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1.Hive
1.1 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，同时可以查询hadoop中的数据。
本质上讲，hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。
hive有一套映射工具，可以把SQL转换为MapReduce中的job，可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。
这套映射工具称之为metastore，一般存放在derby、mysql中。
1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse，是由配置文件hive-site.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的（简短点，可以修改为/hive）。
1.3 hive的系统架构
用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI
CLI，即Shell命令行
JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似
WebGUI是通过浏览器访问 Hive
Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 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
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划（plan）的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）
2.hive的安装（在hadoop0上）
(1)解压缩、重命名、设置环境变量vi /etc/profile
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=....:$HIVE_HOME/bin...
设置好，执行source /etc/profile
(2)在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml重命名
在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-env.sh.template hive-env.sh重命名
(3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh，修改内容如下：
打开修改 export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin
(4)在目录$HIVE_HOME/bin下面，修改文件hive-config.sh，增加以下内容：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
在hadoop0上执行hive命令，就进入到了hive命令行模式下，在这个模式下一些数据库操作跟MySQL的命令行下(cmd-->mysql -uroot -proot)的操作一样！
如： show databases;
use default;
show tables;
create table t1(id string);
show tables;
select * from t1;
通过在浏览器中输入hadoop0:50070，可以查看到hive在HDFS中的相关信息。
3.安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i mysql-server-******** 安装mysql服务端
(3)启动mysql 服务端，执行命令 mysqld_safe &
(4)执行命令 rpm -i mysql-client-******** 安装mysql客户端
(5)执行命令mysql_secure_installation设置root用户密码( Y admin n n n Y ) 登录：mysql -uroot -padmin
4. 使用mysql作为hive的metastore
(1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下cp mysql-connector-java-5.1.10.jar /usr/local/hive/lib/
(2)修改hive-site.xml文件，修改内容如下：
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>admin</value>
</property>
要想用工具远程连接MySQL数据库，先要在MySQL命令行下授权：grant all on hive.* to ‘root‘@‘%‘ identified by ‘admin‘;
刷新：flush privileges ;
5. 内部表
CREATE TABLE t1(id int);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1; -----先新建一个id文件，cd /root/
vi id 输入一些数据1
2
3
4
5
注意：如果上面不加LOCAL，就会从HDFS中取找对应文件加载！
select * from t1;----可以查看到插入的数据，也可在浏览器中查看hadoop0:50070
注意：加载数据，用LOAD DATA..可以，也可以直接使用hadoop fs -put /root/id /root/t1/id2，这样加载数据的效果跟LOAD DATA一样！
CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘; -----列与列之间通过制表符来区分
cp id stu
vi stu 输入数据1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
4 zhaoliu
5 qian
上传数据到表里面：hadoop fs -put stu /hive/t2
6. 分区表
CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1 PARTITION (day=22);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1 PARTITION (day=23);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1 PARTITION (day=24);
在浏览器中查看，在/hive/t3/目录下，会有三个分区day=22,day=23,day=24
根据分区名来查询：select * from t3 where day=22;
7. 桶表
create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;
set hive.enforce.bucketing = true; ----默认不使用桶，现在改为使用桶
insert into table t4 select id from t3;
可以在浏览器中观察，/hive/t4表下有四个桶，分别都存储了数据。（数据加载到桶表时，会对字段值取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中）
8. 外部表（外部表不同于上面的表，上面的表都是受控表MANAGED_TABLE）
create external table t5(id int) location ‘/external‘;
hadoop fs -put /root/id /external/id
select * from t5;
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ahu-lichang/p/6683352.html
