介绍：
一、什么是hive？？？
1,hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具、
2,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类sql的查询功能、
3,可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行、
4,可以用来进行数据提取转换加载（ETL）
5,hive是sql解析引擎，它将sql 语句转换成M/R job然后在Hadoop中运行。
hive的表其实就是HDFS的目录/文件夹。
hive表中的数据 就是hdfs目录中的文件。按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R job里使用这些数据.
6,hive优点与缺点：
可以提供类SQL语句快速实现简单的mapreduce统计，不需要开发专门的mapreduce应用
不支持实时查询
7，hive数据分为真实存储的数据和元数据
真实数据存储在hdfs中，元数据存储在mysql中
metastore 元数据存储数据库
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，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
二、hive的体系架构：
用户接口，包括 CLI（shell），JDBC/ODBC，WebUI(通过浏览器)
元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中
解释器、编译器、优化器、执行器完成HQL查询语句从语法分析，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，并随后被mapreduce调用执行
Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算（带*的查询select * from teacher不会生成mapreduce任务，只是进行全表扫描）
在此强调：
Hadoop，zookpeer，spark，kafka,mysql已经正常启动
三、开始安装部署hive
基础依赖环境：
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1，jdk 1.6+
2, hadoop 2.x
3，hive 0.13-0.19
4，mysql （mysql-connector-jar）
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安装详细如下：
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#java
export
JAVA_HOME=
/soft/jdk1
.7.0_79/
export
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME
/lib/dt
.jar:$JAVA_HOME
/lib/tools
.jar
#bin
export
PATH=$PATH:/$JAVA_HOME
/bin
:$HADOOP_HOME
/bin
:$SCALA_HOME
/bin
:$SPARK_HOME
/bin
:
/usr/local/hadoop/hive/bin
#hadoop
export
HADOOP_HOME=
/usr/local/hadoop/hadoop
#scala
export
SCALA_HOME=
/usr/local/hadoop/scala
#spark
export
SPARK_HOME=
/usr/local/hadoop/spark
#hive
export
HIVE_HOME=
/usr/local/hadoop/hive
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一、开始安装：
1，下载：
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https:
//hive
.apache.org
/downloads
.html
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解压：
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tar
xvf apache-hive-2.1.0-bin.
tar
.gz -C
/usr/local/hadoop/
cd
/usr/local/hadoop/
mv
apache-hive-2.1.0 hive
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2，修改配置
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修改启动环境
cd
/usr/local/hadoop/hive
vim bin
/hive-config
.sh
#java
export
JAVA_HOME=
/soft/jdk1
.7.0_79/
#hadoop
export
HADOOP_HOME=
/usr/local/hadoop/hadoop
#hive
export
HIVE_HOME=
/usr/local/hadoop/hive
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修改默认配置文件
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cd
/usr/local/hadoop/hive
vim conf
/hive-site
.xml
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL<
/name
>
<value>jdbc:mysql:
//master
:3306
/hive
?createDatabaseInfoNotExist=
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>hive<
/value
>
<description>Username to use against metastore database<
/description
>
<
/property
>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword<
/name
>
<value>xujun<
/value
>
<description>password to use against metastore database<
/description
>
<
/property
>
<
/configuration
>
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3，修改tmp dir
修改将含有"system:java.io.tmpdir"的配置项的值修改为如上地址
/tmp/hive
4，安装mysql driver
去mysql官网下载驱动mysql-connector-java-5.1.40.zip
unzip mysql-connector-java-5.1.40.zip
cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /user/lcoal/hadoop/hive/lib/
二、安装好mysql，并且启动
1.创建数据库
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create
database
hive
grant
all
on
*.*
to
hive@
'%'
identified
by
'hive'
;
flush
privileges
;
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三，初始化hive(初始化metadata)
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cd
/usr/local/hadoop/hive
bin
/schematool
-initSchema -dbType mysql
SLF4J: See http:
//www
.slf4j.org
/codes
.html
#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of
type
[org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Metastore connection URL: jdbc:mysql:
//hadoop3
:3306
/hive
?createDatabaseInfoNotExist=
true
Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User: hive
Starting metastore schema initialization to 2.1.0
Initialization script hive-schema-2.1.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed
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四、启动
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[hadoop@hadoop1 hadoop]$ hive
/bin/hive
which
: no hbase
in
(
/usr/lib64/qt-3
.3
/bin
:
/usr/local/bin
:
/bin
:
/usr/bin
:
/usr/local/sbin
:
/usr/sbin
:
/sbin
:
//soft/jdk1
.7.0_79
//bin
:
/bin
:
/bin
:
/bin
:
/usr/local/hadoop/hive/bin
:
/home/hadoop/bin
)
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding
in
[jar:
file
:
/usr/local/hadoop/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2
.4.1.jar!
/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder
.class]
SLF4J: Found binding
in
[jar:
file
:
/usr/local/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1
.7.10.jar!
/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder
.class]
SLF4J: See http:
//www
.slf4j.org
/codes
.html
#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of
type
[org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Logging initialized using configuration
in
jar:
file
:
/usr/local/hadoop/hive/lib/hive-common-2
.1.0.jar!
/hive-log4j2
.properties Async:
true
Hive-on-MR is deprecated
in
Hive 2 and may not be available
in
the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. tez, spark) or using Hive 1.X releases.
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 1.184 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>
五，实践操作
使用hive创建表
以下两个操作只是针对当前session终端
1，hive>
set
hive.cli.print.current.db=
true
; 设置显示当前数据库名
hive (default)>
2，hive (default)>
set
hive.cli.print.header=
true
; 当使用
select
查询数据时候，显示的结果会带有表的字段名称
3，创建表，并导入数据
hive> create table teacherq(
id
bigint,name string) row
format
delimited fields terminated by
'\t'
;
OK
hive> create table people (
id
int ,name string);
OK
Time taken: 3.363 seconds
hive> SHOW TABLES;
OK
people
teacherq
student
Time taken: 0.283 seconds, Fetched: 1 row(s)
导入数据：
hive>load data
local
inpath
'/root/stdent.txt'
into table teacherq;
注意：如果你是普通用户启动hive，则使用相对路径来导入本地数据
mv
stdent.txt
/usr/local/hadoop/hive/
cd
/usr/local/hadoop/hive
> load data
local
inpath
'stdent.txt'
into table teacherq;
Loading data to table default.teacherq
OK
Time taken: 2.631 seconds
hive>
select
* from teacherq;
OK
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
4 libai
Time taken: 1.219 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive>
|
4.建表(默认是内部表)
适用于先创建表，后load加载数据、
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create
table
trade_detail(id
bigint
, account string, income
double
, expenses
double
,
time
string) row format delimited fields terminated
by
'\t'
;
|
默认普通表load数据：
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load
data
local
inpath
'/root/student.txt'
into
table
student;
|
建外部表
适用于，hdfs先有数据，后创建表，进行数据查询，分析管理
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create
external
table
td_ext(id
bigint
, account string, income
double
, expenses
double
,
time
string) row format delimited fields terminated
by
'\t'
location
'/td_ext'
;
|
外部表load数据：
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load
data
local
inpath
'/root/student.txt'
into
table
student;
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建分区表
方法一：先创建分区表，然后load数据
partition就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。
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1
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create
table
td_part(id
bigint
, account string, income
double
, expenses
double
,
time
string) partitioned
by
(logdate string) row format delimited fields terminated
by
'\t'
;
|
分区表中load数据
load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA");
hive (itcast)> select * from beat;
OK
beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation
1glm22.0china
2slsl21.0china
3sdsd20.0china
NULLwww19.0china
Time taken: 0.22 seconds, Fetched: 4 row(s)
方法二：先在hdfs 创建目录，倒入数据，最后，更改hive元数据的信息
1， 创建分区目录
hive (itcast)> dfs -mkdir /beat/nation=japan
dfs -ls /beat；
Found 2 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-12-05 16:07 /beat/nation=china
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-12-05 16:16 /beat/nation=japan
2， 为分区目录加载数据
hive (itcast)> dfs -put d.c /beat/nation=japan
此时查询数据：数据还未加载进来。
hive (itcast)> dfs -ls /beat/nation=japan;
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 20 2016-12-05 16:16 /beat/nation=japan/d.c
hive (itcast)> select * from beat;
OK
beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation
1glm22.0china
2slsl21.0china
3sdsd20.0china
NULLwww19.0china
Time taken: 0.198 seconds, Fetched: 4 row(s)
3，手动修改hive表结构，添加分区表信息
hive (itcast)> alter table beat add partition (nation='japan') location "/beat/nation=japan";
OK
Time taken: 0.089 seconds
hive (itcast)> select * from beat;
OK
beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation
1glm22.0china
2slsl21.0china
3sdsd20.0china
NULLwww19.0china
7ab111.0japan
8rb23234.0japan
Time taken: 0.228 seconds, Fetched: 6 row(s)
此时数据加载完成。
删除分区
用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。
例：
ALTER TABLE beat DROP PARTITION (nation='japan');
特殊情况案例：
1，表中的某个字段需要作为分区的分区名，默认不允许创建,解决方法：
hive (itcast)> create table sms(id bigint ,content string,area string) partitioned by (area string) row format delimited fields terminated by '\t' ;
FAILED: SemanticException [Error 10035]: Column repeated in partitioning columns
解决方法：
建立冗余字段，即使用 area_pat来区分，
或者修改源码
hive (itcast)> create table sms(id bigint ,content string,area string) partitioned by (area_pat string) row format delimited fields terminated by '\t' ;
本文转自crazy_charles 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/douya/1878779，如需转载请自行联系原作者
