基于Hadoop数据仓库Hive1.2部署及使用

以下基于上篇Hadoop2.6集群部署：/article/4398400.html
接下来安装Hadoop数据仓库Hive，上节了解HBase简单使用，听起来HBase与Hive有些类似，概念也有点模糊，那我们先了解下他们之间有什么区别：
HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，基于HDFS存储，以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分到列族中。HBase不提供类SQL查询语言，要想像SQL这样查询数据，可以使用Phonix，让SQL查询转换成hbase的扫描和对应的操作，也可以使用现在说讲Hive仓库工具，让HBase作为Hive存储。
Hive是运行在Hadoop之上的数据仓库，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，提供简单类SQL查询语言，称为HQL，并将SQL语句转换成MapReduce任务运算。有利于利用SQL语言查询、分析数据，适于处理不频繁变动的数据。Hive底层可以是HBase或者HDFS存储的文件。
两者都是基于Hadoop上不同的技术，相互结合使用，可处理企业中不同类型的业务，利用Hive处理非结构化离线分析统计，利用HBase处理在线查询。
Hive三种元数据存储方式：
1>.本地derby存储，只允许一个用户连接Hive，适用于测试环境
2>.本地/远程MySQL存储，支持多用户连接Hive，适用于生产环境
[b]三、Hive安装与配置（以下将元数据存储到远程MySQL配置）[/b]
1.在MySQL创建Hive元数据存放库和连接用户

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

2.安装与配置Hive（在HMaster0安装）

# tar zxvf apache-hive-1.2.0-bin.tar.gz
# mv apache-hive-1.2.0-bin /opt

# vi hive-site.xml
<configuration>
<!--以下是MySQL连接信息-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.18.210:3306/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>hive_user</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive_pass</value>
</property>
</configuration>

3.配置系统变量

# vi /etc/profile
HIVE_HOME=/opt/apache-hive-1.2.0-bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export HIVE_HOME PATH
# source /etc/profile

4.启动Hive

# hive --service metastore &   #启动远程模式，否则你只能在本地登录

5.检查是否正常启动
查看进程是否启动：

[root@HMaster0 ~]# jps
2615 DFSZKFailoverController
30027 ResourceManager
29656 NameNode
25451 Jps
10270 HMaster
14975 RunJar     #会启动一个RunJar进程

执行hive命令会进入命令界面：

[root@HMaster0 ~]# hive
Logging initialized usingconfiguration in file:/opt/apache-hive-1.2.0-bin/conf/hive-log4j.properties
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 0.986 seconds,Fetched: 1 row(s)

查看数据库，默认有一个default库，现在就可以用你熟悉的SQL语言了。
6.客户端连接Hive（必须有Hadoop环境）

# tar zxvf apache-hive-1.2.0-bin.tar.gz
# mv apache-hive-1.2.0-bin /opt

# vi hive-site.xml
<configuration>
<!--通过thrift方式连接hive-->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.18.215:9083</value>
</property>
</configuration>

配置好连接信息，连接命令行：

# /opt/apache-hive-1.2.0-bin/bin/hive

7．Hive常用SQL命令
7.1 先创建一个测试库

hive> create database test;

7.2 创建tb1表，并指定字段分隔符为tab键（否则会插入NULL）

hive> create table tb1(id int,name string)row format delimited fields terminated by '\t'

如果想再创建一个表，而且表结构和tb1一样，可以这样：

hive> create table tb3 like tb1;

查看下表结构：

hive> describe tb3;
OK
id                     int
name                   string
Time taken: 0.091 seconds, Fetched: 2 row(s)

7.3 从本地文件中导入数据到Hive表
先创建数据文件，键值要以tab键空格：

# cat kv.txt
1       zhangsan
2       lisi
3       wangwu

再导入数据：

hive> load data local inpath'/root/kv.txt' overwrite into table tb1;

7.4 从HDFS中导入数据到Hive表

# hadoop fs -cat /kv.txt   #查看hdfs中要导入的数据
1       zhangsan
2       lisi
3       wangwu
hive> load data inpath '/kv.txt'overwrite into table tb1;

7.5 查询是否导入成功

hive> select * from tb1;
OK
1       zhangsan
2       lisi
3       wangwu
Time taken: 0.209 seconds,Fetched: 3 row(s)

博客地址：http://lizhenliang.blog.51cto.com

上面是基本表的简单操作，为了提高处理性能，Hive引入了分区机制，那我们就了解分区表概念：
1>.分区表是在创建表时指定的分区空间
2>.一个表可以有一个或多个分区，意思把数据划分成块
3>.分区以字段的形式在表结构中，不存放实际数据内容
分区表优点：将表中数据根据条件分配到不同的分区中，缩小查询范围，提高检索速度和处理性能。
单分区表：

7.6 创建单分区表tb2（HDFS表目录下只有一级目录）：

hive> create table tb2(idint,name string) partitioned by (dt string) row format delimited fieldsterminated by '\t';

注：dt可以理解为分区名称。
7.7 从文件中把数据导入到Hive分区表，并定义分区信息

hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb2 partition (dt='2015-06-26');
hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb2 partition (dt='2015-06-27');

7.8 查看表数据

hive> select * from tb2;
OK
1       zhangsan  2015-06-26
2       lisi     2015-06-26
3       wangwu   2015-06-26
1       zhangsan  2015-06-27
2       lisi   2015-06-27
3       wangwu   2015-06-27
Time taken: 0.223 seconds,Fetched: 6 row(s)

7.9 查看HDFS仓库中表目录变化

# hadoop fs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/tb2
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:12/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-26
-rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:12 /user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-26/kv.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:15/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-27
-rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:15/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-27/kv.txt

可以看到tb2表导入的数据根据日期将数据划分到不同目录下。
多分区表：
7.10 创建多分区表tb3（HDFS表目录下有一级目录，一级目录下再有子级目录）

hive> create table tb3(idint,name string) partitioned by (dt string,location string) row formatdelimited fields terminated by '\t';

7.11 从文件中把数据导入到Hive分区表，并定义分区信息

hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb3 partition (dt='2015-06- 26',location='beijing');
hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb3 partition (dt='2015-06-27',location='shanghai');

7.12 查看表数据

hive> select * from tb3;
OK
1       zhangsan  2015-06-26      beijing
2       lisi     2015-06-26      beijing
3       wangwu    2015-06-26      beijing
1       zhangsan  2015-06-26      shanghai
2       lisi     2015-06-26      shanghai
3       wangwu    2015-06-26      shanghai
Time taken: 0.208 seconds,Fetched: 6 row(s)

7.13 查看HDFS仓库中表目录变化

# hadoop fs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/tb3
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:35/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:35 /user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26/location=beijing
-rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:35/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26/location=beijing/kv.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:45 /user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:45/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27/location=shanghai
-rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:45/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27/location=shanghai/kv.txt

可以看到表中一级dt分区目录下又分成了location分区。
7.14 查看表分区信息

hive> show partitions tb2;

7.15 根据分区查询数据

hive> select name from tb3 where dt='2015-06-27';

7.16 重命名分区

hive> alter table tb3 partition (dt='2015-06-27',location='shanghai') rename to partition(dt='20150627',location='shanghai');

7.17 删除分区

hive> alter table tb3 droppartition (dt='2015-06-26',location='shanghai');

7.18 模糊搜索表

hive> show tables 'tb*';

7.19 给表新添加一列

hive> alter table tb1 addcolumns (commnet string);

7.20 重命名表

hive> alter table tb1 rename to new_tb1;

7.21 删除表

hive> drop table new_tb1;

8.启动过程中遇到错误
报错1：
[ERROR]Terminal initialization failed; falling back to unsupported
java.lang.IncompatibleClassChangeError:Found class jline.Terminal, but interface was expected
解决方法，将hive/lib下jline包拷贝到hadoop/yarn/lib下：

# cp /opt/apache-hive-1.2.0-bin/lib/jline-2.12.jar /opt/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/
# rm /opt/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

报错2：
javax.jdo.JDOFatalInternalException:Error creating transactional connection factory
解决方法，在百度下载java连接MySQL包放到hive/lib下：

# cp mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar /opt/apache-hive-1.2.0-bin/lib

本文出自 “李振良的技术博客” 博客，请务必保留此出处http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1665891