show tables; hive> create table test(id int); hive> insert into test values(1); hive> select * from test;

1. 在 CRT 窗口中开启另一个窗口开启 Hive，在/tmp/atguigu 目录下监控 hive.log 文件 

Caused by: ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /opt/module/hive/metastore_db.          at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source)         at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown

Source)         at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.privGetJBMSLockO nDB(Unknown Source)         at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.run(Unknown Source) ...

原因在于 Hive 默认使用的元数据库为 derby，开启 Hive 之后就会占用元数据库，且不与其他客户端共享数据，所以我们需要将 Hive 的元数据地址改为 MySQL。

2.3 MySQL 安装 

1. 检查当前系统是否安装过 MySQL 

[atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64  

//如果存在通过如下命令卸载 

[atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps  mariadb-libs

1. 将 MySQL 安装包拷贝到/opt/software 目录下 

[atguigu @hadoop102 software]# ll 总用量 528384 -rw-r--r--. 1 root root 609556480 3月  21 15:41 mysql-5.7.28- 1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

1. 解压 MySQL 安装包 

[atguigu @hadoop102 software]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpmbundle.tar

正在上传…重新上传取消 

1. 在安装目录下执行 rpm 安装 

[atguigu @hadoop102 software]$  sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

注意:按照顺序依次执行 

如果 Linux 是最小化安装的，在安装 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm 时

可能会出现如下错误 

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-

5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

警告：mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY

错误：依赖检测失败：          libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要          libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28- 1.el7.x86_64 需要         libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28- 1.el7.x86_64 需要

通过 yum 安装缺少的依赖,然后重新安装 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可 

[atguigu@hadoop102 software] yum install -y libaio

1. 删除/etc/my.cnf 文件中 datadir 指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下: 

   查看 datadir 的值： 

[mysqld] datadir=/var/lib/mysql

   删除/var/lib/mysql 目录下的所有内容:

[atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql

[atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./*    //注意执行命令的位置 

1. 初始化数据库 

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql

1. 查看临时生成的 root 用户的密码 

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log  

 

1. 启动 MySQL 服务 

[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld

1. 登录 MySQL 数据库 

[atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p

Enter password:   输入临时生成的密码 

   登录成功.

1. 必须先修改 root 用户的密码,否则执行其他的操作会报错 

mysql> set password = password("新密码");

1. 修改 mysql 库下的 user 表中的 root 用户允许任意 ip 连接 

mysql> update mysql.user set host='%' where user='root'; mysql> flush privileges;

2.4 Hive 元数据配置到 MySQL

2.4.1 拷贝驱动 

将 MySQL 的 JDBC 驱动拷贝到 Hive 的 lib 目录下 

[atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-

5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib

2.4.2 配置 Metastore 到 MySQL

1. 在$HIVE_HOME/conf 目录下新建 hive-site.xml 文件 

[atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

添加如下内容 

javax.jdo.option.ConnectionURL         jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false                     javax.jdo.option.ConnectionDriverName         com.mysql.jdbc.Driver                  javax.jdo.option.ConnectionUserName         root                          javax.jdo.option.ConnectionPassword         000000                     hive.metastore.schema.verification         false