Spark入门实战系列--5.Hive（上）--Hive介绍及部署

1、Hive介绍

1.1 Hive介绍

Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口，Hive有如下优缺点：

l 优点：

1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容，大大降低了传统数据分析人员学习的曲线；

2.使用JDBC 接口/ODBC接口，开发人员更易开发应用；

3.以MR 作为计算引擎、HDFS 作为存储系统，为超大数据集设计的计算/ 扩展能力；

4.统一的元数据管理（Derby、MySql等），并可与Pig 、Presto 等共享；

l 缺点：

1.Hive 的HQL 表达的能力有限，有些复杂运算用HQL 不易表达；

2.由于Hive自动生成MapReduce 作业， HQL 调优困难；

3.粒度较粗，可控性差

1.2 Hive运行架构

由上图可知，Hadoop的MapReduce是Hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（Command Line Interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，这些组件分为两大类：服务端组件和客户端组件。

服务端组件：

lDriver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架；

lMetastore组件：元数据服务组件，这个组件存储Hive的元数据，Hive的元数据存储在关系数据库里，Hive支持的关系数据库有Derby和Mysql。元数据对于Hive十分重要，因此Hive支持把Metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦Hive服务和Metastore服务，保证Hive运行的健壮性；

lThrift服务：Thrift是Facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。



客户端组件：

lCLI：Command Line Interface，命令行接口。

lThrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。

lWEBGUI：Hive客户端提供了一种通过网页的方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的HWI组件（Hive Web Interface），使用前要启动HWI服务。



Hive的执行流程







三种部署模式

1.单用户模式 此模式连接到一个In-Memory 的数据库Derby，一般用于Unit Test。





2.多用户模式 通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。





3. 远程服务器模式 用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。

1.3 Hive数据模型

Hive没有专门的数据存储格式，用户可以自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file 、RCFile。

1.Hive数据库

类似传统数据库的DataBase，在第三方数据库里实际是一张表

简单示例命令行： create database test_database;

2.内部表

Hive的内部表与数据库中的Table在概念上是类似。每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表tbInner，它在HDFS中的路径为/user/hive/warehouse/tbInner，其中/user/hive/warehouse是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。内部表删除时，元数据与数据都会被删除。

内部表简单示例：

创建数据文件：test_inner_table.txt

创建表：create table test_inner_table (key string);

加载数据：LOAD DATA LOCAL INPATH 'filepath' INTO TABLE test_inner_table;

查看数据：select * from test_inner_table;

删除表：drop table test_inner_table;

3. 外部表

外部表指向已经在HDFS中存在的数据，并可以创建Partition。它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。内部表的创建过程和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL
TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链接。

外部表简单示例：

创建数据文件：test_external_table.txt

创建表：create external table test_external_table (key string);

加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_inner_table;

查看数据：select * from test_external_table;

删除表：drop table test_external_table;

4.分区

Partition对应于数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds = 20090801, ctry = US 的HDFS子目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds
= 20090801, ctry = CA 的HDFS子目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=CA。

分区表简单示例：

创建数据文件：test_partition_table.txt

创建表：create table test_partition_table (key string) partitioned by (dt string);

加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_partition_table partition (dt=‘2006’);

查看数据：select * from test_partition_table;

删除表：drop table test_partition_table;

5.桶

Buckets是将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。它对指定列计算Hash，根据Hash值切分数据，目的是为了并行，每一个Bucket对应一个文件。例如将user列分散至32个bucket，首先对user列的值计算Hash，对应Hash值为0的HDFS目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；Hash值为20的HDFS目录为/user/hive/warehouse/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。

桶的简单示例：

创建数据文件：test_bucket_table.txt

创建表：create table test_bucket_table (key string) clustered by (key) into 20 buckets；

加载数据：LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_bucket_table；

查看数据：select * from test_bucket_table; set hive.enforce.bucketing = true;

6.Hive的视图

视图与传统数据库的视图类似。视图是只读的，它基于的基本表，如果改变，数据增加不会影响视图的呈现；如果删除，会出现问题。如果不指定视图的列，会根据select语句后的生成。

示例：create view test_view as select * from test；

1.4 Hive数据类型

Hive支持两种数据类型，一类叫原子数据类型，一类叫复杂数据类型。

l 原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示：

基本数据类型
类型	描述	示例
TINYINT	1个字节（8位）有符号整数	1
SMALLINT	2字节（16位）有符号整数	1
INT	4字节（32位）有符号整数	1
BIGINT	8字节（64位）有符号整数	1
FLOAT	4字节（32位）单精度浮点数	1.0
DOUBLE	8字节（64位）双精度浮点数	1.0
BOOLEAN	true/false	true
STRING	字符串	‘xia’,”xia”

由上表我们看到Hive不支持日期类型，在Hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。

Hive是用Java开发的，Hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了String类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于Java的Byte、Short、Int和Long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于Java的基本类型Float和Double类型。而Hive的BOOLEAN类型相当于Java的基本数据类型Boolean。对于Hive的String类型相当于数据库的Varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。

l 复杂数据类型包括数组（ARRAY）、映射（MAP）和结构体（STRUCT），具体如下所示：

1.5 Hive与关系数据库的区别

由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。

Hive和数据库的比较如下表：

	Hive	RDBMS
查询语言	HQL	SQL
数据存储	HDFS	Raw Device or Local FS
数据格式	用户定义	系统决定
数据更新	不支持	支持
索引	无	有
执行	MapReduce	Executor
执行延迟	高	低
处理数据规模	大	小
可扩展性	高	低

2、Hive搭建过程

2.1 安装MySql数据库

2.1.1 下载MySql安装文件

下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/#downloads，使用系统为CentOS选择 Red Hat Enterprise Linux/Oracle系列：





操作系统为64位，选择对应安装包进行下载：













下载在本地目录如下图：

2.1.2 上传MySql安装文件

把下载的mysql安装包，使用SSH Secure File Transfer工具（参见《Spark编译与部署（上）--基础环境搭建》1.3.1介绍）上传到/home/hadoop/upload 目录下，如下图所示：

2.1.3 卸载旧的MySql

（1）查找以前是否安装有mysql

使用命令查看是否已经安装过mysql：

$rpm -qa | grep -i mysql

可以看到如下图的所示：





说明之前安装了：

MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64

MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64

MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64

如果没有结果，可以进行mysql数据库安装

（2）停止mysql服务、删除之前安装的mysql

停止mysql服务、删除之前安装的mysql删除命令：rpm -e –nodeps 包名

$sudo rpm -ev MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64

$sudo rpm -ev MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64

$sudo rpm -ev MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64





如果存在CentOS自带mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64使用下面的命令卸载即可

$sudo rpm -ev --nodeps mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64





（3）查找之前老版本mysql的目录并且删除老版本mysql的文件和库

$sudo find / -name mysql





删除对应的mysql目录

$sudo rm -rf /usr/lib64/mysql

$sudo rm -rf /var/lib/mysql





（4）再次查找机器是否安装mysql

$sudo rpm -qa | grep -i mysql

无结果，说明已经卸载彻底、接下来直接安装mysql即可

2.1.4 安装MySql

进入安装文件的目录，安装mysql服务端

$cd /home/hadoop/upload

$sudo rpm -ivh MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm





安装mysql客户端、mysql-devel

$sudo rpm -ivh MySQL-client-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm

$sudo rpm -ivh MySQL-devel-5.6.21-1.el6.x86_64.rpm

2.1.5 设置root密码

在CentOS6.5下安装mysql设置root密码时，出现如下错误：





/usr/bin/mysqladmin: connect to server at 'localhost' failed

error: 'Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO)'

可以进入安全模式进行设置root密码

（1）停止mysql服务

使用如下命令停止mysql服务：

$sudo service mysql stop

$sudo service mysql status





（2）跳过验证启动mysql

使用如下命令验证启动mysql，由于&结尾是后台运行进程，运行该命令可以再打开命令窗口或者Ctr+C继续进行下步操作，由于mysql启动时间会长点，需要等待几分钟再查看启动状态：

$sudo mysqld_safe --skip-grant-tables &

$sudo service mysql status





（3）跳过验证启动MySQL

验证mysql服务已经在后台运行后，执行如下语句，其中后面三条命令是在mysql语句：

mysql -u root

mysql>use mysql;

mysql>update user set password = password('root') where user = 'root';

mysql>flush privileges;

mysql>quit;





（4）跳过验证启动MySQL

重启mysql服务并查看状态

$sudo service mysql stop

$sudo service mysql start

$sudo service mysql status

2.1.6 设置Hive用户

进入mysql命令行，创建Hive用户并赋予所有权限：

mysql -uroot -proot

mysql>set password=password('root');

mysql>create user 'hive' identified by 'hive';

mysql>grant all on *.* TO 'hive'@'%' with grant option;

mysql>flush privileges;

mysql>quit;





（注意：如果是root第一次登录数据库，需要重新设置一下密码，所报异常信息如下：ERROR 1820 (HY000): You must SET PASSWORD before executing this statement）

2.1.7 创建Hive数据库

使用hive用户登录，创建Hive数据库：

mysql -uhive -phive

mysql>create database hive;

mysql>show databases;

2.2 安装Hive

2.2.1 下载Hive安装文件

可以到Apache基金hive官网http://hive.apache.org/downloads.html，选择镜像下载地址：http://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/下载一个稳定版本，这里选择下载apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz文件，如下图所示：

2.2.2 下载MySql驱动

到mysql官网进入下载页面：http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/，默认情况下是Windows安装包，这里需要选择Platform Independent版本下载zip格式的文件

2.2.3 上传Hive安装文件和MySql驱动

把下载的hive安装包和mysql驱动包，使用SSH Secure File Transfer工具（参见《Spark编译与部署（上）--基础环境搭建》1.3.1介绍）上传到/home/hadoop/upload 目录下，如下图所示：

2.2.4 解压缩

到上传目录下，用如下命令解压缩hive安装文件：

cd /home/hadoop/upload

tar -zxf hive-0.13.1-bin.tar.gz





改名并迁移到/app/hadoop目录下：

sudo mv apache-hive-0.13.1-bin /app/hadoop/hive-0.13.1

ll /app/hadoop

2.2.5 把MySql驱动放到Hive的lib目录下

把下载的hive安装包和mysql驱动包，使用

cd /home/hadoop/upload

cp mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar /app/hadoop/hive-0.13.1/lib

2.2.6 配置/etc/profile环境变量

使用如下命令打开/etc/profile文件：

sudo vi /etc/profile





设置如下参数：

export HIVE_HOME=/app/hadoop/hive-0.13.1

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/bin





使配置文件生效：

source /etc/profile

2.2.7 设置hive-env.sh配置文件

进入hive-0.13.1/conf目录，复制hive-env.sh.templaete为hive-env.sh：

cd /app/hadoop/hive-0.13.1/conf

cp hive-env.sh.template hive-env.sh

ls





使用如下命令边界配置文件

sudo vi hive-env.sh

分别设置HADOOP_HOME和HIVE_CONF_DIR两个值：

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory

export HADOOP_HOME=/app/hadoop/hadoop-2.2.0



# Hive Configuration Directory can be controlled by:

export HIVE_CONF_DIR=/app/hadoop/hive-0.13.1/conf

2.2.8 设置hive-site.xml配置文件

复制hive-default.xml.templaete为hive-site.xml

cp hive-default.xml.template hive-site.xml

sudo vi hive-site.xml





（1）加入配置项

默认metastore在本地，添加配置改为非本地

<property>

<name>hive.metastore.local</name>

<value>false</value>

</property>





（2）修改配置项

hive默认为derby数据库，derby数据只运行单个用户进行连接，这里需要调整为mysql数据库

[html] view
plain copy

print?

<property>

<name>hive.metastore.uris</name>

<value>thrift://hadoop1:9083</value>

<description>Thrift URI for the remote metastore. ...</description>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

<value>jdbc:mysql://hadoop1:3306/hive?=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>hive</value>

<description>username to use against metastore database</description>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

<value>hive</value>

<description>password to use against metastore database</description>

</property>









把hive.metastore.schema.verification配置项值修改为false

<property>

<name>hive.metastore.schema.verification</name>

<value>false</value>

<desc....>

</property>

2.3 启动并验证Hive

2.3.1 启动Hive

实际使用时，一般通过后台启动metastore和hiveserver实现服务，命令如下：

hive --service metastore &

hive --service hiveserver &





启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台

2.3.2 在Hive中操作

登录hive，在hive创建表并查看该表，命令如下：

hive

hive>create table test(a string, b int);

hive>show tables;

hive>desc test;





登录mysql，在TBLS表中查看新增test表：

mysql -uhive -phive

mysql>use hive;

mysql>select TBL_ID, CREATE_TIME, DB_ID, OWNER, TBL_NAME,TBL_TYPE from TBLS;

3、问题解决

3.1 设置MySql数据库root用户密码报错

在CentOS6.5下安装mysql设置root密码时，出现如下错误：





/usr/bin/mysqladmin: connect to server at 'localhost' failed

error: 'Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO)'

（1）停止mysql服务

使用如下命令停止mysql服务：

sudo service mysql stop

sudo service mysql status





（2）跳过验证启动mysql

使用如下命令验证启动mysql，由于&结尾是后台运行进程，运行该命令可以再打开命令窗口或者Ctr+C继续进行下步操作：

mysqld_safe --skip-grant-tables &

sudo service mysql status





（3）跳过验证启动MySQL

验证mysql服务已经在后台运行后，执行如下语句，其中后面三条命令是在mysql语句：

mysql -u root

mysql>use mysql;

mysql>update user set password = password('root') where user = 'root';

mysql>flush privileges;





（4）跳过验证启动MySQL

重启mysql服务并查看状态

sudo service mysql stop

sudo service mysql start

sudo service mysql status

3.2 Hive启动，报CommandNeedRetryException异常

启动Hive时，出现CommandNeedRetryException异常，具体信息如下：





Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/hive/ql/CommandNeedRetryException

at java.lang.Class.forName0(Native Method)

at java.lang.Class.forName(Class.java:270)

at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:149)

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.ql.CommandNeedRetryException

at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)

at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)

at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)

at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)

at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)

由于以前使用hadoop时，修改hadoop-env.sh的HADOOP_CLASSPATH配置项，由以前的：

export HADOOP_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-1.1.2/myclass

修改为：

export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/usr/local/hadoop-1.1.2/myclass

3.3 在Hive中使用操作语言

启动Hive后，使用HSQL出现异常，需要启动metastore和hiveserver





FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient

在使用hive之前需要启动metastore和hiveserver服务，通过如下命令启用：

hive --service metastore &

hive --service hiveserver &





启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台







参考资料：

（1）《Hive体系结构》 http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8855937
（2）《大数据时代的技术hive：hive的数据类型和数据模型》http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/03/3114560.html

本文转自这里