【数据仓库】Hive环境搭建和基础用法 |
您所在的位置：网站首页 › hive数据仓库搭建好的 › 【数据仓库】Hive环境搭建和基础用法 |
【数据仓库】Hive环境搭建和基础用法
|
简介
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，使用成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。 一、Hive基础简介 1、基础描述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，使用成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。 2、组成与架构
用户接口：ClientCLI、JDBC访问Hive、WEBUI浏览器访问Hive。 元数据：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，表的列和分区以及属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 驱动器：基于解释器、编辑器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。 执行器引擎：ExecutionEngine把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。 Hadoop底层：基于HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算，基于Yarn的调度机制。 Hive收到给客户端发送的交互请求，接收到操作指令(SQL)，并将指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后将执行结果输出到客户端。 二、Hive环境安装 准备安装包hive-3.1.2，依赖Hadoop集群环境，位置放在 hadoop102 服务上。 解压重命名 tar -zxvf apache-hive-hive-3.1.2-bin.tar.gz mv apache-hive-hive-3.1.2-bin/ hive-3.1.2 修改配置文件创建配置文件 [codingce@linuxmxz conf]$ pwd /opt/module/hive-3.1.2/conf [codingce@linuxmxz conf]$ mv hive-env.sh.template hive-env.sh添加内容 [codingce@linuxmxz conf]$ vim hive-env.sh export HADOOP_HOM=/opt/module/hadoop-3.1.1 export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive-3.1.2/conf[codingce@linuxmxz conf]$ vim /etc/profile.d/my_env.sh # JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_221 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar #HADOOP_HOME export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.1 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin #ZOOKEEPER_HOME export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.5.6 export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH # HBASE_HOME export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-2.2.7 export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH # HIVE_HOME export HIVE_HOME=/opt/module/hive-3.1.2 export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin配置内容一个是Hadoop路径，和hive配置文件路径。 创建hive-site.xml [codingce@linuxmxz conf]$ vim hive-site.xml hive.metastore.warehouse.dir /usr/local/hadoop/hive/warehouse location of default database for the warehouse javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://localhost:3306/metastore JDBC connect string for a JDBC metastore javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.cj.jdbc.Driver Driver class name for a JDBC metastore javax.jdo.option.ConnectionPassword 1234567 javax.jdo.option.ConnectionUserName root Username to use against metastore database在lib文件夹导入mysql jar 包 Hadoop配置首先启动hdfs和yarn；然后在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse两个目录并修改赋予权限。 hadoop fs -mkdir /tmp hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse hadoop fs -chmod g+w /tmp hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse 启动Hive hive 基础操作查看数据库 hive> show databases ;选择数据库 hive> use default;查看数据表 hive> show tables;创建数据库使用 hive> create database mytestdb; hive> show databases ; default mytestdb hive> use mytestdb;创建表 create table hv_user (id int, name string, age int);查看表结构 hive> desc hv_user; id int name string age int添加表数据 insert into hv_user values (1, "test-user", 23);查询表数据 hive> select * from hv_user ;注意：这里通过对查询日志的观察，明显看出Hive执行的流程。 删除表 hive> drop table hv_user ;退出Hive hive> quit;查看Hadoop目录 # hadoop fs -ls /user/hive/warehouse /user/hive/warehouse/mytestdb.db通过Hive创建的数据库和数据存储在HDFS上。 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |