标签：dev def where 运行 connector hdf arc 移动 string
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive 是 SQL解析引擎，它将SQL语句转译成Map/Reduce Job然后在Hadoop执行。Hive的表其实就是HDFS的目录，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Map/Reduce Job里使用这些数据。
由上图可知，HDFS和Mapreduce是Hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，这些组件可以分为两大类：服务端组件和客户端组件。
（1）客户端组件：
①CLI：command line interface，命令行接口。
②Thrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。
③WEBGUI：Hive客户端提供了一种通过网页的方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的hwi组件（hive web interface），使用前要启动hwi服务。
（2）服务端组件：
①Driver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。
②Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性。
③Thrift服务：Thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
（3）底层根基：
—>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）
（1）下载hive安装包，这里使用的是0.9.0版本，已经上传到了网盘（http://pan.baidu.com/s/1sj0qnpV）；
（2）通过FTP工具上传到虚拟机hadoop-master中，可以是XShell、CuteFTP等工具；
（1）解压： tar -zvxf hive-0.9.0.tar.gz ，重命名：mv hive-0.9.0 hive
（2）加入环境变量配置文件中：vim /etc/profile
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PIG_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH
最后当然别忘了使环境变量生效：source /etc/profile
（3）简单配置Hive：进入$HIVE_HOME/conf目录下，修改默认模板
Step 2.3.1：
在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml进行重命名
在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-env.sh.template hive-env.sh进行重命名Step 2.3.2：
修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh，修改内容如下：
export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin在目录$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
（4）简单安装MySQL：这里使用的版本是5.5.31，已经上传至了网盘（http://pan.baidu.com/s/1gdJ78aB）
Step 2.4.1：
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
Step 2.4.2：
执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el6.i686.rpm 安装mysql服务端
启动 mysql 服务端，执行命令 mysqld_safe &
Step 2.4.3：
执行命令 rpm -i MySQL-client-5.5.31-2.el6.i686.rpm 安装mysql客户端
执行命令 mysql_secure_installation 设置root用户密码
（5）使用 MySQL 作为 Hive 的 metastore：
Step 2.5.1:
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
Step 2.5.2:
修改hive-site.xml文件，修改内容如下：
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop-master: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>
由1.2的图可知，HDFS和Mapreduce是Hive架构的根基。因此，我们得先启动Hadoop，才能正确使用Hive。
（1）内部表：与数据库中的 Table 在概念上是类似，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 test，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse/test。 warehouse是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录；
创建表
hive>CREATE TABLE t1(id int); // 创建内部表t1，只有一个int类型的id字段
hive>CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘; // 创建内部表t2，有两个字段，它们之间通过tab分隔
加载数据
hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1; // 从本地文件加载
hive>LOAD DATA INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1; // 从HDFS中加载查看数据
hive>select * from t1; // 跟SQL语法类似
hive>select count(*) from t1; // hive也提供了聚合函数供使用
删除表
hive>drop table t1;
（2）分区表：所谓分区（Partition） 对应于数据库的 Partition 列的密集索引。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：test表中包含 date 和 city 两个 Partition，则对应于date=20130201, city = bj 的 HDFS 子目录为：/warehouse/test/date=20130201/city=bj。而对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为：/warehouse/test/date=20130202/city=sh。
创建表
hive>CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);
加载表
hive>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1 PARTITION (day=22);
（3）桶表（Hash 表）：桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。数据加载到桶表时，会对字段取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。
创建表
hive>create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets; // 创建一个桶表t4，根据id进行哈希取值，并设置4个桶来存储
设置允许进行分桶
hive>set hive.enforce.bucketing = true;
插入数据
hive>insert into table t4 select id from t3;
（4）外部表：它和 内部表 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。外部表主要指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。
在HDFS中的external目录下创建一个数据文件：vim ids.txt
创建一个外部表：hive>create external table t5(id int) location ‘/external‘;
外部表与内部表的差异：
①内部表 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除；②外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时，仅删除该链接；
（5）视图操作：和关系数据库中的视图一个概念，可以向用户集中展现一些数据，屏蔽一些数据，提高数据库的安全性。
创建视图
hive> create view v1 as select * from t1;
查询视图
hive> select * from v1;
（6）查询操作：在Hive中，查询分为三种：基于Partition的查询、LIMIT Clause查询、Top N查询。
①基于Partition的查询：一般 SELECT 查询是全表扫描。但如果是分区表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，类似“分区索引“”，只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive 当前的实现是，只有分区断言（Partitioned by）出现在离 FROM 子句最近的那个WHERE 子句中，才会启用分区剪枝。例如，如果 page_views 表（按天分区）使用 date 列分区，以下语句只会读取分区为‘2008-03-01’的数据。
SELECT page_views.* FROM page_views WHERE page_views.date >= ‘2013-03-01‘ AND page_views.date <= ‘2013-03-01‘
②LIMIT Clause查询：Limit 可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从 t1 表中随机查询5条记录：
SELECT * FROM t1 LIMIT 5
③Top N查询：和关系型数据中的Top N一样，排序后取前N个显示。下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表：
SET mapred.reduce.tasks = 1
SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5
（7）连接操作：和关系型数据库中的各种表连接操作一样，在Hive中也可以进行表的内连接、外连接一类的操作：
导入ac信息表hive> create table acinfo (name string,acip string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as TEXTFILE;
hive> load data local inpath ‘/home/acinfo/ac.dat‘ into table acinfo;
内连接select b.name,a.* from dim_ac a join acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10;
左外连接select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10;
（1）准备工作
①在服务器端启动Hive外部访问服务（不是在hive命令行模式下，而是普通模式下）：hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null &
②导入Hive的相关jar包集合：
（2）第一个Hive程序：读取我们刚刚创建的内部表t1
View Code调试结果：
（1）吴超，《深入浅出Hadoop》：http://www.superwu.cn/
（2）夏天的森林，《大数据时代的技术Hive：Hive介绍》：http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html
（3）哥不是小萝莉，《那些年使用Hive踩过的坑》：http://www.cnblogs.com/smartloli/p/4288493.html
标签：dev def where 运行 connector hdf arc 移动 string
原文地址：http://www.cnblogs.com/zzmmyy/p/7777408.html
