Hadoop -- Hive

1. 什么是hive？

1.1 基本思想

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，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。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，所以hive的底层还是执行MapReduce任务，只不过提供了一个非常方便的sql接口来实现MapReduce任务。

1.2 为什么使用hive？

• 直接使用hadoop所面临的问题
  人员学习成本太高
  项目周期要求太短
  MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

• 为什么要使用Hive
  操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。
  避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
  功能扩展很方便。

但是并不是说我们不用去写MapReduce了，MapReduce也有他的应用场景，例如当数据文件的数据结构很复杂，这时写MapReduce就方便很多。

1.3 hive创建表与查询原理

1. 根据HDFS上数据格式，创建hive表

2. 通过映射关系将HDFS数据导入到表中，分为内部表和外部表
   创建表时：
   内部表会移动数据到指定位置 ，将数据文件移动到默认位置，一般都是/usr/hive/warehouse/ 目录下
   外部表不会移动数据，数据在哪就是哪
   删除表时：
   内部表删除，元数据和数据一起删除
   外部表不会删除数据，只清楚元数据

3. 此时hive表对应的元数据信息记录到 mysql 中

4. 在执行查询操作时 ,先从元数据库中找到 对应表对应的文件位置，再通过 hive 的 解析器、编译器、优化器 执行器 将 sql 语句 转换成 MR 程序，运行在 Yarn 上，最终得到结果。

2. hive安装

2.1.mysql安装

将mysql作为元数据库
①　上传mysql安装包
②　解压：

tar -xvf MySQL-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm-bundle.tar 

③　安装mysql的server包

rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm 

若依赖报错：缺perl
yum install perl
（可以配置一个本地yum源进行安装：
1、先在vmware中给这台虚拟机连接一个光盘镜像
2、挂在光驱到一个指定目录：mount -t iso9660 -o loop /dev/cdrom /mnt/cdrom
3、将yum的配置文件中baseURL指向/mnt/cdrom
）

安装完perl后 ，继续重新安装mysql-server

 rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm 

又出错：包冲突conflict with
移除老版本的冲突包：mysql-libs-5.1.73-3.el6_5.x86_64

rpm -e mysql-libs-5.1.73-3.el6_5.x86_64 --nodeps

继续重新安装mysql-server

rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm 

成功后，注意提示：里面有初始密码及如何改密码的信息
初始密码：/root/.mysql_secret
改密码脚本：/usr/bin/mysql_secure_installation

④　安装mysql的客户端包：

rpm -ivh MySQL-client-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm

⑤　启动mysql的服务端：

 service mysql start

Starting MySQL. SUCCESS!

⑥　修改root的初始密码：

/usr/bin/mysql_secure_installation  按提示

⑦　测试：
用mysql命令行客户端登陆mysql服务器看能否成功

mysql -uroot -proot
mysql> show databases;

⑧　给root用户授予从任何机器上登陆mysql服务器的权限：

mysql> grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '你的密码' with grant option;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

注意点：要让mysql可以远程登录访问
最直接测试方法：从windows上用Navicat去连接，能连，则可以，不能连，则要去mysql的机器上用命令行客户端进行授权：
在mysql的机器上,启动命令行客户端：

mysql -uroot -proot
mysql>grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root的密码' with grant option;
mysql>flush privileges;

2.2.hive的元数据库配置

准备工作：安装hive的机器上应该有HADOOP环境（安装目录，HADOOP_HOME环境变量）
安装：直接解压一个hive安装包即可
1、到hive解压目录下修改xml文件

vi conf/hive-site.xml

<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>

2、上传一个mysql的驱动jar包到hive的安装目录的lib中
3、配置HADOOP_HOME 和HIVE_HOME到系统环境变量中：/etc/profile
4、source /etc/profile
5、hive启动测试
用命令启动hive交互界面：

[root@hadoop100 ~]# hive

3. hive使用方式

3.1 最基本使用方式

cd 到hive的安装目录中启动一个hive交互shell

[root@hadoop100 hive-1.2.1]# bin/hive

设置一些基本参数，让hive使用起来更便捷，比如：
1、让提示符显示当前库：

hive>set hive.cli.print.current.db=true;

2、显示查询结果时显示字段名称：

hive>set hive.cli.print.header=true; 

但是这样设置只对当前会话有效，重启hive会话后就失效，解决办法：
在linux的当前用户目录中，编辑一个 .hiverc 文件(注意有个点. ，是隐藏文件)，将参数写入其中：
vi .hiverc

set hive.cli.print.header=true;
set hive.cli.print.current.db=true;

3.2 启动hive服务使用

启动hive的服务：

[root@hadoop100 hive-1.2.1]# bin/hiveserver2 -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console

上述启动，会将这个服务启动在前台，如果要启动在后台，则命令如下：
nohup bin/hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接

[root@hadoop101 hive-1.2.1]# bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop100:10000 -n root

（hadoop100是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）

#注意：
启动thrift

hive --service metastore

3.3 脚本化运行

大量的hive查询任务，如果用交互式shell来进行输入的话，显然效率及其低下，因此，生产中更多的是使用脚本化运行机制：
该机制的核心点是：hive可以用一次性命令的方式来执行给定的hql语句

可以将命令写入shell脚本中，以便于脚本化运行hive任务，并控制、调度众多hive任务，示例如下：

vi t_order_etl.sh

#!/bin/bash
hql1=hive -e "select * from db_order.t_order"
hive -e "$hql1"
hql2=hive -e "select * from default.t_user"
hive -e "$hql2"
hql3="create table  default.t_bash as select * from db_order.t_order"
hive -e "$hql3"

然后运行该t_order_etl.sh

sh t_order_etl.sh

如果要执行的hql语句特别复杂，那么，可以把hql语句写入一个文件：

vi x.hql

select * from db_order.t_order;
select count(1) from db_order.t_user;

然后，用hive -f /root/x.hql来执行

4. 建库建表与数据导入

4.1 建库

hive中有一个默认的库：
库名： default
库目录：hdfs://hadoop100:9000/user/hive/warehouse

新建库：
create database db_order;
库建好后，在hdfs中会生成一个库目录：
hdfs:/hadoop100:9000/user/hive/warehouse/db_order.db

4.2 建表

4.2.1 基本建表语句

use db_order;
create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string);

表建好后，会在所属的库目录中生成一个表目录
/user/hive/warehouse/db_order.db/t_order
只是，这样建表的话，hive会认为表数据文件中的字段分隔符为 ^A

正确的建表语句为：

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string)
row format delimited fields terminated by ',';

这样就指定了，我们的表数据文件中的字段分隔符为 “,”

4.2.2 删除表

drop table t_order;

删除表的效果是：
hive会从元数据库中清除关于这个表的信息；
hive还会从hdfs中删除这个表的表目录；

4.2.3 内部表与外部表

内部表(MANAGED_TABLE)：表目录按照hive的规范来部署，位于hive的仓库目录/user/hive/warehouse中

外部表(EXTERNAL_TABLE)：表目录由建表用户自己指定

create external table t_access(ip string,url string,access_time string)
row format delimited
fields terminated by ','
location '/access/log';

外部表和内部表的特性差别：
1、内部表的目录在hive的仓库目录中 VS 外部表的目录由用户指定(例如日志采集系统中日志文件存放的目录)
2、drop一个内部表时：hive会清除相关元数据，并删除表数据目录
3、drop一个外部表时：hive只会清除相关元数据；

一个hive的数据仓库，最底层的表，一定是来自于外部系统，为了不影响外部系统的工作逻辑，在hive中可建external表来映射这些外部系统产生的数据目录。

4.2.4 分区表

分区表的实质是：在表目录中为数据文件创建分区子目录，以便于在查询时，MR程序可以针对分区子目录中的数据进行处理，缩减读取数据的范围。

比如，网站每天产生的浏览记录，浏览记录应该建一个表来存放，但是，有时候，我们可能只需要对某一天的浏览记录进行分析
这时，就可以将这个表建为分区表，每天的数据导入其中的一个分区；
当然，每日的分区目录，应该有一个目录名（分区字段）

示例如下：
1、创建带分区的表

create table t_access(ip string,url string,access_time string)
partitioned by(dt string)
row format delimited
fields terminated by ',';

注意：分区字段不能是表定义中的已存在字段

2、向分区中导入数据

load data local inpath '/root/access.log.2017-08-04.log' into table t_access partition(dt='20170804');
load data local inpath '/root/access.log.2017-08-05.log' into table t_access partition(dt='20170805');

3、针对分区数据进行查询
a、统计8月4号的总PV：

select count(*) from t_access where dt='20170804';

实质：就是将分区字段当成表字段来用，就可以使用where子句指定分区了

b、统计表中所有数据总的PV：

select count(*) from t_access;

实质：不指定分区条件即可

多个分区字段示例
建表：

create table t_partition(id int,name string,age int)
partitioned by(department string,sex string,howold int)
row format delimited fields terminated by ',';

导数据：

load data local inpath '/root/p1.dat' into table t_partition partition(department='xiangsheng',sex='male',howold=20);

4.2.5 外部分区表

假如外部表location 中有数据，而在hive中查不到数据，例如locarion中：

/user/hive/warehouse/test/dt=2021-12-21/part-38e562d9-efb4-4fe4-b956-eecbbffd3677-0-0

可尝试 add partition

alter table test add partition(dt='2021-12-21') location 'hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/test/dt=2021-12-21'

一键修复所有分区

msck repair table tableName

另外 drop partition

alter table test drop partition (dt='2021-12-21');

4.3 数据导入导出

4.3.1 将数据导入到hive的表

方式1：导入数据的一种方式：
手动用hdfs命令，将文件放入表目录；

方式2：在hive的交互式shell中用hive命令来导入本地数据到表目录

hive>load data local inpath '/root/order.data.2' into table t_order;

方式3：用hive命令导入hdfs中的数据文件到表目录

hive>load data inpath '/access.log.2017-08-06.log' into table t_access partition(dt='20170806');

4.3.2 将hive表中的数据导出到指定路径的文件

1、将hive表中的数据导入HDFS的文件

insert overwrite directory '/root/access-data'
row format delimited fields terminated by ','
select * from t_access;

2、将hive表中的数据导入本地磁盘文件

insert overwrite local directory '/root/access-data'
row format delimited fields terminated by ','
select * from t_access limit 100000;

4.4 修改字段名

ALTER TABLE table_nameCHANGE name new_name type;

出现问题
当表存储结构为parquet时，修改字段名后被修改的字段全部为空
solution：

ALTER TABLE tes SET TBLPROPERTIES ('parquet.column.index.access'='true');

5. 数据类型

5.1 数字

create table t_test(a string ,b int,c bigint,d float,e double,f tinyint,g smallint)

注意先写变量名，再写数据类型

5.2 日期

TIMESTAMP (Note: Only available starting with Hive 0.8.0)
DATE (Note: Only available starting with Hive 0.12.0)

create table t_customer(id int,name string,birthday date)
row format delimited fields terminated by ',';

5.3 字符串类型

STRING
VARCHAR (Note: Only available starting with Hive 0.12.0)
CHAR (Note: Only available starting with Hive 0.13.0)

5.4 混杂类型

BOOLEAN
BINARY (Note: Only available starting with Hive 0.8.0)

5.5 复合类型

5.5.1 array数组类型

假如有如下数据需要用hive的表去映射：

---

战狼2,吴京:吴刚:龙母,2017-08-16
三生三世十里桃花,刘亦菲:痒痒,2017-08-20

---

设想：如果主演信息用一个数组来映射比较方便

建表：

create table t_movie(moive_name string,actors array<string>,first_show date)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by ':';

导入数据：

load data local inpath '/root/movie.dat' into table t_movie;

查询：

select * from t_movie;
#取演员列表的第一个演员
select moive_name,actors[0] from t_movie;
# 查出包含吴刚的电影名字还有演员
select moive_name,actors from t_movie where array_contains(actors,'吴刚');
#有多少个演员
select moive_name,size(actors) from t_movie;

5.5.2 map类型

maps: MAP (Note: negative values and non-constant expressions are allowed as of Hive 0.14.)

假如有以下数据：

---

1,zhangsan,father:xiaoming#mother:xiaohuang#brother:xiaoxu,28
2,lisi,father:mayun#mother:huangyi#brother:guanyu,22
3,wangwu,father:wangjianlin#mother:ruhua#sister:jingtian,29
4,mayun,father:mayongzhen#mother:angelababy,26

---

可以用一个map类型来对上述数据中的家庭成员进行描述

2)建表语句：

create table t_person(id int,name string,family_members map<string,string>,age int)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '#'
map keys terminated by ':';

3)查询

select * from t_person;

取map字段的指定key的值

select id,name,family_members['father'] as father from t_person;

取map字段的所有key

select id,name,map_keys(family_members) as relation from t_person;

取map字段的所有value

select id,name,map_values(family_members) from t_person;
select id,name,map_values(family_members)[0] from t_person;

综合：查询有brother的用户信息

select id,name,father 
from 
(select id,name,family_members['brother'] as brotherfrom t_person) tmp
where brotheris not null;

5.5.3 struct类型

structs: STRUCT

1)假如有如下数据：

---

1,zhangsan,18:male:beijing
2,lisi,28:female:shanghai

---

其中的用户信息包含：年龄：整数，性别：字符串，地址：字符串
设想用一个字段来描述整个用户信息，可以采用struct

2)建表：

create table t_person_struct(id int,name string,info struct<age:int,sex:string,addr:string>)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by ':';

3)查询

select * from t_person_struct;
select id,name,info.age from t_person_struct;

6. 某些函数的使用

6.1 row_number() over() —— 分组TOPN

有如下数据：

---

1,18,a,male
2,19,b,male
3,22,c,female
4,16,d,female
5,30,e,male
6,26,f,female

---

需要查询出每种性别中年龄最大的2条数据

使用row_number函数，对表中的数据按照性别分组，按照年龄倒序排序并进行标记

select id,age,name,sex,
row_number() over(partition by sex order by age desc) as rank
from t_rownumber

然后，利用上面的结果，查询出rank<=2的即为最终需求

select id,age,name,sex
from 
(select id,age,name,sex,
row_number() over(partition by sex order by age desc) as rank
from t_rownumber) tmp
where rank<=2;

6.2 sum() over()

有如下数据：

---

A,2015-01,5
A,2015-01,15
B,2015-01,5
A,2015-01,8
B,2015-01,25
A,2015-01,5
C,2015-01,10
C,2015-01,20
A,2015-02,4
A,2015-02,6
C,2015-02,30
C,2015-02,10
B,2015-02,10
B,2015-02,5
A,2015-03,14
A,2015-03,6
B,2015-03,20
B,2015-03,25

C,2015-03,10
C,2015-03,20

---

需要要开发hql脚本，来统计出如下累计报表：

用户	月份	月总额	累计到当月的总额
A	2015-01	33	33
A	2015-02	10	43
A	2015-03	30	73
B	2015-01	30	30
B	2015-02	15	45

建表映射并导入数据：

create table t_access_times(username string,month string,counts int)
row format delimited fields terminated by ',';

load data local inpath '/root/accumulate.dat' into table t_access_times;

传统做法

1、第一步，先求每个用户的月总金额

select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month

±----------±---------±--------±-+
| username | month | salary |
±----------±---------±--------±-+
| A | 2015-01 | 33 |
| A | 2015-02 | 10 |
| B | 2015-01 | 30 |
| B | 2015-02 | 15 |
±----------±---------±--------±-+

2、第二步，将月总金额表自己连接 自己连接

select A.*,B.* FROM
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) A 
inner join 
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) B
on
A.username=B.username
where B.month <= A.month

±------------±---------±----------±------------±---------±----------±-+
| a.username | a.month | a.salary | b.username | b.month | b.salary |
±------------±---------±----------±------------±---------±----------±-+
| A | 2015-01 | 33 | A | 2015-01 | 33 |
| A | 2015-02 | 10 | A | 2015-01 | 33 |
| A | 2015-02 | 10 | A | 2015-02 | 10 |
| B | 2015-01 | 30 | B | 2015-01 | 30 |
| B | 2015-02 | 15 | B | 2015-01 | 30 |
| B | 2015-02 | 15 | B | 2015-02 | 15 |
±------------±---------±----------±------------±---------±----------±-+

第3步：
select A.username,A.month,max(A.salary),sum(B.salary)
from t_tmp2
group by A.username,A.month;
得到最终结果

当然，也可以把整个逻辑过程写成一个SQL语句：

select A.username,A.month,max(A.salary) as salary,sum(B.salary) as accumulate
from 
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) A 
inner join 
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) B
on
A.username=B.username
where B.month <= A.month
group by A.username,A.month
order by A.username,A.month;

sum() over()

首先要有每个用户的月总金额的表
±----------±---------±--------±-+
| username | month | salary |
±----------±---------±--------±-+
| A | 2015-01 | 33 |
| A | 2015-02 | 10 |
| B | 2015-01 | 30 |
| B | 2015-02 | 15 |
±----------±---------±--------±-+
然后利用sum() over() 窗口函数

select id,month
,sum(amount) over(partition by id order by month rows between unbounded preceding and current row)
from
(select id,month,
sum(fee) as amount
from t_test
group by id,month) tmp;			

#这句话的意思是对id进行分组然后对month升序排序
#然后对于每一组（每一个窗口），按行执行时，执行该行到该行往上(无边界)的所有行的sum算法
sum(partition by id order by month rows between unbounded preceding and current row)

#例如第一组（第一个窗口）有两行A
#对于第一行执行sum()时只有自己，所以是33
#第二行因为上面有1行，所以是33+10=43
#同理对于第二组（第二个窗口）也有两行B，所以第一行是30，第二行是45

7. springboot 结合 hive

pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
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        <relativePath/> 
    parent>
    <groupId>com.examplegroupId>
    <artifactId>hivePrestoTestartifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOTversion>
    <name>hivePrestoTestname>
    <description>hivePrestoTestdescription>
    <properties>
        <java.version>1.8java.version>
    properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
            <optional>trueoptional>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.tomcatgroupId>
            <artifactId>tomcat-jdbcartifactId>
            <version>9.0.21version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbcartifactId>
        dependency>





            <dependency>
                <groupId>org.springframework.datagroupId>
                <artifactId>spring-data-hadoopartifactId>
                <version>2.5.0.RELEASEversion>
            dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hivegroupId>
                <artifactId>hive-jdbcartifactId>
                <version>1.2.1version>
                <exclusions>
                    <exclusion>
                        <groupId>org.eclipse.jetty.aggregategroupId>
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                exclusions>
            dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.facebook.prestogroupId>
            <artifactId>presto-jdbcartifactId>
            <version>0.183version>
        dependency>
    dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.bootgroupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombokgroupId>
                            <artifactId>lombokartifactId>
                        exclude>
                    excludes>
                configuration>
            plugin>
        plugins>
    build>

project>

application.yml

# 配置tomcat端口号
server:
  port: 8080

# 配置数据源
hive:
  url: jdbc:hive2://192.168.1.100:10000/default
  driver-class-name: org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
  type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
  user: root
#  password: Pure@123
  # 下面为连接池的补充设置，应用到上面所有数据源中
  # 初始化大小，最小，最大
  initialSize: 1
  minIdle: 3
  maxActive: 20
  # 配置获取连接等待超时的时间
  maxWait: 60000
  # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
  timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
  # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
  minEvictableIdleTimeMillis: 30000
  validationQuery: select 1
  testWhileIdle: true
  testOnBorrow: false
  testOnReturn: false
  # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
  poolPreparedStatements: true
  maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20

presto:
  name: presto
  type: org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource
  driver-class-name: com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver
  url: jdbc:presto://192.168.1.100:8181
  user: root
# 配置mybatis
#mybatis:
#  # 配置类型别名包扫描
#  type-aliases-package: com.xxx.xxx.pojo
#  # 配置sql语句映射文件路径
#  mapper-locations:
#    - classpath:mappers/*.xml
#  # 驼峰映射
#  configuration:
#    map-underscore-to-camel-case: true

# 配置日志
logging:
  level:
    com.test.hive.hivePrestoApplication: info

config

package com.test.hive.config;

import org.apache.tomcat.jdbc.pool.PoolConfiguration;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;


@Configuration
public class hiveConfig {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(hiveConfig.class);

    @Autowired
    private Environment env;

    @Bean(name = "hiveJdbcDataSource")
    @Qualifier("hiveJdbcDataSource")
    public DataSource dataSource() {
        DataSource dataSource = new DataSource();
        dataSource.setUrl(env.getProperty("hive.url"));

        dataSource.setDriverClassName(env.getProperty("hive.driver-class-name"));
        dataSource.setUsername(env.getProperty("hive.user"));
//        dataSource.setPassword(env.getProperty("hive.password"));
        logger.debug("Hive DataSource Inject Successfully...");
        return dataSource;
    }

    @Bean(name = "hiveJdbcTemplate")
    public JdbcTemplate hiveJdbcTemplate(@Qualifier("hiveJdbcDataSource") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }


}

controller

package com.test.hive.controller;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
public class hivePrestoController {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(hivePrestoController.class);
    @GetMapping("/test")
    public String test(){
        return "test success!";
    }

    @Autowired
    @Qualifier("hiveJdbcTemplate")
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Autowired
    @Qualifier("prestoTemplate")
    private JdbcTemplate prestoTemplate;

    @GetMapping("/list")
    public String list() {
        String sql = "select * from ods_app_log limit 10";
        List<Map<String, Object>> list = jdbcTemplate.queryForList(sql);
        System.out.println(list);
        return "success!!";
    }

    @GetMapping("/insert")
    public String insertIntoTable() {
        //String sql = "INSERT INTO TABLE test(device_id,device_version,time) VALUES('1','v1','2021-11-19 10:23:24') PARTITION(datetime='2021-11-19')";
        // parquet
        String sql = "INSERT INTO TABLE test PARTITION(dt='2021-11-19') VALUES(?,?,?) ";
        List<Object[]> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Object[]{'1',"v1","2021-11-19 01:01:01"});
        list.add(new Object[]{'2',"v2","2021-11-19 02:01:01"});
        list.add(new Object[]{'3',"v3","2021-11-19 03:01:01"});
        // txt
        //String sql = "INSERT INTO TABLE dcu_metadata_2 PARTITION(datetime='2021-11-19') VALUES('1','v1','2021-11-19 10:23:24') ";
        String result = "Insert into table successfully...";
        try {
//            jdbcTemplate.execute(sql);
            jdbcTemplate.batchUpdate(sql,list);
        } catch (DataAccessException dae) {
            result = "Insert into table encounter an error: " + dae.getMessage();
            logger.error(result);
        }
        return result;
    }

    /**
     * 示例：创建新表
     */
    @GetMapping("/table/create")
    public String createTable() {
        StringBuffer sql = new StringBuffer("CREATE TABLE IF NOT EXISTS ");
        sql.append("user_sample");
        sql.append("(user_num BIGINT, user_name STRING, user_gender STRING, user_age INT)");
        sql.append("ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' "); // 定义分隔符
        sql.append("STORED AS TEXTFILE"); // 作为文本存储

        logger.info("Running: " + sql);
        String result = "Create table successfully...";
        try {
            // hiveJdbcTemplate.execute(sql.toString());
            jdbcTemplate.execute(sql.toString());
        } catch (DataAccessException dae) {
            result = "Create table encounter an error: " + dae.getMessage();
            logger.error(result);
        }
        return result;

    }

    /**
     * 示例：将Hive服务器本地文档中的数据加载到Hive表中
     */
    @GetMapping("/table/load")
    public String loadIntoTable() {
        String filepath = "/home/hadoop/user_sample.txt";
        String sql = "load data local inpath '" + filepath + "' into table user_sample";
        String result = "Load data into table successfully...";
        try {
            // hiveJdbcTemplate.execute(sql);
            jdbcTemplate.execute(sql);
        } catch (DataAccessException dae) {
            result = "Load data into table encounter an error: " + dae.getMessage();
            logger.error(result);
        }
        return result;
    }


    /**
     * 示例：删除表
     */
    @GetMapping("/table/delete")
    public String delete(String tableName) {
        String sql = "DROP TABLE IF EXISTS "+tableName;
        String result = "Drop table successfully...";
        logger.info("Running: " + sql);
        try {
            // hiveJdbcTemplate.execute(sql);
            jdbcTemplate.execute(sql);
        } catch (DataAccessException dae) {
            result = "Drop table encounter an error: " + dae.getMessage();
            logger.error(result);
        }
        return result;
    }

    @GetMapping("/presto/query")
    public String query(){
        List<Map<String, Object>> maps = prestoTemplate.queryForList("select * from test");
        System.out.println(maps);
        return "!!!";
    }
    
}

使用druid操作请参考：https://blog.csdn.net/qq_22165667/article/details/116738993