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基于Hadoop数据仓库Hive1.2部署及使用

以下基于上篇Hadoop2.6集群部署：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1661354

公司主营业务：网站设计、网站制作、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联公司推出行唐免费做网站回馈大家。

接下来安装Hadoop数据仓库Hive，上节了解HBase简单使用，听起来HBase与Hive有些类似，概念也有点模糊，那我们先了解下他们之间有什么区别：

  HBase是一种分布式、面向列的NoSql数据库，基于HDFS存储，以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分到列族中。HBase不提供类SQL查询语言，要想像SQL这样查询数据，可以使用Phonix，让SQL查询转换成hbase的扫描和对应的操作，也可以使用现在说讲Hive仓库工具，让HBase作为Hive存储。

  Hive是运行在Hadoop之上的数据仓库，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，提供简单类SQL查询语言，称为HQL，并将SQL语句转换成MapReduce任务运算。有利于利用SQL语言查询、分析数据，适于处理不频繁变动的数据。Hive底层可以是HBase或者HDFS存储的文件。

  两者都是基于Hadoop上不同的技术，相互结合使用，可处理企业中不同类型的业务，利用Hive处理非结构化离线分析统计，利用HBase处理在线查询。

Hive三种元数据存储方式：

1>.本地derby存储，只允许一个用户连接Hive，适用于测试环境

2>.本地/远程MySQL存储，支持多用户连接Hive，适用于生产环境

三、Hive安装与配置（以下将元数据存储到远程MySQL配置）

1.在MySQL创建Hive元数据存放库和连接用户

mysql> create database hive;
mysql> grant all on *.* to'hive'@'%' identified by 'hive';
mysql> flush privileges;

2.安装与配置Hive（在HMaster0安装）

# tar zxvf apache-hive-1.2.0-bin.tar.gz
# mv apache-hive-1.2.0-bin /opt
# vi hive-site.xml

    
    
        javax.jdo.option.ConnectionURL
        jdbc:mysql://192.168.18.210:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
    
    
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
        com.mysql.jdbc.Driver
    
    
        javax.jdo.option.ConnectionUserName
        hive_user
    
    
        javax.jdo.option.ConnectionPassword
        hive_pass
    

3.配置系统变量

# vi /etc/profile
HIVE_HOME=/opt/apache-hive-1.2.0-bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export HIVE_HOME PATH
# source /etc/profile

4.启动Hive

# hive --service metastore &   #启动远程模式，否则你只能在本地登录

5.检查是否正常启动

查看进程是否启动：

[root@HMaster0 ~]# jps
2615 DFSZKFailoverController
30027 ResourceManager
29656 NameNode
25451 Jps
10270 HMaster
14975 RunJar     #会启动一个RunJar进程

执行hive命令会进入命令界面：

[root@HMaster0 ~]# hive
Logging initialized usingconfiguration in file:/opt/apache-hive-1.2.0-bin/conf/hive-log4j.properties
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 0.986 seconds,Fetched: 1 row(s)

查看数据库，默认有一个default库，现在就可以用你熟悉的SQL语言了。

6.客户端连接Hive（必须有Hadoop环境）

# tar zxvf apache-hive-1.2.0-bin.tar.gz
# mv apache-hive-1.2.0-bin /opt
# vi hive-site.xml


   
       hive.metastore.uris
        thrift://192.168.18.215:9083
   

配置好连接信息，连接命令行：

# /opt/apache-hive-1.2.0-bin/bin/hive

7．Hive常用SQL命令

 7.1 先创建一个测试库

 hive> create database test;

 7.2 创建tb1表，并指定字段分隔符为tab键（否则会插入NULL）

 hive> create table tb1(id int,name string)row format delimited fields terminated by '\t'

 如果想再创建一个表，而且表结构和tb1一样，可以这样：

 hive> create table tb3 like tb1;

 查看下表结构：

 hive> describe tb3;
 OK
 id                     int            
 name                   string                  
 Time taken: 0.091 seconds, Fetched: 2 row(s)

 7.3 从本地文件中导入数据到Hive表

 先创建数据文件，键值要以tab键空格：

 # cat kv.txt 
 1       zhangsan
 2       lisi
 3       wangwu

 再导入数据：

 hive> load data local inpath'/root/kv.txt' overwrite into table tb1;

 7.4 从HDFS中导入数据到Hive表

 # hadoop fs -cat /kv.txt   #查看hdfs中要导入的数据
 1       zhangsan
 2       lisi
 3       wangwu
 hive> load data inpath '/kv.txt'overwrite into table tb1;

 7.5 查询是否导入成功

 hive> select * from tb1;
 OK
 1       zhangsan
 2       lisi
 3       wangwu
 Time taken: 0.209 seconds,Fetched: 3 row(s)

 

 博客地址：http://lizhenliang.blog.51cto.com

 

 上面是基本表的简单操作，为了提高处理性能，Hive引入了分区机制，那我们就了解分区表概念：

 1>.分区表是在创建表时指定的分区空间

 2>.一个表可以有一个或多个分区，意思把数据划分成块

 3>.分区以字段的形式在表结构中，不存放实际数据内容

 分区表优点：将表中数据根据条件分配到不同的分区中，缩小查询范围，提高检索速度和处理性能。

 单分区表：

 7.6 创建单分区表tb2（HDFS表目录下只有一级目录）：

hive> create table tb2(idint,name string) partitioned by (dt string) row format delimited fieldsterminated by '\t';

 注：dt可以理解为分区名称。

 7.7 从文件中把数据导入到Hive分区表，并定义分区信息

 hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb2 partition (dt='2015-06-26');
 hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb2 partition (dt='2015-06-27');

 7.8 查看表数据

 hive> select * from tb2;
 OK
 1       zhangsan  2015-06-26
 2       lisi     2015-06-26
 3       wangwu   2015-06-26
 1       zhangsan  2015-06-27
 2       lisi   2015-06-27
 3       wangwu   2015-06-27
 Time taken: 0.223 seconds,Fetched: 6 row(s)

 7.9 查看HDFS仓库中表目录变化

 # hadoop fs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/tb2
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:12/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-26
 -rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:12 /user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-26/kv.txt
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:15/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-27
 -rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:15/user/hive/warehouse/test.db/tb2/dt=2015-06-27/kv.txt

 可以看到tb2表导入的数据根据日期将数据划分到不同目录下。

 多分区表：

 7.10 创建多分区表tb3（HDFS表目录下有一级目录，一级目录下再有子级目录）

 hive> create table tb3(idint,name string) partitioned by (dt string,location string) row formatdelimited fields terminated by '\t';

 7.11 从文件中把数据导入到Hive分区表，并定义分区信息

 hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb3 partition (dt='2015-06- 26',location='beijing');
 hive> load data local inpath '/root/kv.txt' into table tb3 partition (dt='2015-06-27',location='shanghai');

 7.12 查看表数据

 hive> select * from tb3;
 OK
 1       zhangsan  2015-06-26      beijing
 2       lisi     2015-06-26      beijing
 3       wangwu    2015-06-26      beijing
 1       zhangsan  2015-06-26      shanghai
 2       lisi     2015-06-26      shanghai
 3       wangwu    2015-06-26      shanghai
 Time taken: 0.208 seconds,Fetched: 6 row(s)

 7.13 查看HDFS仓库中表目录变化

 # hadoop fs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/tb3
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:35/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:35 /user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26/location=beijing
 -rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:35/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-26/location=beijing/kv.txt
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:45 /user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27
 drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-06-26 04:45/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27/location=shanghai
 -rwxr-xr-x   3 root supergroup         27 2015-06-26 04:45/user/hive/warehouse/test.db/tb3/dt=2015-06-27/location=shanghai/kv.txt

 可以看到表中一级dt分区目录下又分成了location分区。

 7.14 查看表分区信息

 hive> show partitions tb2;

 7.15 根据分区查询数据

 hive> select name from tb3 where dt='2015-06-27';

 7.16 重命名分区

 hive> alter table tb3 partition (dt='2015-06-27',location='shanghai') rename to partition(dt='20150627',location='shanghai');

 7.17 删除分区

 hive> alter table tb3 droppartition (dt='2015-06-26',location='shanghai');

 7.18 模糊搜索表

 hive> show tables 'tb*';

 7.19 给表新添加一列

 hive> alter table tb1 addcolumns (commnet string);

 7.20 重命名表

 hive> alter table tb1 rename to new_tb1;

 7.21 删除表

 hive> drop table new_tb1;

8.启动过程中遇到错误

报错1：

[ERROR]Terminal initialization failed; falling back to unsupported

java.lang.IncompatibleClassChangeError:Found class jline.Terminal, but interface was expected

解决方法，将hive/lib下jline包拷贝到hadoop/yarn/lib下：

# cp /opt/apache-hive-1.2.0-bin/lib/jline-2.12.jar /opt/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/
# rm /opt/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

报错2：

javax.jdo.JDOFatalInternalException:Error creating transactional connection factory

解决方法，在百度下载java连接MySQL包放到hive/lib下：

# cp mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar /opt/apache-hive-1.2.0-bin/lib

分享标题：基于Hadoop数据仓库Hive1.2部署及使用
文章地址：http://6mz.cn/article/jgodog.html

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