hive的详细介绍，安装，部署

介绍：

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一、什么是hive？？？

1,hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具、

2,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类sql的查询功能、

3,可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行、

4,可以用来进行数据提取转换加载（ETL）

5,hive是sql解析引擎，它将sql 语句转换成M/R job然后在Hadoop中运行。

hive的表其实就是HDFS的目录/文件夹。 

hive表中的数据 就是hdfs目录中的文件。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M/R job里使用这些数据.

6,hive优点与缺点：

可以提供类SQL语句快速实现简单的mapreduce统计，不需要开发专门的mapreduce应用

不支持实时查询 

7，hive数据分为真实存储的数据和元数据

真实数据存储在hdfs中，元数据存储在MySQL中 

metastore 元数据存储数据库       

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，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

二、hive的体系架构：

用户接口，包括 CLI（shell），JDBC/ODBC，WebUI(通过浏览器)

元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中

解释器、编译器、优化器、执行器完成HQL查询语句从语法分析，编译，优化以及查询计划的生成，生成的查询计划存储在HDFS中，并随后被mapreduce调用执行

Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算（带*的查询select * from teacher不会生成mapreduce任务，只是进行全表扫描）

在此强调：

Hadoop，zookpeer，spark，kafka,mysql已经正常启动

三、开始安装部署hive

基础依赖环境：

1，jdk   1.6+
2, hadoop 2.x
3，hive 0.13-0.19
4，mysql   （mysql-connector-jar）

安装详细如下：

#java 
export JAVA_HOME=/soft/jdk1.7.0_79/
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
#bin
export PATH=$PATH:/$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:/usr/local/hadoop/hive/bin
#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop
#scala
export SCALA_HOME=/usr/local/hadoop/scala
#spark
export SPARK_HOME=/usr/local/hadoop/spark
#hive
export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive

一、开始安装：

1，下载：

https://hive.apache.org/downloads.html

解压：

tar  xvf   apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz  -C  /usr/local/hadoop/
cd  /usr/local/hadoop/
mv   apache-hive-2.1.0   hive

2，修改配置

修改启动环境
cd   /usr/local/hadoop/hive
vim bin/hive-config.sh
#java 
export JAVA_HOME=/soft/jdk1.7.0_79/
#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop
#hive
export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive

修改默认配置文件

cd   /usr/local/hadoop/hive
vim conf/hive-site.xml

    
        javax.jdo.option.ConnectionURL
        jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseInfoNotExist=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
            hive
            Username to use against metastore database
      
    
            javax.jdo.option.ConnectionPassword
            xujun
            password to use against metastore database
      

3，修改tmp dir

修改将含有"system:java.io.tmpdir"的配置项的值修改为如上地址

/tmp/hive

4，安装mysql driver

去mysql官网下载驱动mysql-connector-java-5.1.40.zip

unzip  mysql-connector-java-5.1.40.zip

cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /user/lcoal/hadoop/hive/lib/

二、安装好mysql，并且启动

1.创建数据库

create database hive 
grant all on *.* to  hive@'%'  identified by 'hive';
flush  privileges;

三，初始化hive(初始化metadata)

cd   /usr/local/hadoop/hive
bin/schematool -initSchema -dbType mysql 
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Metastore connection URL: jdbc:mysql://hadoop3:3306/hive?createDatabaseInfoNotExist=true
Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User: hive
Starting metastore schema initialization to 2.1.0
Initialization script hive-schema-2.1.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed

四、启动

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ hive/bin/hive
which: no hbase in (/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin://soft/jdk1.7.0_79//bin:/bin:/bin:/bin:/usr/local/hadoop/hive/bin:/home/hadoop/bin)
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/hadoop/hive/lib/hive-common-2.1.0.jar!/hive-log4j2.properties Async: true
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. tez, spark) or using Hive 1.X releases.
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 1.184 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>



五，实践操作


使用hive创建表
以下两个操作只是针对当前session终端
1，hive> set  hive.cli.print.current.db=true;   设置显示当前数据库名
hive (default)> 

2，hive (default)> set  hive.cli.print.header=true;    当使用select 查询数据时候，显示的结果会带有表的字段名称

3，创建表，并导入数据
hive> create table teacherq(id bigint,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
OK
hive> create table people (id int ,name string);
OK
Time taken: 3.363 seconds
hive> SHOW TABLES;
OK
people
teacherq
student
Time taken: 0.283 seconds, Fetched: 1 row(s)

导入数据：
hive>load  data  local  inpath '/root/stdent.txt'  into table teacherq;

注意：如果你是普通用户启动hive，则使用相对路径来导入本地数据

mv stdent.txt /usr/local/hadoop/hive/
cd   /usr/local/hadoop/hive
 > load  data  local  inpath  'stdent.txt'  into table teacherq;
Loading data to table default.teacherq
OK
Time taken: 2.631 seconds
       
hive> select * from teacherq;
OK
1	zhangsan
2	lisi
3	wangwu
4	libai
Time taken: 1.219 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive>

4.建表(默认是内部表)

适用于先创建表，后load加载数据、

create table trade_detail(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t';

默认普通表load数据：

load data  local inpath '/root/student.txt'  into  table student;

建外部表

适用于，hdfs先有数据，后创建表，进行数据查询，分析管理

create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/td_ext';

外部表load数据：

 load data  local inpath '/root/student.txt'  into  table student;

建分区表

方法一：先创建分区表，然后load数据

    partition就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

    create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';

分区表中load数据

load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA");

hive (itcast)> select * from beat;

OK

beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation

1glm22.0china

2slsl21.0china

3sdsd20.0china

NULLwww19.0china

Time taken: 0.22 seconds, Fetched: 4 row(s)

方法二：先在hdfs 创建目录，倒入数据，最后，更改hive元数据的信息

1， 创建分区目录

   hive (itcast)> dfs -mkdir /beat/nation=japan

dfs -ls /beat；

Found 2 items

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2016-12-05 16:07 /beat/nation=china

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2016-12-05 16:16 /beat/nation=japan

2， 为分区目录加载数据

hive (itcast)> dfs -put d.c  /beat/nation=japan

    此时查询数据：数据还未加载进来。

hive (itcast)> dfs -ls /beat/nation=japan;

Found 1 items

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup         20 2016-12-05 16:16 /beat/nation=japan/d.c

hive (itcast)> select * from beat;

OK

beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation

1glm22.0china

2slsl21.0china

3sdsd20.0china

NULLwww19.0china

Time taken: 0.198 seconds, Fetched: 4 row(s)

3，手动修改hive表结构，添加分区表信息

hive (itcast)>  alter table beat add partition (nation='japan') location "/beat/nation=japan";

OK

Time taken: 0.089 seconds

hive (itcast)> select * from beat;

OK

beat.idbeat.namebeat.sizebeat.nation

1glm22.0china

2slsl21.0china

3sdsd20.0china

NULLwww19.0china

7ab111.0japan

8rb23234.0japan

Time taken: 0.228 seconds, Fetched: 6 row(s)

此时数据加载完成。

删除分区

用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。

例：

ALTER TABLE beat DROP PARTITION (nation='japan');

特殊情况案例：

1，表中的某个字段需要作为分区的分区名，默认不允许创建,解决方法：

hive (itcast)> create table sms(id bigint ,content string,area string) partitioned by (area string) row format delimited fields terminated by '\t' ;

FAILED: SemanticException [Error 10035]: Column repeated in partitioning columns

解决方法：

建立冗余字段，即使用area_pat来区分，

或者修改源码

 hive (itcast)> create table sms(id bigint ,content string,area string) partitioned by (area_pat string) row format delimited fields terminated by '\t' ;