本篇內容主要講解“Hive環(huán)境的搭建和基礎用法”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Hive環(huán)境的搭建和基礎用法”吧!
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1、基礎描述
Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,用來進行數據提取、轉化、加載,是一個可以對Hadoop中的大規(guī)模存儲的數據進行查詢和分析存儲的組件,Hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供SQL查詢功能,能將SQL語句轉變成MapReduce任務來執(zhí)行,使用成本低,可以通過類似SQL語句實現快速MapReduce統(tǒng)計,使MapReduce變得更加簡單,而不必開發(fā)專門的MapReduce應用程序。hive十分適合對數據倉庫進行統(tǒng)計分析。
2、組成與架構
用戶接口:ClientCLI、JDBC訪問Hive、WEBUI瀏覽器訪問Hive。
元數據:Hive將元數據存儲在數據庫中,如MySQL、derby。Hive中的元數據包括表的名字,表的列和分區(qū)以及屬性,表的屬性(是否為外部表等),表的數據所在目錄等。
驅動器:基于解釋器、編輯器、優(yōu)化器完成HQL查詢語句從詞法分析、語法分析、編譯、優(yōu)化以及查詢計劃的生成。
執(zhí)行器引擎:ExecutionEngine把邏輯執(zhí)行計劃轉換成可以運行的物理計劃。
Hadoop底層:基于HDFS進行存儲,使用MapReduce進行計算,基于Yarn的調度機制。
Hive收到給客戶端發(fā)送的交互請求,接收到操作指令(SQL),并將指令翻譯成MapReduce,提交到Hadoop中執(zhí)行,最后將執(zhí)行結果輸出到客戶端。
1、準備安裝包
hive-1.2,依賴Hadoop集群環(huán)境,位置放在hop01服務上。
2、解壓重命名
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive1.2
3、修改配置文件
創(chuàng)建配置文件
[root@hop01 conf]# pwd /opt/hive1.2/conf [root@hop01 conf]# mv hive-env.sh.template hive-env.sh
添加內容
[root@hop01 conf]# vim hive-env.sh export HADOOP_HOME=/opt/hadoop2.7 export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive1.2/conf
配置內容一個是Hadoop路徑,和hive配置文件路徑。
4、Hadoop配置
首先啟動hdfs和yarn;然后在HDFS上創(chuàng)建/tmp和/user/hive/warehouse兩個目錄并修改賦予權限。
bin/hadoop fs -mkdir /tmp bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
5、啟動Hive
[root@hop01 hive1.2]# bin/hive
6、基礎操作
查看數據庫
hive> show databases ;
選擇數據庫
hive> use default;
查看數據表
hive> show tables;
創(chuàng)建數據庫使用
hive> create database mytestdb; hive> show databases ; default mytestdb hive> use mytestdb;
創(chuàng)建表
create table hv_user (id int, name string, age int);
查看表結構
hive> desc hv_user; id int name string age int
添加表數據
insert into hv_user values (1, "test-user", 23);
查詢表數據
hive> select * from hv_user ;
注意:這里通過對查詢日志的觀察,明顯看出Hive執(zhí)行的流程。
刪除表
hive> drop table hv_user ;
退出Hive
hive> quit;
查看Hadoop目錄
# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse /user/hive/warehouse/mytestdb.db
通過Hive創(chuàng)建的數據庫和數據存儲在HDFS上。
這里默認安裝好MySQL5.7的版本,并配置好相關登錄賬號,配置root用戶的Host為%模式。
1、上傳MySQL驅動包
將MySQL驅動依賴包上傳到hive安裝目錄的lib目錄下。
[root@hop01 lib]# pwd /opt/hive1.2/lib [root@hop01 lib]# ll mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
2、創(chuàng)建hive-site配置
[root@hop01 conf]# pwd /opt/hive1.2/conf [root@hop01 conf]# touch hive-site.xml [root@hop01 conf]# vim hive-site.xml
3、配置MySQL存儲
<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hop01:3306/metastore?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>123456</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> </configuration>
配置完成后,依次重啟MySQL、hadoop、hive環(huán)境,查看MySQL數據庫信息,多了metastore數據庫和相關表。
4、后臺啟動hiveserver2
[root@hop01 hive1.2]# bin/hiveserver2 &
5、Jdbc連接測試
[root@hop01 hive1.2]# bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://hop01:10000 Connecting to jdbc:hive2://hop01:10000 Enter username for jdbc:hive2://hop01:10000: hiveroot (賬戶回車) Enter password for jdbc:hive2://hop01:10000: ****** (密碼123456回車) Connected to: Apache Hive (version 1.2.1) Driver: Hive JDBC (version 1.2.1) 0: jdbc:hive2://hop01:10000> show databases; +----------------+--+ | database_name | +----------------+--+ | default | +----------------+--+
1、基礎函數
select count(*) count_user from hv_user; select sum(age) sum_age from hv_user; select min(age) min_age,max(age) max_age from hv_user; +----------+----------+--+ | min_age | max_age | +----------+----------+--+ | 23 | 25 | +----------+----------+--+
2、條件查詢語句
select * from hv_user where name='test-user' limit 1; +-------------+---------------+--------------+--+ | hv_user.id | hv_user.name | hv_user.age | +-------------+---------------+--------------+--+ | 1 | test-user | 23 | +-------------+---------------+--------------+--+ select * from hv_user where id>1 AND name like 'dev%'; +-------------+---------------+--------------+--+ | hv_user.id | hv_user.name | hv_user.age | +-------------+---------------+--------------+--+ | 2 | dev-user | 25 | +-------------+---------------+--------------+--+ select count(*) count_name,name from hv_user group by name; +-------------+------------+--+ | count_name | name | +-------------+------------+--+ | 1 | dev-user | | 1 | test-user | +-------------+------------+--+
3、連接查詢
select t1.*,t2.* from hv_user t1 join hv_dept t2 on t1.id=t2.dp_id; +--------+------------+---------+-----------+-------------+--+ | t1.id | t1.name | t1.age | t2.dp_id | t2.dp_name | +--------+------------+---------+-----------+-------------+--+ | 1 | test-user | 23 | 1 | 技術部 | +--------+------------+---------+-----------+-------------+--+
GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/big-data-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
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