Hive教程(1)

1. 介绍

Apache Hive可以使用SQL来读，写，管理分布式存储的大数据集，结构可以投射到已经存储的数据上，命令行工具和JDBC驱动可以让用户连接到Hive。

2. 安装和配置

你可以下载Hive的稳定版本或者下载源码，自己编译Hive

必要：

• Java1.7(Hive 1.2需要java1.7，Hive 0.14到1.1版本可以与java1.6工作，强烈建议用户用java1.8)
• 最好使用Hadoop2.0。hadoop1.x并不会Hive2.0.0以后的版本

从稳定的版本安装Hive

tar -xzvf hive-x.y.z.tar.gz
cd hive-x.y.z
export HIVE_HOME={{pwd}}
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

运行Hive

Hive使用Hadoop，所以你必须执行该命令

export HADOOP_HOME=<hadoop-install-dir>

在创建表之前，执行HDFS命令创建/tmp和/user/hive/warehouse(hive.metastore.warehouse.dir)，设置目录的权限为g+w。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -mkdir /tmp
$HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -mkdir /user/hive/warehouse
$HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -chmod g+w /tmp
$HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

最好设置HIVE_HOME变量

export HIVE_HOME=<hive-install-dir>

运行Hive CLI，为了使用Hive CLI

$HIVE_HOME/bin/hive

运行HiveServer2和Beeline

从Hive2.1开始，我们需要运行schematool命令是为了初始化安装，例如，我们使用derby作为数据库类型

$HIVE_HOME/bin/schematool -dbType <db type> -initSchema

HiveServer2是从Hive0.11开始，有它自己的CLI，叫做Beeline。HiveCLI目前已经过了。HiveCLI缺少多用户，安全性，以及HiveServer2所具有的能力，为了运行HiveServer2和Beeline，执行以下命令

$HIVE_HOME/bin/hiveserver2
$HIVE_HOME/bin/beeline -u jdbc:hive2://$HS2_HOST:$HS2_PORT

Beeline需要HiveServer2的JDBC URL，默认它是(localhost:10000)，地址将会是jdbc:hive2://localhost:10000

运行HCatalog

为了运行HCatalog服务（Hive 0.11.0版本以后）

$HIVE_HOME/hcatalog/sbin/hcat_server.sh

为了使用Hcatalog CLI(Hive 0.11.0版本以后)

$HIVE_HOME/hcatalog/bin/hcat

运行WebHCat(Hive 0.11.0版本以后)

$HIVE_HOME/hcatalog/sbin/webhat_server.sh

配置管理简介

• Hive默认从<install-dir>/conf/hive-default.xml中得到配置
• Hive的配置目录可以通过HIVE_CONF_DIR环境变量改变
• 配置变量可以改变，通过在<install-dir>/conf/hive-site.xml中重新定义他们
• Log4j配置是在<install-dir>/conf/hive-log4j.properties
• Hive配置会覆盖Hadoop的配置，默认Hive继承Hadoop的配置
• Hive配置可以通过下面的方式配置

1. 编辑hive-site.xml文件，定义期望的变量(包括Hadoop变量)
2. 使用set命令
3. 调用Hive，Beeline或者HiveServer2

$ bin/hive --hiveconf x1=y1 --hiveconf x2=y2 //设置变量x1和x2
$ bin/hiveserver2 --hiveconf x1=y1 --hiveconf x2=y2 //设置服务端的变量x1和x2
$ bin/beeline --hiveconf x1=y1 --hiveconf x2=y2 //设置客户端的变量x1和x2

• 设置HIVE_OPTS环境变量和"--hiveconf x1=y1 --hiveconf x2=y2"一样的

运行时配置

Hive查询是使用map-reduce查询，因此这种查询被Hadoop配置变量控制

HiveCLI和Beeline中的SET命令可以设置Hadoop或者Hive的配置变量，例如

beeline> SET mapred.job.tracker=myhost.mycompany.com:50030;
beeline> SET -v;

 后面的命令会显示现在所有的设置，如果不带-v，仅仅显示不同于Hadoop基本配置的变量

Hive, Map-Reduce和Local-Mode

Hive编译器会为查询行为很多map-reduce jobs，这些jobs会被提交到Map-Reduce集群。Map-Reduce集群被变量mapred.job.tracker控制。

这通常会指向伴随很多个节点的map-reduce集群，Hadoop也提供一个选项可以在本地运行map-reduce jobs，对于小数据量来说是非常有用的，在这种情况下，本地模式执行通常比提交job到大集群更快。反过来，本地模式仅仅运行一个reducer，所以处理大数据量会很慢。

从Hive0.7版本开始，Hive支持本地模式，为了开启本地模式，用户可以执行下面的命令

hive> SET mapreduce.framework.name=local

除此之后，还需要配置mapred.local.dir指向本地的一个有效路径（例如：/tmp/<username>/mapred/local），否则，用户将会得到一个异常

从Hive0.7版本开始，Hive也支持自动运行jobs在本地模式，相关的选项是hive.exec.mode.local.auto，hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max，hive.exec.mode.local.auto.tasks.max

hive> SET hive.exec.mode.local.auto=false

 这个特性默认是关闭状态，如果开启的话，Hive分析每个map-reduce job的大小，如果满足下面的条件，会在本地执行jobs

• job的输入大小小于：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
• map任务的数量小于:hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
• reduce任务的数量必须是0或者1

Hive Logging

Hive使用log4j记录日志，默认logs并不会打印到CLI的控制台上。从Hive0.13.0开始，默认的log级别是INFO

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DDL Operations

Hive DDL operations的文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

创建Hive表

hive> create table pokes(foo int, bar string)

创建一个名叫pokes的表，包含两列。第一列是integer，第二列是string

create table invites(foo int, bar string) partitioned by (ds string);

创建一个名叫invites的表，包含两列和一个分区列ds，分区列是一个虚拟列，它并不是数据本身。

默认，tables是一个文本格式，分隔符是^A(ctrl-a)

浏览表

hive> show tables;

显示所有的表

hive> show tables '.*s';

显示以s结尾的表，支持java的正则表达式

hive> describe invites;

显示一张表的所有列

修改和删除表，表名可以修改，列可以添加或者替换

hive> alter table events rename to 3koobecaf;
hive> alter table pokes add columns (new_col int);
hive> alter table invites add columns(new_col2 int comment 'a comment');
hive> alter table invites replace columns(foo int, bar string, baz int comment 'baz replaces new_col2');

replace columns替换所有存在的列，仅仅改变表的结构，并不改变数据。表必须使用native SerDe。replace columns也可以从table结构中删除列。

hive> alter table invites replace columns(foo int comment 'only keep the first column');

删除表

hive> drop table pokes;

Metadata Store

Metadata是存储在内嵌的Derby数据库，磁盘存储位置由Hive的配置变量javax.jdo.option.ConnectionURL决定，默认是位置是./metastore_db（看conf/hive-default.xml）

在默认的配置中，metadata只能同时被一个用户看

Metastore可以存储在任何支持JPOX的数据库。数据库的位置和类型可以由javax.jdo.option.ConnectionURL和javax.jdo.option.ConnectionDriverName决定。数据库schema定义在src/contrib/hive/metastore/src/model中

将来，metastore会是一个独立的服务

如果你想要metastore作为网络服务，以至于它可以被多个节点访问，你可以看：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveDerbyServerMode

DML Operation

Hive DML操作文档在：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML

从文件中加载数据到Hive

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;

加载文件，这个文件包含被ctrl-a分割的两列，LOCAL标识输入文件是本地文件系统，如果LOCAL被忽略，将会寻找HDFS上的文件

OVERWRITE标识将会删除表里存在的数据，如果OVERWRITE忽略的话，数据将会追加到现在的数据集

注意：

• load命令并没有做任何的数据验证
• 如果文件在hdfs上，那么文件会移动hive管控的文件系统
• Hive目录由hive.metastore.warehouse.dir(hive-default.xml)配置。建议用户在创建表之前，先创建好这个目录

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
  hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv3.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-08');

两个load将会加载数据到表invites不同的分区，表invites创建必须定义ds分区字段。

hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

上面的命令会加载hdfs的文件到表里

从HDFS中加载数据会引起移动文件或者目录，因此，操作几乎是瞬间的。

SQL Operations

Hive query操作的文档在：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select

hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

从invites表的ds=2008-08-15的分区中查询foo列。这个结果并不会存储，仅仅显示在控制台上。

hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

将表invites中的分区ds='2008-08-15'的数据放到HDFS目录中，结果是存在那个目录下的。

分区表在where条件中必须有一个partition选择

hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;

从pokes表中选择所有的行到本地目录

hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;
  hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;
  hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;
  hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a;
  hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(*) FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
  hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;
  hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;

你必须使用count(1)代替count(*)

GROUP BY

hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
  hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

你必须使用count(1)代替count(*)

JOIN

hive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted

原文链接:https://www.cnblogs.com/yandufeng/p/6306243.html
如有疑问请与原作者联系

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