Hive 简介与安装

Hive 简介与安装 Hive Hive的基本介绍

【概念】

• Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台
• Hive是一个SQL解析引擎,它将SQL语句转译成MapReduce作业并在Hadoop上执行。
• Hive表是HDFS的一个文件目录，一个表名对应一个目录名，如果有分区表的话，则分区值对应子目录名。
• 其实质将hdfs文件内容变成了表的映射，然后通过mr查询。
• 底层存储是HDFS,中间执行时MR，或可视为中转代理。

【官网】https://hive.apache.org/
【特点】适合处理大数据；速度一般或较慢（处理小数据）；
【特性】

1. 支持类SQL（HQL[Hiv Query Language] , 但与SQL不同）；
2. 支持大规模文件处理（MR并行计算）；
3. 没有和MR绑定，可支持MR，SPARK等框架；
4. 存储是基于HDFS,执行基于MR，资源调度是通过yarn完成；

【拓展】 蜜蜂 ； 大象 ；
【环境】基于hadoop ；
【meta元数据库管理器】 Mysql
【版本说明】

1. hive-2.x ------- hadoop 2.x;
2. hive-3.x ------- hadoop 3.x

Hive 安装与部署

1. 检查 Hadoop 环境是否正常；（hadoop version）
2. 安装Mysql数据库及驱动（如何安装？） 备注：若安装mysql80，需重新下载对应的驱动包；
3. Hive下载安装
   

• 下载并解压Hive，并简化hive的文件名

cd /home/hadoop/software     #切换到安装包的目录 
wget https://dlcdn.apache.org/hive/hive-2.3.9/apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz  #下载hive
tar -zvxf apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz #解压hive
mv apache-hive-2.3.9-bin  hive   #重命名

4. Hive 环境变量设置
   修改环境变量

sudo vim /etc/profile

export LANG=zh_CN.UTF8  #编码支持中文
export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/lib

让配置生效

source /etc/profile

5. 下载mysql驱动 jar

https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
wget https://cdn.mysql.com/archives/mysql-connector-java-5.1/mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz

将 mysql-connector.jar放置到hive的lib目录下（驱动加载）

mv mysql-connector*.jar hive/lib

6. 修改hive-site.xml

cd hive/conf

在mysql中创建好database：hivemeta2021

CREATE DATAbase IF NOT EXISTS hivemeta2021 # 数据库名
DEFAULT CHARACTER SET utf8; #数据哭字符编码

添加hive-site.xml的内容

        
    
        javax.jdo.option.ConnectionUserName
        root
    
    
        javax.jdo.option.ConnectionPassword
        123456 
    
   
        javax.jdo.option.ConnectionURLmysql
        jdbc:mysql://192.168.16.3:3306/hivemeta2021?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
    
    
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
        com.mysql.jdbc.Driver
    
        
  
    hive.exec.script.wrapper
    
    
  

7. Hive启动与测试
   格式化
   启动hive前，要保证mysql,hadoop启动

start-all.sh #启动 hdfs,yarn管理器；

初始化失败检查要素：hive环境变量；hadoop是否启动;mysql是否能正常连接；

cd hive/bin
schematool -dbType mysql -initSchema  #初始化失败检查要素：hive环境变量；hadoop是否启动;mysql是否能正常连接；

成功提示

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/cyj/software/apache-hive-2.3.7-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/cyj/software/hadoop-2.7.7/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]
metastore connection URL:	 jdbc:mysql://192.168.16.3:3306/hivemeta2021?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
metastore Connection Driver :	 com.mysql.jdbc.Driver
metastore connection User:	 root
Starting metastore schema initialization to 2.3.0
Initialization script hive-schema-2.3.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed

启动hive，如果遇到非文件夹的报错，删除hdfs根目录中的文件

hive # 启动hive

8. 创建hive数据库

hive>create database firsthdb;
hive>use firsthdb;
hive>create table firstable(num int ,name string);
hive>show tables;
hive>select count(*) from firstable;

打开mysql数据库，检查DBS元数据内容；

• 导入数据

hive>create table employee(id int, name string,age int, tel string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;# ,表示分隔符
hive>load data local inpath '/home/hadoop/software/employee.txt' into table employee;
hive>select * from empolyee;
hive>load data inpath '/home/hadoop/software/employee01.txt' into table employee;#从hdfs上传文件

外部表；
内部表；
添加表分区；
复杂字段定义

# 1,Lilei,book-tv-code,beijing:chaoyang-shanghai:pudong
# 2,Hanmeimei,book-Lilei-code,beijing:haidian-shanghai:huangpu
hive>create table psn (id int,name string,hobbies ARRAY ,address MAP ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'MAP KEYS TERMINATED BY ':'; 

9. hive数据库 *** 作——删除

hive>drop database testdb; #删除空数据库
hive>drop database cascade; #级联删除
hive>drop table test; #删除表

10. 在hadoop2中查看网页中的/tmp目录出现下面的错误：

Permission denied: user=dr.who, access=READ_EXECUTE inode="/tmp"

修改hdfs的权限就好了。

$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -chmod -R 755 /tmp  #chmode要有-