* Hive框架基础（一）

一句话：学习Hive有毛用？

那么解释一下 毛用：

* 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（不会Java也可以玩运算）

* 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本（MapReduce运算写断手）

* 扩展功能很方便

* 数据库不等同于数据仓库

数据库有很多，例如：mysql、oracle、DB2、sqlserver，但hive并不是数据库。

Hive是FaceBook的开源项目，Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件，映射成一张表，并提供类似SQL查询功能， hive的HQL语言（类似SQL）可以将任务翻译成Java语言并直接在MapReduce上运行，支持Yarn资源调度。hive一般不会直接接入到业务中使用，从某种意义上来讲呢，相当于一个Hadoop的客户端，Hive在集群中并不需要每一台服务器都安装Hive。

** Hive的一些重要特性

* 本质：将HQL转化成MapReduce任务

* 底层存储使用HDFS

* 适合离线批量处理，延迟比较大（用于周期性的执行分析），不适合用于在线的需要实时分析结果的场景

* Hive体系结构

* 用户接口: Client

* 终端命令行CLI --主要的一种使用方式，JDBC的方式一般不使用，比较麻烦。

* 元数据：metastore

* 默认apache使用的是derby数据库(只能有一个客户端使用)，CDH使用postgreDB

* 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表），表的数据所在目录等，并没有存储Hive表的真实数据

* 使用HDFS进行存储

* 使用MapReduce进行计算

* 解析器： 解析Hql语句

* 编译器： 把sql语句翻译成MapReduce程序

* 优化器： 优化sql语句

* 执行器： 在yarn平台运行MapReduce程序

* Hive在Hadoop中的位置，如图：

 

 

** Hive部署

* 安装JDK（此步骤省略，请查看之前内容）

* 安装Hadoop

此步骤要确保Hadoop可以正常使用，比如上传文件，运行jar任务等等

* 安装Hive

Hive下载地址传送门：链接：http://pan.baidu.com/s/1eSFuTWm 密码：k5xo

安装过程涉及命令：

$ tar -zxf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /opt/modules/

进入Hive根目录下的conf目录，进行如下操作，到这个阶段应该无需解释了吧？

$ cp -a hive-env.sh.template  hive-env.sh，如图：

 

 

$ cp -a hive-default.xml.template  hive-site.xml，如图：

 

 

* 修改hive-env.sh

JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_121

HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-2.5.0

export HIVE_CONF_DIR=/opt/modules/apache-hive-0.13.1-bin/conf

如图：

 

 

* 安装mysql，依次涉及命令：

$ su - root

# yum -y install mysql mysql-server mysql-devel

# wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

# rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

# yum -y install mysql-community-server

* 成功安装之后启动mysql服务

# systemctl start  mysqld.service，centOS7以下版本使用：# service mysqld start

注意，初次安装mysql是root账户是没有密码的

* 设置密码

方案一：

# mysqladmin -uroot password ‘123456‘

方案二：

# mysql -uroot -p

mysql> update user set password=password("123456") where user=‘root‘;

mysql> flush privileges;

mysql> exit;

* 给用户授权

# mysql -uroot -p

mysql>grant all on *.* to root@‘z01‘ identified by ‘123456‘ ;

mysql> flush privileges;

mysql> exit;

注释：

（grant 权限1,权限2,…权限n on 数据库名称.表名称 to 用户名@用户地址 identified by ‘连接口令’;）

* mysql数据库默认只允许root用户通过localhost/127.0.0.1来登录使用

* 上面带有grant的那条语句中：

all：表示所有权限；

*.*：表示数据库.数据表；

root：表示授权给哪个用户，用户名可以任意指定，如果没有会自动创建；

‘z01‘ ：授权给哪台主机

‘123456‘：授权给用户来登录的密码

(尖叫提示：如果你需要让所有的分布式机器都有权限访问mysql，在此例子中，还需要执行grant all on *.* to root@‘z02‘ identified by ‘123456‘ ;以及grant all on *.* to root@‘z03‘ identified by ‘123456‘ ;留意@符号后边的主机名)

* 配置hive-site.xml

打开之后，该文件中显示的全部为默认的配置，其中如下4项做出相应修改：

 

 

* 安装驱动包

涉及命令：

$ tar -zxf mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz -C /opt/modules

$ cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/modules/apache-hive-0.13.1-bin/lib/

操作如图所示：

 

 

* 修改目录权限

首先确保HDFS正常运行，之后涉及命令：

$ bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp

$ bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

（注意：/tmp存放临时文件；/user/hive/warehouse  具体的Hive仓库目录）

 

没有对应目录，则创建对应目录

* 启动Hive客户端

$ bin/hive，如图：

 

 

* 中场小结：hive、hadoop的关系、mysql三者之间的关系

* hive数据存储在HDFS的/user/hive/warehouse目录中，我们通过查看hive-site.xml中的hive.metastore.warehouse.dir属性即可发现如图：

 

 

* Hive基本操作

* 显示所有数据库

hive> show databases;

* 创建数据库

语法： 

hive (default)> create database 数据库名称 ;

例如：

创建一个数据库d1：

hive> create databases d1;

* 删除数据库

hive (default)> drop database 数据库名称 ;

* 进入d1数据库

hive> use d1;

* 创建表

语法：

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name

[(col_name data_type  ...)]

[PARTITIONED BY (col_name data_type , ...)]

[ROW FORMAT row_format]

[LOCATION hdfs_path]

[AS select_statement];

例如：

在当前数据库中创建表staff，其中包含字段：id，name，sex

hive> create table staff(id int, name string, sex string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘;

(注意：最后那一句英文表明数据字段之间用table制表符分割)

* 格式化输出表staff的结构

hive> desc formatted staff;

如图：

 

 

* 向表中插入数据

语法：

load data local inpath ‘文件路径‘ [overwrite] into table 数据库名.表名 ;

解释：

** local 表示加载本地文件

** 文件加载模式：append 追加（默认使用）或 overwrite 覆盖

** load data加载只是进行了简单的位置转移（如果load一个HDFS上的数据，比如从HDFS中的一个位置移动到HDFS中的另一个位置，会发生数据转移，转移之后，原来目录的数据就没有了，如果是从local到HDFS，则不会删除原来的数据）

** 加载数据过程中不会去判断字段分隔符是否正确，只有在用户查询数据的时候,会发现错误

例如：

首先，在hive的本地安装目录下，创建文件staff.txt，该文件内容如下：

 

 

接着，将本地文件中的数据导入到table中，使用命令：

hive> load data local inpath ‘staff.txt‘ into table staff;

最后查看导入后的效果

hive> select * from staff;

如图：

 

 

* 修改Hive日志信息

** 重命名配置文件

$ mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

** 创建文件夹

$ mkdir logs

** 编辑hive-log4j.properties文件，并修改日志存储目录

hive.log.dir=/opt/modules/apache-hive-0.13.1-bin/logs

如图：

 

 

 

 

* 设置hive在操作时是否显示数据库名称和列名

如图：

 

改为true即可

* Hive任务

hive任务有两种：

走mapreduce：

hive (default)> select name from d1.staff;

如图：

 

 

不走mapreduce：

hive (default)> select * from d1.staff;

如图：

 

 

* Hive的调试

在调试Hive任务时，一般会加入如下参数：

$ bin/hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console

* mysql数据库备份与还原

备份与还原的数据库名称均为：metastore，如图：

 

 

** 备份：

$ mysqldump -uroot -p metastore > metastore.sql

如图：

 

 

** 还原：

方案1：

$ mysql -uroot -p metastore < metastore.sql

如图：

 

 

方案2：

$ mysql -uroot -p

mysql>  source /path/metastore.sql ;

* 拓展：mysql存储中innodb和MYISAM区别

InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能。

** innodb 

新版本5.5+中默认使用；

.frm 结构文件；

.ibdata1 数据文件；

** MYISAM

/var/lib/mysql；

.frm 结构文件；

.MYI 索引文件；

.MYD 数据文件；

* Hive命令两个重要参数

执行sql语句：-e

$ bin/hive -e "select * from d1.staff"，如图：

 

 

执行sql语句文件：-f

首先创建一个带有sql语句的文件p1.hql，如图：

 

 

$ bin/hive -f p1.hql，如图：

 

 

* Hive 历史命令的存放

存放位置：~/.hivehistory

查看该文件，如图：

 

 

* Hive中临时设置配置并生效

例如：hive > set hive.cli.print.current.db=true;

（注意，此方式为临时生效）

* 总结

本节主要讲解如何配置并使用Hive，并观察hive任务在mapreduce中的运行以及结果的输出。

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