简介

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。　　

本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。

　　Hive组件

　　　　用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command lineinterface)为 shell 命令行；JDBC/ODBC 是 Hive 的 JAVA 实现，与传统数据库JDBC 类似；WebGUI 是通过浏览器访问 Hive。

　　　　元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby 中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

　　　　解释器、编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。

　　Hive 与 Hadoop  的关系

　　　　Hive  利用HDFS 存储数据，利用 MapReduce  查询分析数据

　　Hive 与传统数据库 对比

　　　　hive 用于海量数据的离线数据分析。

　　　　hive 具有 sql 数据库的外表，但应用场景完全不同，hive 只适合用来做批量数据统计分析。

　　　　　　1、具备数据存储的能力，使用Hadoop hdfs来进行数据的存储

? 　　　　　　2、具备ETL的能力，使用Hadoop MapReduce进行数据的ETL (提供sql转化成MapReduce的能力)

　　Hive数据模型

　　　　Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式，在创建表时指定数据中的分隔符，Hive 就可以映射成功，解析数据。

　　　　Hive 中包含以下数据模型：

　　　　　　db ：在 hdfs 中表现为 hive.metastore.warehouse.dir 目录下一个文件夹

　　　　　　table ：在 hdfs 中表现所属 db 目录下一个文件夹

　　　　　　external table ：数据存放位置可以在 HDFS 任意指定路径

　　　　　　partition ：在 hdfs 中表现为 table 目录下的子目录

　　　　　　bucket ：在 hdfs 中表现为同一个表目录下根据 hash 散列之后的多个文件

　　一些专业术语

增量（上次导出之后的新数据）:i_s.Peking.orders_20130711_000.lzo
加密：i_s.peking.orders_20130711_000.md5
表结构：i_s.peking.orders_20130711_000.xml

全量（表中所有的数据）:a_s.Peking.orders_20130711_000.lzo
加密：a_s.peking.orders_20130711_000.md5
表结构：a_s.peking.orders_20130711_000.xml

PV：页面访问量，即PageView，用户每次对网站的访问均被记录，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
UV：独立访问用户数：即UniqueVisitor，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。一天内相同的客户端只被计算一次。

数据仓库：Data Warehouse,简写为 DW 或 DWH
数据库：database，简写DB

联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing） --> 关系型数据库RDBMS
联机分析处理 OLAP（On-Line Analytical Processing） --> 数据仓库

ETL（抽取 Extra, 转化 Transfer, 装载 Load）

源数据层（ODS）
数据仓库层（DW）
数据应用层（DA 或 APP）

元数据（Meta Date）

Hive MySQL版本的安装

　　　　内置derby版缺点：不同路径启动 hive，每一个 hive 拥有一套自己的元数据，无法共享 

• 　　安装hive

　　　　上传hive的安装包并解压

　　　　切换到hive安装目录的配置文件路径中修改配置信息

cd /export/servers/hive/conf

vi hive-env.sh

export  HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.4

vi hive-site.xml

<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?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>hadoop</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>

• 　　安装mysql

yum install -y mysql mysql-server mysql-devel 

#启动mysql服务
/etc/init.d/mysqld start

mysql

USE mysql;

#设置用户及密码
UPDATE user SET Password=PASSWORD('hadoop') WHERE user='root';

#刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;

#设置权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;

#设置开机启动mysql服务
chkconfig mysqld on

　　注意把mysql数据库驱动mysql-connector-java-5.1.32.jar放置在hive lib/目录中

启动hive前，先启动HDFS及YARN集群

Hive几种使用方式：

　　1.Hive交互shell bin/hive

　　2.Hive JDBC服务(参考java jdbc连接mysql)

　　3.hive启动为一个服务器，来对外提供服务
　　　　bin/hiveserver2
　　　　nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err &

　　　　启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接
　　　　bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n root

　　或者
　　　　bin/beeline
　　　　! connect jdbc:hive2://mini1:10000

　　4.Hive命令
　　　　hive -e ‘sql’
　　　　bin/hive -e 'select * from t_test'

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