一 Hive的搭建

1.1 准备好文件

apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

2.mysql-connector-java-8.0.29.jar

3.上传到linux中

1.2 安装

1.解压

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/soft/

2.重命名

mv apache-hive-3.1.2-bin hive-3.1.2

3.配置环境变量

进入/etc/profile文件下

export HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-3.1.2

export PATH= $PATH:$ HIVE_HOME/bin

4.刷新一下

source /etc/profile

5.进入hive-3.1.2/conf目录下

将hive-default.xml.template这个文件复制一份，改名为hive-site.xml

6.修改hive-site.xml相关内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?useSSL=false&amp;createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=utf8&amp;useUnicode=true</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>123456</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://master:9083</value>
  </property>
  <property>
	<name>hive.server2.enable.doAs</name>
	<value>false</value>
  </property>
    
<property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value/>
</property>

 

（同上）
<property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value/>
</property>

 

（同上）
<property>
<name>hive.downloaded.resources.dir</name>
<value/>
</property>
</configuration>

7.创建log4j.properties配置文件

将日志级别改成WARN，避免执行sql出现很多日志

log4j.rootLogger=WARN,CA

log4j.appender.CA=org.apache.log4j.ConsoleAppender

log4j.appender.CA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.CA.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n%

8.上传mysql驱动到lib目录下

cp /usr/local/soft/jars/mysql-connector-java-8.0.29.jar ./

9.将hadoop的jline-0.9.94.jar的jar替换成hive的版本。

cp ./jline-2.12.jar /usr/local/soft/hadoop-3.1.1/share/hadoop/yarn/lib/

10初始化hive元数据库

schematool -dbType mysql -initSchema

1.3启动

1.3.1xhsell交互页面启动

1.先启动hadoop集群

2.后台启动元数据服务

nohup hive --service metastore &

3.输入hive命令即可进入xhsell交互界面

1.3.2JDBC启动

1.先将hadoop/etc/hadoop/core-site.xml文件追加两条数据

<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

</property>

2.如果还有问题关闭安全模式

3.将master中的hive复制一份给node1

4.在master中启动Hadoop集群，跟nohup hive --service metastore &

5.再启动 nohup hiveserver2 &

6.再在node1中启动 beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root

1.3.3 命令行启动

hive -e "hive的命令"

例如 hive -e "show database;"

hive -f 文件名 (文件里面是hive的命令)

二 Hive的介绍

2.1hive的介绍

1.Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。

2.2 什么是hive

1、hive是数据仓库建模的工具之一。

2、可以向hive传入一条交互式的sql,在海量数据中查询分析得到结果的平台。

2.3 hive的优点

1、操作接口采用类sql语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）

2、避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本

3、Hive的延迟性比较高，因此Hive常用于数据分析，适用于对实时性要求不高的场合

4、Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较高。（不断地开关JVM虚拟机）

5、Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

6、集群可自由扩展并且具有良好的容错性，节点出现问题SQL仍可以完成执行

7、如果直接使用hadoop的话，人员学习成本太高，项目要求周期太短，MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大。如果使用hive的话，可以操作接口采用类SQL语法，提高开发能力，免去了写MapReduce，减少开发人员学习成本，功能扩展很方便（比如：开窗函数）。

2.4缺点

1、Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达（反复调用，mr之间独立，只有一个map一个reduce，反复开关）

（2）数据挖掘方面不擅长

2、Hive 的效率比较低

（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗（hql根据模板转成mapreduce，不能像自己编写mapreduce一样精细，无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据）

2.5 hive的特点

1、可扩展性

Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务

2、延申性

Hive支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数

3、容错

即使节点出现错误，SQL仍然可以完成执行

2.6 hive于MySQL的区别

2.7 hive的应用场景

日志分析：大部分互联网公司使用hive进行日志分析，如百度、淘宝等。

统计一个网站一个时间段内的pv,uv，SKU,SPU,SKC

多维度数据分析（数据仓库）

海量结构化数据离线分析

构建数据仓库

2.8 hive的架构

2.元数据

元数据包括表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。

一般需要借助于其他的数据载体（数据库）

主要用于存放数据库的建表语句等信息

推荐使用Mysql数据库存放数据

3.Driver（sql怎么转化为MR任务的）

元数据存储在数据库中，默认存在自带的derby数据库（单用户局限性）中，推荐使用Mysql进行存储。

1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST（从3.x版本之后，转换成一些的stage），这一步一般都用第三方工具库完成，比如ANTLR；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

2）编译器（Physical Plan）：将AST编译（从3.x版本之后，转换成一些的stage）生成逻辑执行计划。

3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是 MR/Spark/flink。

三 Hive元数据

3.1相关表

Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。

1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)，该表比较简单，但很重要,如果这个表出现问题，根本进不来Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli的时候，就会报错"Table 'hive.version' doesn't exist"

2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)

DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息。

DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数。

3、Hive表和视图相关的元数据表

主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。 TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息。 TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息。 TBL_PRIVS：该表存储表/视图的授权信息。 4、Hive文件存储信息相关的元数据表

主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS，由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。 SDS ：该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。 SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息。 SERDES:该表存储序列化使用的类信息。 SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息，比如:行、列分隔符。 5、Hive表字段相关的元数据表

主要涉及COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息。

Hive的简单学习一