一、入门概念
1.1.什么是Hive
Hive是有Facebook开源，用于解决海量数据结构化日志的数据统计，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。其本质是将HQL转化成为MR程序。
1）Hive处理的数据存储在HDFS上
2）Hive分析数据的底层实现是MR
3）执行程序在Yarn上
1.2.Hive优缺点
1.2.1优点：
1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发能力，容易上手
2）避免写MR程序，减少开发成本
3）由于执行延时较高，所以适合做大规模历史数据的分析处理
4）支持用户自定义函数，用户可以根据需求实现自己的函数
1.2.2缺点：
1）SQL表达能力有限，迭代式算法无法实现，数据挖掘能力欠缺
2）执行效率低，Hive自动生成的MR作业 通常不够智能化
3）Hive调优比较困难，粒度较粗
1.3.架构原理
1.4.索引
Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
二、Hive安装部署
2.1.安装地址
2.1.1．Hive官网地址
http://hive.apache.org/
2.1.2．文档查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
2.1.3．下载地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
2.1.4．github地址
https://github.com/apache/hive
2.2.Hive安装部署
2.2.1．Hive安装及配置
（1）把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
（2）解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/module/
（3）修改apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz的名称为hive
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive
（4）修改/opt/module/hive/conf目录下的hive-env.sh.template名称为hive-env.sh
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv hive-env.sh.template hive-env.sh
（5）配置hive-env.sh文件
（a）配置HADOOP_HOME路径
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
（b）配置HIVE_CONF_DIR路径
export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive/conf
2.2.2．Hadoop集群配置
（1）必须启动hdfs和yarn
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（2）在HDFS上创建/tmp和/user/hive/warehouse两个目录并修改他们的同组权限可写
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir /tmp [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse2.2.3．Hive基本操作
（1）启动hive [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive （2）查看数据库 hive> show databases; （3）打开默认数据库 hive> use default; （4）显示default数据库中的表 hive> show tables; （5）创建一张表 hive> create table student(id int, name string); （6）显示数据库中有几张表 hive> show tables; （7）查看表的结构 hive> desc student; （8）向表中插入数据 hive> insert into student values(1000,"ss"); （9）查询表中数据 hive> select * from student; （10）退出hive hive> quit;
需求
将本地/opt/module/datas/student.txt这个目录下的数据导入到hive的student(id int, name string)表中。
3.1．数据准备
在/opt/module/datas这个目录下准备数据
（1）在/opt/module/目录下创建datas
[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir datas
（2）在/opt/module/datas/目录下创建student.txt文件并添加数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ touch student.txt [atguigu@hadoop102 datas]$ vi student.txt 1001 zhangshan 1002 lishi 1003 zhaoliu 注意以tab键间隔。 回到hive，将数据导入，语句如下。 load data local inpath "/data/app/datas/student.txt" into table student;3.2．Hive实际操作
（1）启动hive [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive （2）显示数据库 hive> show databases; （3）使用default数据库 hive> use default; （4）显示default数据库中的表 hive> show tables; （5）删除已创建的student表 hive> drop table student; （6）创建student表, 并声明文件分隔符’\t’ hive> create table student(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; （7）加载/opt/module/datas/student.txt 文件到student数据库表中。 hive> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student; （8）Hive查询结果 hive> select * from student; OK (1001), (zhangshan) 1002 lishi 1003 zhaoliu Time taken: 0.266 seconds, Fetched: 3 row(s)3.3．遇到的问题
再打开一个客户端窗口启动hive，会产生java.sql.SQLException异常。
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606) at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136) Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503) ... 8 more
原因是，Metastore默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore;
四、Mysql安装（参考我同学的博客）
五、Hive元数据配置到Mysql
1．在/opt/software/mysql-libs目录下解压mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz驱动包
[root@hadoop102 mysql-libs]# tar -zxvf mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz
2．拷贝/opt/software/mysql-libs/mysql-connector-java-5.1.27目录下的mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar到/opt/module/hive/lib/
[root@hadoop102 mysql-connector-java-5.1.27]# cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/hive/lib/1．在/opt/module/hive/conf目录下创建一个hive-site.xml
[atguigu@hadoop102 conf]$ touch hive-site.xml [atguigu@hadoop102 conf]$ vi hive-site.xml2．根据官方文档配置参数，拷贝数据到hive-site.xml文件中
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin
<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?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>root</value> <description>username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>000000</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> </configuration>
3．配置完毕后，如果启动hive异常，可以重新启动虚拟机。（重启后，别忘了启动hadoop集群）
1．先启动MySQL
[atguigu@hadoop102 mysql-libs]$ mysql -uroot -p000000
查看有几个数据库
mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | test | +--------------------+2．再次打开多个窗口，分别启动hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
3．启动hive后，回到MySQL窗口查看数据库，显示增加了metastore数据库
mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | metastore | | mysql | | performance_schema | | test | +--------------------+[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline>
1．“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -e "select id from student;"2．“-f”执行脚本中sql语句
（1）在/opt/module/datas目录下创建hivef.sql文件
[atguigu@hadoop102 datas]$ touch hivef.sql 文件中写入正确的sql语句 select *from student;（2）执行文件中的sql语句
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql（3）执行文件中的sql语句并将结果写入文件中
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql > /opt/module/datas/hive_result.txt1．退出hive窗口：
hive(default)>exit; hive(default)>quit; 在新版的hive中没区别了，在以前的版本是有的： exit:先隐性提交数据，再退出； quit:不提交数据，退出；2．在hive cli命令窗口中如何查看hdfs文件系统
hive(default)>dfs -ls /;3．在hive cli命令窗口中如何查看本地文件系统
hive(default)>! ls /opt/module/datas;4．查看在hive中输入的所有历史命令
（1）进入到当前用户的根目录/root或/home/atguigu （2）查看. hivehistory文件 [atguigu@hadoop102 ~]$ cat .hivehistory1. 资源准备
1.1 虚拟机能连接外网；
1.2 Jar包准备（Hadoop源码，jdk8，maven，protobuf）；
（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz
（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
（3）snappy-1.1.3.tar.gz
（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
（5）protobuf-2.5.0.tar.gz
需要的可以私聊我Q：770958391
2. jar包安装（所有操作均要在root用户下完成）
2.1 jdk安装（不再赘述）
2.2 Maven解压，配置MAVEN_HOME 和 PATH
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/ [root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile #MAVEN_HOME export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin [root@hadoop101 software]#source /etc/profile 验证命令：mvn -version3. 编译源码
3.1．准备编译环境
[root@hadoop101 software]# yum install svn [root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake [root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel [root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel [root@hadoop101 software]# yum install gcc*3.2．编译安装snappy
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/ [root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/ [root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure [root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make [root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install# 查看snappy库文件
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
3.3．编译安装protobuf
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/ [root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/ [root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure [root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make [root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make install# 查看protobuf版本以测试是否安装成功 [root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --versio3.4．编译hadoop native
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz [root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/ [root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
案例实操：
1.1．开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;
1.2．开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;
1.3．设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
1.4．执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;
当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
2.1．开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;2.2．开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;2.3．设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;2.4．设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;2.5．测试一下输出结果是否是压缩文件
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;转载于:https://www.cnblogs.com/wjwjs/p/11474567.html
