hive简介以及安装配置

蔚落 2022-08-06 11:09 185阅读 0赞

## Hive简介 ##

1.1在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据，同时可以查询hadoop中的数据。

本质上讲，hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。

hive有一套映射工具，可以把SQL转换为MapReduce中的job，可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。

这套映射工具称之为metastore，一般存放在derby、mysql中。

1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse，是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。

(修改hive的位置：进入hive-site.xml找到name=hive.metastore.warehouse.dir修改value值即可)

## hive的安装 ##

(1)解压缩、重命名、设置环境变量

(2)在目录$HIVE\_HOME/conf/下，执行命令mvhive-default.xml.template  hive-site.xml重命名

在目录$HIVE\_HOME/conf/下，执行命令mvhive-env.sh.template  hive-env.sh重命名

(3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh，修改内容如下：

export HADOOP\_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP\_CLASSPATH:$HADOOP\_HOME/bin

(4)在目录$HIVE\_HOME/bin下面，修改文件hive-config.sh，增加以下内容：

export JAVA\_HOME=/usr/local/jdk

export HIVE\_HOME=/usr/local/hive

export HADOOP\_HOME=/usr/local/hadoop

## 安装mysql ##

(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e xxxxxxx   --nodeps

执行命令rpm -qa|grep -i mysql 检查是否删除干净

(2)执行命令 rpm-i   mysql-server-\*\*\*\*\*\*\*\*  安装mysql服务端

(3)启动mysql 服务端，执行命令  mysqld\_safe &

(4)执行命令 rpm-i   mysql-client-\*\*\*\*\*\*\*\*  安装mysql客户端

(5)执行命令mysql\_secure\_installation设置root用户密码

##  使用mysql作为hive的metastore ##

(1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下

(2)修改hive-site.xml文件，修改内容如下：

<property>

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

<value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/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>root</value>

</property>

<property>

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

<value>admin</value>

</property>

## 实例 ##

### 内部表 ###

CREATE TABLE t1(id int);

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/id' INTO TABLE t1;

（注：LOCAL表示从Linux的磁盘文件中加载，去掉LOCAL则表示从hdfs中加载）

CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDSTERMINATED BY '\\t';

### 分区表 ###

CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/id' INTO TABLE t1 PARTITION (day=22);

### 桶表 ###

create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;

sethive.enforce.bucketing = true;

insert into table t4 select id from t3;

###  外部表 ###

create external table t5(id int) location '/external';

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