大数据HIve数据仓库应用实例分析
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如今，大数据的大浪已经把我们每个人都卷入其中，随着大数据技术一起引起大众注意的还有HIve数据仓库。作为大数据分析的核心工具之一，它一直发挥着为企业提供决策支持的重要作用。因此掌握Hive是入门大数据学习的关键之一，下面我们就一起来看看HIve数据仓库应用案例讲解。
将本地文件数据加载到Hive数据仓库：
首先在/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata下建立文本文件：
Hive中建立表后只有两种方式可以加载数据：
（1）从本地文件系统加载数据
（2）从Hadoop文件系统加载数据
在node63节点启动hive服务：分别输入：hive --service metastore &；hive --service hiveserver2或直接输
入hiveserver2
在node70节点下输入hive登陆，执行如下操作，
创建表：
hive> CREATE TABLE score (
> sno int,name String,
> java decimal(10,2),
> python decimal(10,2))
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY '\t'
> LINES TERMINATED BY '\n'
> STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 0.429 seconds
导入数据：从本地系统文件按导入
Time taken: 0.429 seconds
hive> load data local inpath '/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata/score.txt' overwrite into table
score;
Loading data to table yexin.score
OK
Time taken: 1.413 seconds
查询score表：
查看HDFS数据：
查看元数据：
use hive；
删除表：drop tabel score? 记住删除表时HDFS上的数据一起删除了。
注意：如果建立的是外部表，drop后HDFS中的文件并没有删除
Beelin命令：
设置访问权限：修改hadoop的core-site.xml
用其他节点作为客户端，需要在node63节点配置hive2的监听节点端口，才能让远程访问hive服务（beeline）
vim hive-site.xml
添加：来绑定node70客户端访问 。这样远程就可以访问了。
在node70节点（hive的客户端）来连接HiveServer2（允许多个客户端并发操作）
输入：beeline进入beeline，输入：
!connect jdbc:hive2://node70:10000 yexin 12345
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文章标题：大数据HIve数据仓库应用实例分析
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