基于Hadoop數(shù)據(jù)倉庫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

接下來安裝Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive，上節(jié)了解HBase簡單使用，聽起來HBase與Hive有些類似，概念也有點模糊，那我們先了解下他們之間有什么區(qū)別：

  HBase是一種分布式、面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，基于HDFS存儲，以表的形式存儲數(shù)據(jù)，表由行和列組成，列劃分到列族中。HBase不提供類SQL查詢語言，要想像SQL這樣查詢數(shù)據(jù)，可以使用Phonix，讓SQL查詢轉(zhuǎn)換成hbase的掃描和對應的操作，也可以使用現(xiàn)在說講Hive倉庫工具，讓HBase作為Hive存儲。

  Hive是運行在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫，將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，提供簡單類SQL查詢語言，稱為HQL，并將SQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務運算。有利于利用SQL語言查詢、分析數(shù)據(jù)，適于處理不頻繁變動的數(shù)據(jù)。Hive底層可以是HBase或者HDFS存儲的文件。

  兩者都是基于Hadoop上不同的技術，相互結(jié)合使用，可處理企業(yè)中不同類型的業(yè)務，利用Hive處理非結(jié)構(gòu)化離線分析統(tǒng)計，利用HBase處理在線查詢。

Hive三種元數(shù)據(jù)存儲方式：

1>.本地derby存儲，只允許一個用戶連接Hive，適用于測試環(huán)境

2>.本地/遠程MySQL存儲，支持多用戶連接Hive，適用于生產(chǎn)環(huán)境

三、Hive安裝與配置（以下將元數(shù)據(jù)存儲到遠程MySQL配置）

1.在MySQL創(chuàng)建Hive元數(shù)據(jù)存放庫和連接用戶

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

2.安裝與配置Hive（在HMaster0安裝）

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

# vi hive-site.xml
<configuration>
    <!--以下是MySQL連接信息-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://192.168.18.210:3306/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>hive_user</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>hive_pass</value>
    </property>
</configuration>

3.配置系統(tǒng)變量

# 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.啟動Hive

# hive --service metastore &   #啟動遠程模式，否則你只能在本地登錄

5.檢查是否正常啟動

查看進程是否啟動：

[root@HMaster0 ~]# jps
2615 DFSZKFailoverController
30027 ResourceManager
29656 NameNode
25451 Jps
10270 HMaster
14975 RunJar     #會啟動一個RunJar進程

執(zhí)行hive命令會進入命令界面：

[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)

查看數(shù)據(jù)庫，默認有一個default庫，現(xiàn)在就可以用你熟悉的SQL語言了。

6.客戶端連接Hive（必須有Hadoop環(huán)境）

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

# vi hive-site.xml
<configuration>
<!--通過thrift方式連接hive-->
   <property>
       <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://192.168.18.215:9083</value>
   </property>
</configuration>

配置好連接信息，連接命令行：

# /opt/apache-hive-1.2.0-bin/bin/hive

7．Hive常用SQL命令

 7.1 先創(chuàng)建一個測試庫

 hive> create database test;

 7.2 創(chuàng)建tb1表，并指定字段分隔符為tab鍵（否則會插入NULL）

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

 如果想再創(chuàng)建一個表，而且表結(jié)構(gòu)和tb1一樣，可以這樣：

 hive> create table tb3 like tb1;

 查看下表結(jié)構(gòu)：

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

 7.3 從本地文件中導入數(shù)據(jù)到Hive表

 先創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件，鍵值要以tab鍵空格：

 # cat kv.txt 
 1       zhangsan
 2       lisi
 3       wangwu

 再導入數(shù)據(jù)：

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

 7.4 從HDFS中導入數(shù)據(jù)到Hive表

 # hadoop fs -cat /kv.txt   #查看hdfs中要導入的數(shù)據(jù)
 1       zhangsan
 2       lisi
 3       wangwu
 hive> load data inpath '/kv.txt'overwrite into table tb1;

 7.5 查詢是否導入成功

 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

 上面是基本表的簡單操作，為了提高處理性能，Hive引入了分區(qū)機制，那我們就了解分區(qū)表概念：

 1>.分區(qū)表是在創(chuàng)建表時指定的分區(qū)空間

 2>.一個表可以有一個或多個分區(qū)，意思把數(shù)據(jù)劃分成塊

 3>.分區(qū)以字段的形式在表結(jié)構(gòu)中，不存放實際數(shù)據(jù)內(nèi)容

 分區(qū)表優(yōu)點：將表中數(shù)據(jù)根據(jù)條件分配到不同的分區(qū)中，縮小查詢范圍，提高檢索速度和處理性能。

 單分區(qū)表：

 7.6 創(chuàng)建單分區(qū)表tb2（HDFS表目錄下只有一級目錄）：

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

 注：dt可以理解為分區(qū)名稱。

 7.7 從文件中把數(shù)據(jù)導入到Hive分區(qū)表，并定義分區(qū)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 查看表數(shù)據(jù)

 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倉庫中表目錄變化

 # 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表導入的數(shù)據(jù)根據(jù)日期將數(shù)據(jù)劃分到不同目錄下。

 多分區(qū)表：

 7.10 創(chuàng)建多分區(qū)表tb3（HDFS表目錄下有一級目錄，一級目錄下再有子級目錄）

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

 7.11 從文件中把數(shù)據(jù)導入到Hive分區(qū)表，并定義分區(qū)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 查看表數(shù)據(jù)

 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倉庫中表目錄變化

 # 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

 可以看到表中一級dt分區(qū)目錄下又分成了location分區(qū)。

 7.14 查看表分區(qū)信息

 hive> show partitions tb2;

 7.15 根據(jù)分區(qū)查詢數(shù)據(jù)

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

 7.16 重命名分區(qū)

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

 7.17 刪除分區(qū)

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

 7.18 模糊搜索表

 hive> show tables 'tb*';

 7.19 給表新添加一列

 hive> alter table tb1 addcolumns (commnet string);

 7.20 重命名表

 hive> alter table tb1 rename to new_tb1;

 7.21 刪除表

 hive> drop table new_tb1;

8.啟動過程中遇到錯誤

報錯1：

[ERROR]Terminal initialization failed; falling back to unsupported

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

解決方法，將hive/lib下jline包拷貝到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

報錯2：

javax.jdo.JDOFatalInternalException:Error creating transactional connection factory

解決方法，在百度下載java連接MySQL包放到hive/lib下：

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