在Hadoop3.3.6上搭建Hive3.1.2

一、什么是Hive

Apache Hive是一款建立在Hadoop上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似于SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop上大型数据集。

Hive的核心是将HQL转换为MapReduct程序，然后将程序提交到Hadoop集群执行。

Hive是有Fackbook实现并开源

hive的组成结构，其中Hive Driver是hive的核心部分

二、搭建Hive工具

我们采用远程独立部署模式，hive的元数据存储需要依赖一个外部mysql，所以我们第一步先需要安装一个mysql ，我们在node02节点上搭建hive ，mysql安装好了后，现在开始正式搭建Hive。

1、HDFS配置修改

因为Hive需要把数据存储到HDFS上，并且通过MapReduce作为执行引擎处理数据，因此需要在Hadoop中添加相关配置，以满足hive在hadoop上运行，

我们需要修改Hadoop的core-site.xml配置

<!-- 整合hive -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

分发配置到node02 、node03

scp  core-site.xml  node02:$PWD
scp  core-site.xml  node03:$PWD

重启hdfs

stop-dfs.sh

start-dfs.sh

2、安装Hive

Hive只是个工具，我们只需要在一台集群上安装即可， 我们选择node02机器上安装使用。

2.1、复制hadoop的guava.jar包到hive的lib目录中

ssh连接上node02服务器

cd /export/server 进入软件安装目录

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib
rm -rf guava-19.0.jar
cp  /export/server/hadoop-3.3.6/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar   ./

2.2、修改hive-env.sh配置

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.6
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

2.3、修改hive-site.xml配置

<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://192.168.31.20:3306/hive3?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;allowPublicKeyRetrieval=true</value>
        <description>JDBC connect string for a JDBC metastore. Added allowPublicKeyRetrieval=true for MySQL 8+ compatibility.</description>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
        <description>Driver class name for a JDBC metastore. Use com.mysql.cj.jdbc.Driver for MySQL 8+.</description>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value> </property>

   <!--H2S运行绑定host  -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>192.168.31.20</value>
    </property>

    <!--远程部署模式 metastore服务地址 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://192.168.31.20:9083</value>
    </property>

   <!--关闭元数据存储授权 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>

    </configuration>

2.4、mysql驱动加载

下载一个mysql驱动jar包放到hive的lib目录下。

cp mysql-connector-java-8.0.20.jar /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

2.5、初始化hive元数据（mysql）表

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin # 也可以将hive的bin目录配置到/etc/profile环境变量中

bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

2.6、创建hdfs对应目录

hadoop fs -mkdir /tmp

hadoop fs -mkdir -p /usr/hive/warehouse

hadoop fs -chmod g+w /tmp

hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

2.7、hive客户端连接

先启动metastore服务 再启动 hiveserver2服务

nohup bin/hive --service metastore &

nohup bin/hive --service hiveserver2 &

hive的客户端连接

(1)、第一代客户端

live 进去

(2)、第二代客户端

beeline 进去

!connect jdbc:hive2://node02:10000

root

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三、hive的简单使用

drop database example;
create database example;
use example;

create table t_archer (
id int ,
name string comment '名称',
hp_max int comment '最大hp量',
mp_max int comment '最大mp值',
attach_max int comment '最大物理攻击',
defense_max int comment '最大物理防御'
)
row format delimited fields terminated by "\t";

show tables in 库名;
show formtted t_archer ; -- 查看表的元信息

hive3的表中文注释乱码问题处理

ALTER TABLE COLUMNS_V2 MODIFY COLUMN COMMENT VARCHAR(256) CHARACTER SET utf8;
ALTER TABLE TABLE_PARAMS MODIFY COLUMN PARAM_VALUE VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8;
ALTER TABLE PARTITION_PARAMS  MODIFY COLUMN PARAM_VALUE VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8;
ALTER TABLE PARTITION_KEYS  MODIFY COLUMN PKEY_COMMENT VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8;
ALTER TABLE  INDEX_PARAMS  MODIFY COLUMN PARAM_VALUE  VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8;

load data [local] inpath '/xx/xx' [overwrite] into table table_name;

创建表

create table t_user (
id int ,
name string,
age int
) row format delimited fields terminated by ",";

insert 插入数据

insert into t_user values (1,'张三',22),(2,'李四',24),(3,'王五',25);

聚合函数
avg()
count()
max()
min()
sum()
....

CTAS 语句一步到位，将SQL查询数据结果生成一个新的表, 抽取数据
ETL 数据清洗
抽取、转换、加载
tb_msg_source
tb_msg_etl

create table t_test as
select msg_time,sender_name from tb_msg_source limit 5;