本文源碼：GitHub || GitEE

一、Hive基礎簡介

1、基礎描述

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，用來進行數據提取、轉化、加載，是一個可以對Hadoop中的大規模存儲的數據進行查詢和分析存儲的組件，Hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語句轉變成MapReduce任務來執行，使用成本低，可以通過類似SQL語句實現快速MapReduce統計，使MapReduce變得更加簡單，而不必開發專門的MapReduce應用程序。hive十分適合對數據倉庫進行統計分析。

2、組成與架構

用戶接口：ClientCLI、JDBC訪問Hive、WEBUI瀏覽器訪問Hive。

元數據：Hive將元數據存儲在數據庫中，如mysql、derby。Hive中的元數據包括表的名字，表的列和分區以及屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數據所在目錄等。

驅動器：基于解釋器、編輯器、優化器完成HQL查詢語句從詞法分析、語法分析、編譯、優化以及查詢計劃的生成。

執行器引擎：ExecutionEngine把邏輯執行計劃轉換成可以運行的物理計劃。

Hadoop底層：基于HDFS進行存儲，使用MapReduce進行計算，基于Yarn的調度機制。

Hive收到給客戶端發送的交互請求，接收到操作指令(SQL)，并將指令翻譯成MapReduce，提交到Hadoop中執行，最后將執行結果輸出到客戶端。

二、Hive環境安裝

1、準備安裝包

hive-1.2，依賴Hadoop集群環境，位置放在hop01服務上。

2、解壓重命名

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

創建配置文件

[root@hop01 conf]# pwd /opt/hive1.2/conf [root@hop01 conf]# mv hive-env.sh.template hive-env.sh

添加內容

[root@hop01 conf]# vim hive-env.sh export HADOOP_HOME=/opt/hadoop2.7 export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive1.2/conf

配置內容一個是Hadoop路徑，和hive配置文件路徑。

4、Hadoop配置

首先啟動hdfs和yarn；然后在HDFS上創建/tmp和/user/hive/warehouse兩個目錄并修改賦予權限。

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、啟動Hive

[root@hop01 hive1.2]# bin/hive

6、基礎操作

查看數據庫

hive> show databases ;

選擇數據庫

hive> use default;

查看數據表

hive> show tables;

創建數據庫使用

hive> create database mytestdb; hive> show databases ; default mytestdb hive> use mytestdb;

創建表

create table hv_user (id int, name string, age int);

查看表結構

hive> desc hv_user; id int name string age int

添加表數據

insert into hv_user values (1, "test-user", 23);

查詢表數據

hive> select * from hv_user ;

注意：這里通過對查詢日志的觀察，明顯看出Hive執行的流程。

刪除表

hive> drop table hv_user ;

退出Hive

hive> quit;

查看Hadoop目錄

# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse /user/hive/warehouse/mytestdb.db

通過Hive創建的數據庫和數據存儲在HDFS上。

三、整合MySQL5.7環境

這里默認安裝好MySQL5.7的版本，并配置好相關登錄賬號，配置root用戶的Host為%模式。

1、上傳MySQL驅動包

將MySQL驅動依賴包上傳到hive安裝目錄的lib目錄下。

[root@hop01 lib]# pwd /opt/hive1.2/lib [root@hop01 lib]# ll mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

2、創建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存儲

<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://hop01:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value><description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value><description>Driver class name for a JDBC metastore</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value><description>username to use against metastore database</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>123456</value><description>password to use against metastore database</description></property> </configuration>

配置完成后，依次重啟MySQL、hadoop、hive環境，查看MySQL數據庫信息，多了metastore數據庫和相關表。

4、后臺啟動hiveserver2

[root@hop01 hive1.2]# bin/hiveserver2 &

5、Jdbc連接測試

[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 (賬戶回車) Enter password for jdbc:hive2://hop01:10000: ****** (密碼123456回車) 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 | +----------------+--+

四、高級查詢語法

1、基礎函數

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、條件查詢語句

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、連接查詢

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 | 技術部 | +--------+------------+---------+-----------+-------------+--+

五、源代碼地址

GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/big-data-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据仓库组件：Hive环境搭建和基础用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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