hive权限控制介绍
2016-09-09 21:30
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1.hive权限控制需要配置那个配置文件？
2.Hive授权的核心是什么？
3.如何实现 角色的授权和撤销？
Hive从0.10版本(包含0.10版本)以后可以通过元数据来控制权限，Hive-0.10之前的版本对权限的控制主要是通过Linux的用户和用户组来控制，不能对Hive表的CREATE、SELECT、DROP等操作进行控制，当然Hive基于元数据来控制权限也不是完全安全的，目的就是为了防止用户不小心做了不该做的操作。
在使用Hive的元数据配置权限之前必须现在hive-site.xml中配置两个参数，配置参数如下：
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
<description>enable or disable the hive clientauthorization</description>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
<description>the privileges automatically granted to the ownerwhenever a table gets created. An example like "select,drop" willgrant select and drop privilege to the owner of the table</description>
</property>
复制代码
hive.security.authorization.enabled参数是开启权限验证，默认为false。hive.security.authorization.createtable.owner.grants参数是指表的创建者对表拥有所有权限，例如创建一个表table1，这个用户对表table1拥有SELECT、DROP等操作。还有个值是NULL，表示表的创建者无法访问该表，这个肯定是不合理的。
Hive授权的核心就是用户(User)、组(Group)、角色(Role)，Hive中的角色和平常认知的角色是有区别的。Hive中的角色可以理解为一部分有一些相同“属性”的用户或组或角色的集合。这里有个递归的概念，就是一个角色可以是一些角色的集合。
举个例子：
用户 组
张三 group_db1
李四 group_db2
王五 group_bothdb
复制代码
有三个用户分别属于group_db1、group_db2、group _bothdb。group _db1、group _db2、group _bothdb分别表示该组用户可以访问数据库1、数据库2和可以访问1、2两个数据库。现在可以创建role_db1和role_db2，分别并授予访问数据库1和数据库2的权限。这样只要将role_db1赋给group_db1（或者该组的所有用户），将role_db2赋给group_db2，就可以是实现指定用户访问指定数据库。最后创建role_bothdb指向
role_db1、role_db2（role_bothdb不需要指定访问那个数据库），然后role_bothdb授予group_bothdb，则group_bothdb中的用户可以访问两个数据库。
用户和组使用的是Linux机器上的用户和组，而角色必须自己创建。
注意：如果有一个属于组group1的用户jayliu，他通过cli连接到远程的Server上执行操作，而远程的Server上有一个用户jayliu属于group2组，则在权限控制中jayliu是对应的group2组的。
1 创建和删除角色
Hive中的角色定义与关系型数据库中角色的定义类似，它是一种机制，给予那些没有适当权限的所有用户分配一定的权限。下面介绍一下Hive中角色的应用。
1）角色的创建。语法：
CREATE ROLE ROLE_NAME
复制代码
创建一个role_test1角色，命令如下：
hive> create rolerole_test1;
OK
Time taken: 0.106 seconds
复制代码
2）删除角色。语法：
DROP ROLE ROLE_NAME
复制代码
删除role_test1角色，命令如下：
hive> DROP ROLErole_test1;
OK
Time taken: 6.483 seconds
复制代码
2 角色的授权和撤销
角色的授权(GRANT)就是给角色授予创建表、查询表等操作，撤销(REVOKE)反之。语法如下：
GRANT ROLE role_name [,role_name] ... TO principal_specification [, principal_specification] ...
REVOKE ROLE role_name [,role_name] ... FROM principal_specification [, principal_specification]...
principal_specification :
USER user |GROUP group | ROLE role
复制代码
看下面的实例。
1）把role_test1角色授权给jayliu用户，命令如下：
hive> grant rolerole_test1 to user jayliu;
OK
Time taken: 0.102 seconds
复制代码
2）查看jayliu用户被授权的角色，命令如下：
hive> SHOW ROLE GRANTuser jayliu;
OK
role name:role_test1
role name:role_test1
Time taken: 7.913 seconds,Fetched: 2 row(s)
复制代码
3）取消jayliu用户的role_test1角色，操作命令如下：
hive> revoke rolerole_test1 from user jayliu;
OK
Time taken: 0.189 seconds
复制代码
Hive支持的权限控制如下表10-8所示。
表10-8 Hive权限控制
看下面的实例。
1）把select权限授权给jayliu用户，命令如下：
hive> grant select ondatabase default to user jayliu;
OK
Time taken: 0.188 seconds
复制代码
2）查看jayliu被授予那些操作权限，命令如下：
hive> show grant userjayliu on database default;
OK
database default
principalName jayliu
principalType USER
privilege Select
grantTime Thu Jul 11 18:17:39 CST 2013
grantor root
Time taken: 7.615 seconds,Fetched: 7 row(s)
复制代码
3）收回jayliu的select权限，操作如下：
hive> revoke select ondatabase default from user jayliu;
OK
Time taken: 0.147 seconds
复制代码
4）查看jayliu用户拥有那些权限：
hive> show grant userjayliu on database default;
OK
Time taken: 0.032 seconds
复制代码
3 超级管理员权限
Hive本身有权限管理功能，需要通过配置开启。配置文件内容如下：
<property>
<name>hive.metastore.authorization.storage.checks</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.execute.setugi</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
</property>
复制代码
其中hive.security.authorization.createtable.owner.grants设置成ALL表示用户对自己创建的表是有所有权限。
开启权限控制有Hive的权限功能还有一个需要完善的地方，那就是“超级管理员”。
Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作，为了完善“超级管理员”，必须添加hive.semantic.analyzer.hook配置，并实现自己的权限控制类。实现“超级管理员”的步骤如下。
1）编写编写权限控制类，代码如代码清单10-4所示。
代码清单10-4 hive\udaf\ AvgUDAF.java
package com.autoNavi.hive;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.ASTNode;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.AbstractSemanticAnalyzerHook;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHookContext;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState;
public class HiveAdmin extends AbstractSemanticAnalyzerHook {
private static String admin = "admin";
@Override
public ASTNodepreAnalyze(HiveSemanticAnalyzerHookContextcontext,
ASTNodeast) throws SemanticException {
switch (ast.getToken().getType()) {
caseHiveParser.TOK_CREATEDATABASE:
caseHiveParser.TOK_DROPDATABASE:
caseHiveParser.TOK_CREATEROLE:
caseHiveParser.TOK_DROPROLE:
caseHiveParser.TOK_GRANT:
caseHiveParser.TOK_REVOKE:
caseHiveParser.TOK_GRANT_ROLE:
caseHiveParser.TOK_REVOKE_ROLE:
StringuserName = null;
if (SessionState.get() != null
&&SessionState.get().getAuthenticator() != null){
userName=SessionState.get().getAuthenticator().getUserName();
}
if (!admin.equalsIgnoreCase(userName)) {
thrownewSemanticException(userName
+ " can't use ADMIN options, except " + admin +".");
}
break;
default:
break;
}
returnast;
}
}
复制代码
2）添加控制类HiveAdmin到Hive的配置文件(hive-site.xml)中,代码如下所示：
<property>
<name>hive.semantic.analyzer.hook</name>
<value>com.autonavi.hive.HiveAdmin</value>
</property>
复制代码
添加了配置文件以后，如果启动了Hive Server，必须关闭重启功能才能生效。
至此，只有admin用户可以进行Grant/Revoke操作。例如，jayliu用户启动Hive的Shell命令，把default数据库中的所有表的查询(SELECT)授权给用户hadoop，命令如下：
hive> GRANT SELECT ON DATABASEdefault TO USER hadoop;
FAILED:SemanticExceptionjayliu can't use ADMIN options, except admin.
复制代码
Hive的权限控制在Hive的生产环境中使用的非常多，在0.10版本之前Hive是没有提供这个功能的。读者使用这个功能的时候一定要确保Hive的版本在0.10以后。
实例：使用 JDBC开发 Hive 程序
在使用 JDBC开发 Hive 程序时, 必须首先开启Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:
hive --servicehiveserver &
1 准备测试数据
准备一个文件hiveJDBC.txt，文件内容(每行数据之间用tab键隔开)为:
1 hadoop
2 hive
3 Hbase
数据准备好了，接下来使用Hive的JDBC来实现对Hive表的数据加载、表结构信息和数据查询等操作。
2 代码实现
Hive的JDBC操作实现表的数据加载、表结构信息和数据查询。代码如代码清单10-3所示。
代码清单10-3 hive\udaf\ HiveJdbcClient.java
packagecom.hive.jdbc;
importjava.sql.Connection;
importjava.sql.DriverManager;
importjava.sql.ResultSet;
importjava.sql.SQLException;
importjava.sql.Statement;
importorg.apache.log4j.Logger;
publicclass HiveJdbcClient {
private static String driverName ="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
private static String url ="jdbc:hive://192.168.153.100:10000/default";
private static String user ="hive";
private static String password = "hive";
private static String sql ="";
private static ResultSet res;
private static final Logger log =Logger.getLogger(HiveJdbcClient.class);
public static void main(String[] args){
try {
Class.forName(driverName);
Connection conn =DriverManager.getConnection(url, user, password);
Statement stmt =conn.createStatement();
// 创建的表名
String tableName ="testHiveJDBC";
/** 第一步:存在就先删除**/
sql = "drop table" + tableName;
stmt.executeQuery(sql);
/** 第二步:不存在就创建**/
sql = "createtable " + tableName + " (key int, value string)
row formatdelimited fields terminated by '\t'";
stmt.executeQuery(sql);
// 执行“show tables”操作
sql = "show tables'" + tableName + "'";
System.out.println("Running:" + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“show tables”运行结果:");
if (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
// 执行“describe table”操作
sql = "describe" + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“describe table”运行结果:");
while (res.next()){
System.out.println(res.getString(1) + "\t" +res.getString(2));
}
// 执行“load data intotable”操作
String filepath ="/home/hadoop/ziliao/userinfo.txt";
sql = "load datalocal inpath '" + filepath + "' into table " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
// 执行“select * query”操作
sql = "select *from " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“select * query”运行结果:");
while (res.next()) {
System.out.println(res.getInt(1) + "\t" + res.getString(2));
}
// 执行“regular hive query”操作
sql = "selectcount(1) from " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“regular hive query”运行结果:");
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
conn.close();
conn = null;
} catch (ClassNotFoundExceptione) {
e.printStackTrace();
log.error(driverName +" not found!", e);
System.exit(1);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
log.error("Connection error!", e);
System.exit(1);
}
}
}
复制代码
代码实现完成，接下来运行这个代码，操作为Run AS->Java Aplication,Eclipse的控制台会出现如下结果：
Running:show tables 'testHiveJDBC'
执行“show tables”运行结果:
'testHiveJDBC'
Running:describe 'testHiveJDBC'
执行“describe table”运行结果:
key int
value string
Running:load data localinpath '/user/hadoop/hive/hiveJDBC.txt' intotable testHiveJDBC
Running:select * from'testHiveJDBC'
执行“select * query”运行结果:
hadoop
hive
hbase
Running:select count(1)from testHiveJDBC
复制代码
执行“regular hive query”运行结果:
Hive的JDBC接口在实际开发中是经常用到的。和MySQL的JDBC接口非常的类似。给开发人员提供了远程操作Hive的接口。
2.Hive授权的核心是什么？
3.如何实现 角色的授权和撤销？
Hive从0.10版本(包含0.10版本)以后可以通过元数据来控制权限，Hive-0.10之前的版本对权限的控制主要是通过Linux的用户和用户组来控制，不能对Hive表的CREATE、SELECT、DROP等操作进行控制，当然Hive基于元数据来控制权限也不是完全安全的，目的就是为了防止用户不小心做了不该做的操作。
在使用Hive的元数据配置权限之前必须现在hive-site.xml中配置两个参数，配置参数如下：
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
<description>enable or disable the hive clientauthorization</description>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
<description>the privileges automatically granted to the ownerwhenever a table gets created. An example like "select,drop" willgrant select and drop privilege to the owner of the table</description>
</property>
复制代码
hive.security.authorization.enabled参数是开启权限验证，默认为false。hive.security.authorization.createtable.owner.grants参数是指表的创建者对表拥有所有权限，例如创建一个表table1，这个用户对表table1拥有SELECT、DROP等操作。还有个值是NULL，表示表的创建者无法访问该表，这个肯定是不合理的。
Hive授权的核心就是用户(User)、组(Group)、角色(Role)，Hive中的角色和平常认知的角色是有区别的。Hive中的角色可以理解为一部分有一些相同“属性”的用户或组或角色的集合。这里有个递归的概念，就是一个角色可以是一些角色的集合。
举个例子：
用户 组
张三 group_db1
李四 group_db2
王五 group_bothdb
复制代码
有三个用户分别属于group_db1、group_db2、group _bothdb。group _db1、group _db2、group _bothdb分别表示该组用户可以访问数据库1、数据库2和可以访问1、2两个数据库。现在可以创建role_db1和role_db2，分别并授予访问数据库1和数据库2的权限。这样只要将role_db1赋给group_db1（或者该组的所有用户），将role_db2赋给group_db2，就可以是实现指定用户访问指定数据库。最后创建role_bothdb指向
role_db1、role_db2（role_bothdb不需要指定访问那个数据库），然后role_bothdb授予group_bothdb，则group_bothdb中的用户可以访问两个数据库。
用户和组使用的是Linux机器上的用户和组，而角色必须自己创建。
注意：如果有一个属于组group1的用户jayliu，他通过cli连接到远程的Server上执行操作，而远程的Server上有一个用户jayliu属于group2组，则在权限控制中jayliu是对应的group2组的。
1 创建和删除角色
Hive中的角色定义与关系型数据库中角色的定义类似，它是一种机制，给予那些没有适当权限的所有用户分配一定的权限。下面介绍一下Hive中角色的应用。
1）角色的创建。语法：
CREATE ROLE ROLE_NAME
复制代码
创建一个role_test1角色，命令如下：
hive> create rolerole_test1;
OK
Time taken: 0.106 seconds
复制代码
2）删除角色。语法：
DROP ROLE ROLE_NAME
复制代码
删除role_test1角色，命令如下：
hive> DROP ROLErole_test1;
OK
Time taken: 6.483 seconds
复制代码
2 角色的授权和撤销
角色的授权(GRANT)就是给角色授予创建表、查询表等操作，撤销(REVOKE)反之。语法如下：
GRANT ROLE role_name [,role_name] ... TO principal_specification [, principal_specification] ...
REVOKE ROLE role_name [,role_name] ... FROM principal_specification [, principal_specification]...
principal_specification :
USER user |GROUP group | ROLE role
复制代码
看下面的实例。
1）把role_test1角色授权给jayliu用户，命令如下：
hive> grant rolerole_test1 to user jayliu;
OK
Time taken: 0.102 seconds
复制代码
2）查看jayliu用户被授权的角色，命令如下：
hive> SHOW ROLE GRANTuser jayliu;
OK
role name:role_test1
role name:role_test1
Time taken: 7.913 seconds,Fetched: 2 row(s)
复制代码
3）取消jayliu用户的role_test1角色，操作命令如下：
hive> revoke rolerole_test1 from user jayliu;
OK
Time taken: 0.189 seconds
复制代码
Hive支持的权限控制如下表10-8所示。
表10-8 Hive权限控制
| [align=left] 操作[/align] | [align=left] 解释[/align] |
| [align=left]ALL[/align] | [align=left]所有权限[/align] |
| [align=left]ALTER[/align] | [align=left]允许修改元数据（modify metadata data of object）---表信息数据[/align] |
| [align=left]UPDATE[/align] | [align=left]允许修改物理数据（modify physical data of object）---实际数据[/align] |
| [align=left]CREATE[/align] | [align=left]允许进行Create操作[/align] |
| [align=left]DROP[/align] | [align=left]允许进行DROP操作[/align] |
| [align=left]INDEX[/align] | [align=left]允许建索引（目前还没有实现）[/align] |
| [align=left]LOCK[/align] | [align=left]当出现并发的使用允许用户进行LOCK和UNLOCK操作[/align] |
| [align=left]SELECT[/align] | [align=left]允许用户进行SELECT操作[/align] |
| [align=left]SHOW_DATABASE[/align] | [align=left]允许用户查看可用的数据库[/align] |
1）把select权限授权给jayliu用户，命令如下：
hive> grant select ondatabase default to user jayliu;
OK
Time taken: 0.188 seconds
复制代码
2）查看jayliu被授予那些操作权限，命令如下：
hive> show grant userjayliu on database default;
OK
database default
principalName jayliu
principalType USER
privilege Select
grantTime Thu Jul 11 18:17:39 CST 2013
grantor root
Time taken: 7.615 seconds,Fetched: 7 row(s)
复制代码
3）收回jayliu的select权限，操作如下：
hive> revoke select ondatabase default from user jayliu;
OK
Time taken: 0.147 seconds
复制代码
4）查看jayliu用户拥有那些权限：
hive> show grant userjayliu on database default;
OK
Time taken: 0.032 seconds
复制代码
3 超级管理员权限
Hive本身有权限管理功能，需要通过配置开启。配置文件内容如下：
<property>
<name>hive.metastore.authorization.storage.checks</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.execute.setugi</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
</property>
复制代码
其中hive.security.authorization.createtable.owner.grants设置成ALL表示用户对自己创建的表是有所有权限。
开启权限控制有Hive的权限功能还有一个需要完善的地方，那就是“超级管理员”。
Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作，为了完善“超级管理员”，必须添加hive.semantic.analyzer.hook配置，并实现自己的权限控制类。实现“超级管理员”的步骤如下。
1）编写编写权限控制类，代码如代码清单10-4所示。
代码清单10-4 hive\udaf\ AvgUDAF.java
package com.autoNavi.hive;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.ASTNode;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.AbstractSemanticAnalyzerHook;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHookContext;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState;
public class HiveAdmin extends AbstractSemanticAnalyzerHook {
private static String admin = "admin";
@Override
public ASTNodepreAnalyze(HiveSemanticAnalyzerHookContextcontext,
ASTNodeast) throws SemanticException {
switch (ast.getToken().getType()) {
caseHiveParser.TOK_CREATEDATABASE:
caseHiveParser.TOK_DROPDATABASE:
caseHiveParser.TOK_CREATEROLE:
caseHiveParser.TOK_DROPROLE:
caseHiveParser.TOK_GRANT:
caseHiveParser.TOK_REVOKE:
caseHiveParser.TOK_GRANT_ROLE:
caseHiveParser.TOK_REVOKE_ROLE:
StringuserName = null;
if (SessionState.get() != null
&&SessionState.get().getAuthenticator() != null){
userName=SessionState.get().getAuthenticator().getUserName();
}
if (!admin.equalsIgnoreCase(userName)) {
thrownewSemanticException(userName
+ " can't use ADMIN options, except " + admin +".");
}
break;
default:
break;
}
returnast;
}
}
复制代码
2）添加控制类HiveAdmin到Hive的配置文件(hive-site.xml)中,代码如下所示：
<property>
<name>hive.semantic.analyzer.hook</name>
<value>com.autonavi.hive.HiveAdmin</value>
</property>
复制代码
添加了配置文件以后，如果启动了Hive Server，必须关闭重启功能才能生效。
至此，只有admin用户可以进行Grant/Revoke操作。例如，jayliu用户启动Hive的Shell命令，把default数据库中的所有表的查询(SELECT)授权给用户hadoop，命令如下：
hive> GRANT SELECT ON DATABASEdefault TO USER hadoop;
FAILED:SemanticExceptionjayliu can't use ADMIN options, except admin.
复制代码
Hive的权限控制在Hive的生产环境中使用的非常多，在0.10版本之前Hive是没有提供这个功能的。读者使用这个功能的时候一定要确保Hive的版本在0.10以后。
实例：使用 JDBC开发 Hive 程序
在使用 JDBC开发 Hive 程序时, 必须首先开启Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:
hive --servicehiveserver &
1 准备测试数据
准备一个文件hiveJDBC.txt，文件内容(每行数据之间用tab键隔开)为:
1 hadoop
2 hive
3 Hbase
数据准备好了，接下来使用Hive的JDBC来实现对Hive表的数据加载、表结构信息和数据查询等操作。
2 代码实现
Hive的JDBC操作实现表的数据加载、表结构信息和数据查询。代码如代码清单10-3所示。
代码清单10-3 hive\udaf\ HiveJdbcClient.java
packagecom.hive.jdbc;
importjava.sql.Connection;
importjava.sql.DriverManager;
importjava.sql.ResultSet;
importjava.sql.SQLException;
importjava.sql.Statement;
importorg.apache.log4j.Logger;
publicclass HiveJdbcClient {
private static String driverName ="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
private static String url ="jdbc:hive://192.168.153.100:10000/default";
private static String user ="hive";
private static String password = "hive";
private static String sql ="";
private static ResultSet res;
private static final Logger log =Logger.getLogger(HiveJdbcClient.class);
public static void main(String[] args){
try {
Class.forName(driverName);
Connection conn =DriverManager.getConnection(url, user, password);
Statement stmt =conn.createStatement();
// 创建的表名
String tableName ="testHiveJDBC";
/** 第一步:存在就先删除**/
sql = "drop table" + tableName;
stmt.executeQuery(sql);
/** 第二步:不存在就创建**/
sql = "createtable " + tableName + " (key int, value string)
row formatdelimited fields terminated by '\t'";
stmt.executeQuery(sql);
// 执行“show tables”操作
sql = "show tables'" + tableName + "'";
System.out.println("Running:" + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“show tables”运行结果:");
if (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
// 执行“describe table”操作
sql = "describe" + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“describe table”运行结果:");
while (res.next()){
System.out.println(res.getString(1) + "\t" +res.getString(2));
}
// 执行“load data intotable”操作
String filepath ="/home/hadoop/ziliao/userinfo.txt";
sql = "load datalocal inpath '" + filepath + "' into table " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
// 执行“select * query”操作
sql = "select *from " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“select * query”运行结果:");
while (res.next()) {
System.out.println(res.getInt(1) + "\t" + res.getString(2));
}
// 执行“regular hive query”操作
sql = "selectcount(1) from " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res =stmt.executeQuery(sql);
System.out.println("执行“regular hive query”运行结果:");
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
conn.close();
conn = null;
} catch (ClassNotFoundExceptione) {
e.printStackTrace();
log.error(driverName +" not found!", e);
System.exit(1);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
log.error("Connection error!", e);
System.exit(1);
}
}
}
复制代码
代码实现完成，接下来运行这个代码，操作为Run AS->Java Aplication,Eclipse的控制台会出现如下结果：
Running:show tables 'testHiveJDBC'
执行“show tables”运行结果:
'testHiveJDBC'
Running:describe 'testHiveJDBC'
执行“describe table”运行结果:
key int
value string
Running:load data localinpath '/user/hadoop/hive/hiveJDBC.txt' intotable testHiveJDBC
Running:select * from'testHiveJDBC'
执行“select * query”运行结果:
hadoop
hive
hbase
Running:select count(1)from testHiveJDBC
复制代码
执行“regular hive query”运行结果:
Hive的JDBC接口在实际开发中是经常用到的。和MySQL的JDBC接口非常的类似。给开发人员提供了远程操作Hive的接口。
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