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数据仓库Hive的安装与使用
JunLeon——go big or go home
目录 数据仓库Hive的安装与使用 一、Hive的概述 1、什么是Hive？ 2、Hive的应用场景 3、Hive的特性 4、Hive与传统数据仓库的区别 二、Hive的架构与数据存储 1、Hive的架构原理 1） Hive架构 2）HCatalog 3）WebHCat 2、Hive的数据存储模型 1）Hive的分区和分桶 2）Hive的托管表和外部表 三、Hive的安装使用 1、环境准备 2、安装MySQL 1.上传下载好的MySQL包到Linux的/opt目录下 2.解压MySQL的压缩包 3.安装 3、安装Hive 四、HiveQL语句 （1）创建数据库、表、视图 （2）删除数据库、表、视图 （3）修改数据库、表、视图 （4） 查看数据库、表、视图 （5）向表装载数据 五、Hive应用简单示例：WorldCount 前言： 为什么要学习Hive? Hive的优点是学习成本低，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是十分适合数据仓库的统计分析，处理一些大型数据集，比传统数据仓库更加高效快捷。 一、Hive的概述 1、什么是Hive？Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。可以用于存储在Hadoop集群中的HDFS文件数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。Hive提供了类似于关系型数据库SQL语言的HiveQL工具，通过HiveQL可以快速实现简单的MapReduce统计。 Hive的本质就是将HiveQL语句转换为MapReduce任务后运行，非常适合做数据仓库的数据分析。 2、Hive的应用场景Hive构建在Hadoop文件系统之上，Hive不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作，不适合需要低延迟的应用，如联机事务处理（On-line Transaction Processing，OLTP）相关应用。 Hive适用于联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP），应用场景如图所示：
Hive作为数据仓库软件，使用类SQL的HiveQL语言实现数据查询，所有Hive数据均存储在Hadoop文件系统中，Hive具有以下特性。 1）使用HiveQL以类SQL查询的方式轻松访问数据，将HiveQL查询转换为MapReduce的任务在Hadoop集群上执行，完成ETL（Extract、Transform、Load，提取、转换、加载）、报表、数据分析等数据仓库任务。HiveQL内置大量UDF（User Defined Function）来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF函数来完成内置函数无法实现的操作。 2）多种文件格式的元数据服务，包括TextFile、SequenceFile、RCFile和ORCFile，其中TextFile为默认格式，创建SequenceFile、RCFile和ORCFile格式的表需要先将文件数据导入到TextFile格式的表中，然后再把TextFile表的数据导入SequenceFile、RCFile和ORCFile表中。 3）直接访问HDFS文件或其他数据存储系统（如HBase）中的文件。 · 4）支持MapReduce、Tez、Spark等多种计算引擎，可根据不同的数据处理场景选择合适的计算引擎。 5）支持HPL/SQL程序语言，HPL/SQL是一种混合异构的语言，可以理解几乎任何现有的过程性SQL语言（如Oracle PL/SQL、Transact-SQL）的语法和语义，有助于将传统数据仓库的业务逻辑迁移到Hadoop上，是在Hadoop中实现ETL流程的有效方式。 6）可以通过HiveLLAP（Live Long and Process）、Apache YARN和Apache Slider（动态YARN应用，可按需动态调整分布式应用程序的资源）进行秒级的查询检索。LLAP结合了持久查询服务器和优化的内存缓存，使Hive能够立即启动查询，避免不必要的磁盘开销，提供较佳的查询检索效率。 4、Hive与传统数据仓库的区别Hive是用于查询分布式大型数据集的数据仓库，相比于传统数据仓库，在大数据的查询上有其独特的优势，但同时也牺牲了一部分性能，如下图：
Hive架构中主要包括客户端（Client）、Hive Server、元数据存储（MetaStore）、驱动器（Driver）。
Hive有多种接口供客户端使用，其中包括Thrift（Apache的一种软件框架，用于可扩展的跨语言服务开发）接口、数据库接口、命令行接口和Web接口。 数据库接口包括ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库连接）和JDBC（Java DataBase Connectivity，Java数据库连接）。 客户端通过Thrift接口及数据库接口访问Hive时，用户需连接到Hive Server，通过Hive Server与Driver通信。命令行接口CLI是和Hive交互的最简单方式，可以直接调用Driver进行工作。CLI只能支持单用户，可用于管理员工作，但不适用于高并发的生产环境。用户也可使用Web接口通过浏览器直接访问Driver并调用其进行工作。 Hive Server作为JDBC和ODBC的服务端，提供Thrift接口，可以将Hive和其他应用程序集成起来。Hive Server基于Thrift软件开发，又被称为Thrift Server。Hive Server有两个版本，包括HiveServer和HiveServer2。HiveServer2本身自带了一个命令行工具BeeLine，方便用户对HiveServer2进行管理。 MetaStore存储Hive的元数据，Hive的元数据包括表的名字、表的属性、表的列和分区及其属性、表的数据所在目录等。元数据被存储在单独的关系数据库中，常用的数据库有MySQL和Apache Derby（Java数据库）。MetaStore提供Thrift界面供用户查询和管理元数据。 Driver接收客户端发来的请求，管理HiveQL命令执行的生命周期，并贯穿Hive任务整个执行期间。Driver中有编译器（Compiler）、优化器（Optimizer）和执行器（Executor）三个角色。Compiler编译HiveQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。Optimizer分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。Executor按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 2）HCatalogHCatalog用于Hadoop的表和元数据管理，使用户可以使用不同的数据处理工具（如Pig、MapReduce等）更轻松地读取和写入元数据。HCatalog基于Hive的MetaStore为数据处理工具提供服务。 下图中，HCatalog通过Hive提供的HiveMetaStoreClient对象来间接访问MetaStore，对外提供HCatLoader、HCatInputFormat来读取数据；提供HCatStorer、HCatOutputFormat来写入数据。
WebHCat是HCatalog的REST（Representational State Transfer，表现状态传输）接口，可以使用户能够通过安全的HTTPS协议执行操作。如图6-3所示，用户可以通过WebHCat访问Hadoop MapReduce（或YARN）、Pig（Apache的大型数据集分析平台）、Hive和HCatalog DDL（Data Definition Language，数据库模式定义语言）。WebHCat所使用的数据和代码在HDFS中维护，执行操作时需从HDFS读取。HCatalog DLL命令在接收请求时直接执行；MapReduce、Pig和Hive作业则由WebHCat服务器排队执行，可以根据需要监控或停止。 Hive主要包括三类数据模型：表（Table）、分区（Partition）和桶（Bucket）。 Hive中的表类似于关系数据库中的表。表可以进行过滤、投影、连接和联合等操作。表的数据一般存储在HDFS的目录中，Hive的表实质上对应Hadoop文件系统上的一个目录。Hive将表的元数据存储在关系型数据库中，实现了元数据与数据的分离存储。 Hive根据分区列（Partition Column）的值将表以分区的形式进行划分，例如具有“日期”分区列的表可以根据日期划分为多个分区。表中的一个分区对应表所在目录下的一个子目录。 1）Hive的分区和分桶Hive将数据组织成数据库表的形式供用户进行较高效的查询分析。Hive处理的数据集一般较大，为了提高查询的效率，Hive会在表的基础上进一步对数据的划分进行细化。 当表数据量较大时，Hive通过列值（如日期、地区等）对表进行分区处理（Partition），便于局部数据的查询操作。每个分区是一个目录，将相同属性的数据放在同个目录下，可提高查询效率。分区数量不固定，分区下可再有分区或者进一步细化为桶。 Hive可将表或分区进一步组织成桶，桶是比分区粒度更细的数据划分方式。每个桶是一个文件，用户可指定划分桶的个数。在分桶的过程中，Hive针对某一列进行哈希计算，根据哈希值将这一列中的数据划分到不同的桶中。分桶为表提供了额外的结构，Hive在处理某些查询（如join、表的合并）时利用这个结构可以提高效率，使数据抽样更高效。 2）Hive的托管表和外部表Hive中的表分为两种，分别为托管表和外部表，托管表又称为内部表。Hive默认创建托管表，托管表由Hive来管理数据，意味着Hive会将数据移动到数据仓库的目录中。若创建外部表，Hive仅记录数据所在路径，不将其移动到数据仓库目录中。在读取外部表时，Hive会在数据仓库之外读取数据。在做删除表的操作时，托管表的元数据和数据会被一起删除，而外部表仅删除元数据，处于数据仓库外部的数据则被保留。外部表相对于托管表要更为安全，也利于数据的共享。 选择使用外部表还是托管表组织数据取决于用户对数据的处理方式，如果一个数据集的数据处理操作都由Hive完成，则使用托管表；当需要使用桶时，则必须使用托管表。如果需要用Hive和其他工具一起处理同一个数据集，或者需要将同一个数据集组织成不同的表，则使用外部表。 三、Hive的安装使用 1、环境准备MySQL下载：mysql-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 官方下载：MySQL :: MySQL Community Downloads MySQL安装采用rpm管理安装，故下载rpm包。 Hive下载：apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz 官方下载：Index of /dist/hive 2、安装MySQL 1.上传下载好的MySQL包到Linux的/opt目录下 2.解压MySQL的压缩包 cd /opt mkdir mysql tar -xvf mysql-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C mysql/ cd myql 3.安装安装时按照 common--libs--clients--server的顺序安装 安装之前先查看是否安装MySQL rpm -qa | grep mysql # 如果有自带或者其他版本的mysql就卸载掉，卸载命令如下： rpm -e --nodeps mysql包名还需要卸载自带的mariadb和安装mysql-libs需要的依赖包： # 查询mariadb rpm -qa | grep mariadb # 卸载 rpm -e --nodeps mariadb-xxx(这是查询出来的包名) # 安装依赖包，安装时输入y即可 yum install perl（1）安装common rpm -ivh mysql-community-common-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm（2）安装libs rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm(3) 安装clients rpm -ivh mysql-community-client-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm(4)安装server rpm -ivh mysql-community-server-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm(5)启动MySQL服务 [root@localhost mysql]# systemctl start mysqld [root@localhost mysql]# systemctl status mysqld [root@localhost mysql]# ps -ef | grep mysql(6) 进入MySQL grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log # 获取初始密码 mysql -u root -p(7)修改初始密码 mysql> set global validate_password_policy=0; mysql> set global validate_password_length=1; mysql> alter user root@localhost identified by 'root123456';(8)创建hive元数据存储数据库 create database hive character set latin1;(9) 创建数据库用户hive及分配权限 create user 'hive'@'%' identified by 'hive123456'; grant all privileges on hive . * to 'hive'@'%' with grant option; flush privileges; show grants;（10）增加从本地查看数据库用户信息的权限 grant all privileges on hive . * to 'hive'@'localhost' identified by 'hive123456'; flush privileges; use mysql; select host,user password from user; 3、安装Hive（1）上传hive的压缩包到/opt目录下 （2）解压压缩包到opt目录下 cd /opt tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3（3）配置hive的环境变量 export HIVE_HOME=/opt/hive-2.3.3 export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/hcatalog export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH使配置文件生效 source /etc/profile（4）配置hive cd /opt/hive-2.3.3/conf cp hive-env.sh.template hive-env.sh vi hive-env.sh在文件48行，配置hadoop路径 HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3保存hive-env.sh文件后，进入hive-site.xml文件复制以下配置进去 vi hive-site.xml javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.jdbc.Driver javax.jdo.option.ConnectionUserName hive javax.jdo.option.ConnectionPassword hive123456 hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse hive.hbase.snapshot.restoredir /tmp system:java.io.tmpdir /opt/hive-2.3.3/iotmp system:user.name hive hive.exec.local.scratchdir ${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name} hive.downloaded.resources.dir ${system:java.io.tmpdir}/${hive.session.id}_resources 修改hive-log4j2.properties文件和hive-exec-log4j2.properties文件 cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties（5）在HDFS中创建hive的目录 保证hadoop节点开启，能够访问HDFS hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse（6）将MySQL的JDBC驱动包文件复制到$HIVE_HOME/lib 先将MySQL的驱动包下载上传至/opt/目录中 cd /opt mv mysql-connector-java-5.1.49.jar hive-2.3.3/lib/（7）Hive的初始化 schematool -dbType mysql -initSchema（8）进入hive环境 hive 四、HiveQL语句hive下运行其他命令： hive> set -v; # 查看系统配置信息 hive> quit; # 退出hive hive> exit; # 同上 （1）创建数据库、表、视图① 创建数据库 语法格式： create database [if not exists] ; hive> create database if not exists student_db; # 创建数据库student_db hive> use student_db; # 使用student_db② 创建表 语法格式： create table [if not exists] row format delimited fields terminated by '分隔符' ; 注：如果不指定分隔符，hive表默认分隔符为 ^A (\001) ，这是一种特殊的分隔符，使用的是 ASCII 编码的值，键盘是打不出来的，故一般需要手动添加分隔符。 hive> create table if not exists student(id bigint,name string, age int); # 创建一张学生表 desc student; # 查看student表结构创建外部表： hive> create external table if not exists stu_external(id bigint,username string,userpwd string) > row format delimited fields terminated by ',' > location 'user/hive/warehouse/student_db.db/stu_external'; # 创建一张外部表，指定地址为'user/hive/warehouse/student_db.db/stu_external'注： 如果不指定location地址，则会默认存储到该数据库中。 ③ 创建视图 语法格式： create view as select from ; hive> create view viewStudent as select name,age from student; # 创建视图 （2）删除数据库、表、视图① 删除数据库 语法格式： drop database [if exists] 注：如果该数据不是一个空的数据库，则需要删除数据库内的内容方可删除，或者强制删除数据库 强制删除（慎用）： drop database cascade; hive> drop database if exists student_db; # 删除数据库student_db② 删除表 语法格式： drop table [if exists] hive> drop table if exists stu; # 删除表stu③ 删除视图 语法格式： drop view [if exists] hive> drop view if exists viewstudnet; # 删除视图viewstudent （3）修改数据库、表、视图① 修改数据库 语法格式： alter database .... hive> alter database student_db set dbprtperties('edited-by'='steven'); # 修改数据库属性② 修改表 语法格式： alter table .... hive> alter table student rename to studentinfo; # 将student表名更改为studentinfo（重命名） hive> alter table studentinfo add columns(address string); # 为studentinfo添加一列address （4） 查看数据库、表、视图① 查看数据库表 hive> show databases; hive> show databases like 'h.*' # 查看和h开头的所有数据库② 查看表和视图 hive> show tables; # 查看表和视图 hive> show tables in student_db like 'v.*'; # 查看在student_db中的所有以u开头的表和视图③ 查看数据库、表、视图的信息 hive> desc database student_db; # 查看数据的描述性信息 hive> desc extended student; # 查看表信息 hive> desc extended stu_external; # 查看外部表信息 hive> desc viewstudent; # 查看视图 （5）向表装载数据语法格式： load data [local] inpath '数据路径' [overwrite] into table ; local--从本地虚拟机中获取数据，不过不使用local，则从HDFS中获取数据。 overwrite--覆盖表的原数据，如果不使用overwrite，则会在表末尾追加数据。 本地数据的准备：/root/userinfo.txt 1001 张三 1002 李四 1003 王五 1004 赵六 1005 吴七 准备一个追加的文件：/root/userinfo_append.txt hive> load data local inpath '/root/userinfo.txt' overwrite into table student; # 将userinfo.txt的数据覆盖到student表中 hive> load data local inpath '/root/userinfo_append.txt' into table student; # 将userinfo_append.txt数据追加到student表中注：如果在加载数据时不使用 'overwrite' ，则会将数据追加到元数据的末尾。如果加上 ‘overwrite’ ，则会将元数据覆盖。 查询表数据： hive> select * from student; 五、Hive应用简单示例：WorldCount1、创建一个data目录准备worldcount计算的文件file1.txt、file2.txt [root@BigData01 ~]# mkdir data [root@BigData01 ~]# cd data [root@BigData01 data]# vi file1.txt hello world hello hadoop hello java hello python [root@BigData01 data]# vi file2.txt welcome to hadoop python java hadoop 2、进入hive环境，编写HiveQL语句实现WordCount算法 [root@BigData01 data]# hive hive> create database if not exists testdb; hive> use testdb; hive> create table if not exists docs(line string); hive> load data local inpath '/root/data/' overwrite into table docs; # 编写HiveQL语句实现WordCount算法 hive> create table wordcount as > select word,count(1) as count from > (select explode(split(line,' ')) as word from docs) w > group by word > order by word;说明：语句中先使用split以空格进行分割得到一数组，再使用explode将数组拆分成单列多行，然后使用count统计数量即可。 3、查看运行结果：
输入命令查看hive执行查询后再集群上产生的文件，输出结果位于wordcount/000000_0目录中：
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