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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-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。
2.hive的安装
(1)解压缩、重命名、设置环境变量
(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:
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
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
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
(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>
5. 内部表
CREATE TABLE t1(id int);
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/id‘ INTO TABLE t1;
CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘;
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);
7. 桶表
create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;
set hive.enforce.bucketing = true;
insert into table t4 select id from t3;
8. 外部表
create external table t5(id int) location ‘/external‘;
练习题:把原来的手机流量统计使用hive处理
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原文地址:http://www.cnblogs.com/mlj5288/p/4440388.html