本篇内容主要讲解“Hive环境的搭建和基础用法”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hive环境的搭建和基础用法”吧!
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1、基础描述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，使用成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
2、组成与架构
用户接口：ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。
元数据：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区以及属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
驱动器：基于解释器、编辑器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。
执行器引擎：ExecutionEngine把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。
Hadoop底层：基于HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算，基于Yarn的调度机制。
Hive收到给客户端发送的交互请求，接收到操作指令(SQL)，并将指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后将执行结果输出到客户端。
1、准备安装包
hive-1.2，依赖Hadoop集群环境，位置放在hop01服务上。
2、解压重命名
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
创建配置文件
[root@hop01 conf]# pwd /opt/hive1.2/conf [root@hop01 conf]# mv hive-env.sh.template hive-env.sh
添加内容
[root@hop01 conf]# vim hive-env.sh export HADOOP_HOME=/opt/hadoop2.7 export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive1.2/conf
配置内容一个是Hadoop路径，和hive配置文件路径。
4、Hadoop配置
首先启动hdfs和yarn；然后在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse两个目录并修改赋予权限。
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、启动Hive
[root@hop01 hive1.2]# bin/hive
6、基础操作
查看数据库
hive> show databases ;
选择数据库
hive> use default;
查看数据表
hive> show tables;
创建数据库使用
hive> create database mytestdb; hive> show databases ; default mytestdb hive> use mytestdb;
创建表
create table hv_user (id int, name string, age int);
查看表结构
hive> desc hv_user; id int name string age int
添加表数据
insert into hv_user values (1, "test-user", 23);
查询表数据
hive> select * from hv_user ;
注意：这里通过对查询日志的观察，明显看出Hive执行的流程。
删除表
hive> drop table hv_user ;
退出Hive
hive> quit;
查看Hadoop目录
# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse /user/hive/warehouse/mytestdb.db
通过Hive创建的数据库和数据存储在HDFS上。
这里默认安装好MySQL5.7的版本，并配置好相关登录账号，配置root用户的Host为%模式。
1、上传MySQL驱动包
将MySQL驱动依赖包上传到hive安装目录的lib目录下。
[root@hop01 lib]# pwd /opt/hive1.2/lib [root@hop01 lib]# ll mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
2、创建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存储
javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://hop01:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true JDBC connect string for a JDBC metastore javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.jdbc.Driver Driver class name for a JDBC metastore javax.jdo.option.ConnectionUserName root username to use against metastore database javax.jdo.option.ConnectionPassword 123456 password to use against metastore database
配置完成后，依次重启MySQL、hadoop、hive环境，查看MySQL数据库信息，多了metastore数据库和相关表。
4、后台启动hiveserver2
[root@hop01 hive1.2]# bin/hiveserver2 &
5、Jdbc连接测试
[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 (账户回车) Enter password for jdbc:hive2://hop01:10000: ****** (密码123456回车) 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、基础函数
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、条件查询语句
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、连接查询
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 | 技术部 | +--------+------------+---------+-----------+-------------+--+
GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/big-data-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
到此，相信大家对“Hive环境的搭建和基础用法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！