数据仓库工具：Hive-白红宇

数据仓库工具：Hive

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发布时间：2019-06-27

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本文出自:【明月的博客】

为什么要选择Hive

基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力

支持SQL like查询语言

统一的元数据管理

简单编程

Hive:

Hive 能够对数据进行管理和查询。

在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据，同一时候能够查询hadoop中的数据。

本质上讲，hive是一个SQL解析引擎。Hive能够把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。

hive有一套映射工具，能够把SQL转换为MapReduce中的job。能够把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件里的列。

这套映射工具称之为metastore。一般存放在derby、mysql中。

这里写图片描写叙述

Hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse ,是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的

Derby 数据库在哪里运行hive 就会在哪里创建。这就说明不能在不同的地方运行，运行要用相同的数据库。Derby数据库仅仅同意一个client打开。

Hive的体系结构：

这里写图片描写叙述

用户接口主要有三个：CTL。JDBC/ODBC和WebGUI

CTL。即shell命令行

JDBC/ODBC是hive的java,与使用传统数据库JDBC的方式相似

WebGUI是用过浏览器訪问Hive.

Hive将元数据存储在数据库中（metastore），眼下仅仅支持mysqk、derby。

Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性是否为外部表等。表的数据所在文件夹等。

解释器、编译器、优化器完毕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。生成的查询计划存储在HDFS中。并在随后有MapReduce调用运行。

Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完毕（包括的查询，像select from table不会生成MapReduce任务）

Hive安装

(1) 解压缩、重命名、环境变量设置

(2) 在文件夹 $HIVE_HOME/conf/下。运行命令

mv hive-default.xml.template hive-site.xml 重命名

在文件夹$HIVE_HOME/conf/下，运行命令

mv hive-env.sh.template hive-env.sh重命名

(3)改动hadoop的配置文件hadoop-env.sh。改动内容例如以下：

export HADOOP_CLASSPATH=.
:$$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin

否则启动hive会报找不到类的错误

注意：=右边多了个$，使用时去掉。因为markdown对美元符号处理。会使内容出现故障，所以多加了一个美元符号为了使内容正常显示。

(4)在文件夹$HIVE_HOME/bin以下，改动文件hive-config.sh，添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export HADOOP_HOME=/usr/local/Hadoop

生产中，我们一般用MySQL。不用derby数据库存放metastore.

安装mysql

查看机器是否安了MySQL

rpm -qa | grep mysql

假设存在删除：

rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686

存在依赖能够强制删除

rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 –nodeps

(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。

rpm -e xxxxxxx –nodeps

运行命令

rpm -qa |grep mysql

检查是否删除干净

(2)运行命令

rpm -i mysql-server-**

安装mysql服务端

(3)启动mysql 服务端，运行命令

mysqld_safe &

(4)运行命令

rpm -i mysql-client-**

安装mysqlclient

(5)运行命令

mysql_secure_installation

设置root用户password

(6)登陆MySQL。

mydsql -uroot -padmin

使用mysql作为hive的metastore

(1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib文件夹下

(2)改动hive-site.xml文件，改动内容例如以下：


          
       
        javax.jdo.option.ConnectionURL
           
       
        jdbc:mysql://hadoop:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
       
      
          
       
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
           
       
        com.mysql.jdbc.Driver
       
      
          
       
        javax.jdo.option.ConnectionUserName
           
       
        root
       
      
          
       
        javax.jdo.option.ConnectionPassword
           
       
        admin

Mysql 不同意远程连接，怎样让其远程连接：

授权全部权限在hive表上给root用户（不论什么地方的root）。password是admin。

grant all on hive.* to ‘root’@’%’ identified by ‘admin’;

之后刷新下：

flush privileges;

内部表

CREATE TABLE t1(id int);

Hive 里没有insert 操作。插入数据方法例如以下：

LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t1;

这样的方式跟hadoop fs –put 命令的方式都能够载入数据。hive 查询识别。

假设去掉local,载入的数据是从hdfs 里载入的。

CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t’;

通过制表符区分字段。

分区表

分区表就是依照不同的字段把文件划分为不同的标准。

CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id’ INTO TABLE t3 PARTITION (day=22);

多了一个文件夹，我们能够依照每天的方式来载入数据。

查的话：

select * from t3 where day=22;

桶表

这里写图片描写叙述

桶表不经常使用。

create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;
set hive.enforce.bucketing = true;
insert into table t4 select id from t3;

用桶表载入数据要经过MapReduce 计算，不能用load data 方式载入。

值通过哈希编码分到不同的桶中。

分到同一桶中的数据非常可能相同。

使用场景：作表连接的时候用。

使用文件进行划分，这点与分区表通过文件夹划分不同。

外部表

create external table t5(id int) location ‘/external’;
drop table t5;

优点：删除的时候仅仅删除表定义。数据本身不删除。

前面三个表是受控表。Drop 表时数据就不存在了。

其它

视图：

跟普通sql 没有什么差别,视图能够屏蔽掉复杂的操作，还能够进行权限的控制，表的操作。

视图创建：

CREATE VIEW v1 AS select * from t1;

表的操作：

表的改动：

alter table target_tab add columns(cols,string)

表的删除：

drop table

Hive 里能够使用limit 操作：

select * from t1 limit 5;

返回5行记录。

ORDER BY 是全部的数据都送到一个reduce 里进行去全排序。

SORT BY col_list 是多个reduce 运行，在每一个reduce 内部进行排序。

DISTRIBUTE BY col_list 把数据分成不同的区发给不同的reduce 去运行。

CLUSTER BY col_list将两种操作合并到一起，相当于sort by 和distribute by一起操作。

表连接：

Java client

Hive 能够编写java程序訪问，訪问时要先启动hive 远程服务：

hive - -service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null &

在eclipe 里添加hive jar 包也必须有hadoop jar包否则运行不成功

package hive;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.Statement;public class App {
          public static void main(String[] args) throws Exception {        Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");        Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://hadoop:10000/default","","");        Statement stmt  = con.createStatement();        String sql = "SELECT * FROM  default.t1";        ResultSet  res = stmt.executeQuery(sql);        while(res.next()){            System.out.println(res.getInt(1));        }    }}

这里写图片描写叙述