Hadoop之Hive简介与安装、测试（一）

一、Hive是什么？

   Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并对存储在HDFS中的数据进行分析与管理。可以通俗的理解为：   对于存储在HDFS中的数据进行分析与管理时，我们不想使用手工，从而建立一个工具来进行相应的操作，这个工具就是hive。   数据仓库：数据仓库的本质就是收集尽可能多的信息，用作公司的决策支持。数据仓库一般是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

hive与hadoop的关系

Hive产生的背景与历程

Hive典型应用场景

 日志分析     统计网站一个时间段内的pv 、uv   多维度数据分析   大部分互联网公司使用Hive 进行日志分析，包括百度等 、淘宝等 其他场景   海量结构化数据离线分析   低成本进行数据分析（不直接编写MR)

Hive学习路线

二、hive的内嵌模式安装

1、设置环境变量

 vi /etc/profile 添加环境变量值  export HIVE_HOME=/home/hadoopM/hive-2.1.0  export PATH = $HIVE_HOME/bin:$PATH  使之生效： source /etc/profile

2、修改配置文件：

 cp hive-env.sh.template hive-env.sh vi  hive-env.sh  将hadoop的安装路径配置上去 # Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory  HADOOP_HOME=/home/centosm/hadoopM cp hive-default.xml.template hive-site.xml（修改hive运行时日志的输出路径，先创建本地文件：/home/centosm/hive/hivelog）

vi hive-site.xml

<property>    <name>hive.querylog.location</name>    <value>/home/centosm/hive/hivelog</value>    <description>Location of Hive run time structured log file</description>  </property>  <property>    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>    <value>/home/centosm/hive/hivelog</value>    <description>Local scratch space for Hive jobs</description>  </property>  <property>    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>    <value>/home/centosm/hive/hivelog</value>    <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>  </property>

3、对derby 数据库进初始化
./bin/schematool -initSchema -dbType derby

上一步可能会出现如下问题：

Error: FUNCTION 'NUCLEUS_ASCII' already exists. (state=X0Y68,code=30000) org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Schema initialization FAILED! Metastore state would be inconsistent !! * schemaTool failed *

解决方法：
mv metastore_db metastore_db.tmp

然后再执行上一步（./bin/schematool -initSchema -dbType derby）

三、内嵌模式安装安装成功后进行测试

1、创建如下测试表(在默认的default数据库中)：

hive> create table testDemo (year string,month int,num int)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';表创建成功后会在hadoop的该目录下生成对应的文件，在hadoop中的路径为：/user/hive/warehouse/testdemo

2、在本地创建文件并按建表规则编辑test.txt文件，并将文件put到hdfs中

touch test.txt

hadoop fs -put test.txt /user/hive/warehouse/testdemo

put 进去之后可通过cat 命令查看该表对应的数据，如果要将这里的文件删除了，在hive中运行select * from testdemo并不会报错，只不过查出来的数据为空。当重新将数据put里去后，直接在hive中运行查询语句可查出对应的数据；

3、通过hive查询文件内容

4、删除hdfs中的test.txt文件，重新上传编辑后的文件
hadoop fs -rmr /user/hive/warehouse/hive.db/testdemo/test.txt
编辑后的文件如下所示：

hadoop fs -put test.txt /user/hive/warehouse/testdemo

5、直接再次通过hive查询（查询之前没再对hive进行任何操作）

四、本地模式安装

这种安装方式和嵌入式的区别在于，不再使用内嵌的Derby作为元数据的存储介质，而是使用其他数据库比如MySQL来存储元数据。

这种方式是一个多用户的模式，运行多个用户client连接到一个数据库中。这种方式一般作为公司内部同时使用Hive。

这里有一个前提，每一个用户必须要有对MySQL的访问权利，即每一个客户端使用者需要知道MySQL的用户名和密码才行。

下面开始正式搭建，这里要求hadoop系统已经正常启动，且MySQL数据库已经正确安装。

1、创建hive用户，并赋予所有的权限：

 CREATE USER 'hive'@'hostName' IDENTIFIED BY '123456';GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO hive IDENTIFIED BY '123456'  WITH GRANT OPTION;

通过新增加的用户登录MySQL，创建一个数据库，这里命名为hive，数据库名是可以随意定义的。
mysql -u hive -p
create database hive;

2、将MySQL的JDBC驱动包拷贝到hive的安装目录的lib中，驱动包自行查找下载。
mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar

3、修改hive-site.xml文件

A、修改javax.jdo.option.ConnectionURL属性。<property>    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>    <value>jdbc:mysql://localhost/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description></property>B、修改javax.jdo.option.ConnectionDriverName属性。<property>    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>    <description>Driver class name for a JDBC metastore</description></property>C、修改javax.jdo.option.ConnectionUserName属性。即数据库用户名。<property>    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>    <value>hive</value>    <description>Username to use against metastore database</description></property>D、修改javax.jdo.option.ConnectionPassword属性。即数据库密码。<property>    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>    <value>123456</value>    <description>password to use against metastore database</description></property>E、添加如下属性hive.metastore.local：<property>    <name>hive.metastore.local</name>    <value>true</value>    <description>controls whether to connect to remove metastore server or open a new metastore server in Hive Client JVM</description></property>F、修改hive.server2.logging.operation.log.location属性，因为默认的配置里没有指定具体的路径。<property>    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>    <value>/tmp/hive/operation_logs</value>    <description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enabled</descripti     on></property>G、修改hive.exec.local.scratchdir属性。<property>    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>    <value>/tmp/hive</value>    <description>Local scratch space for Hive jobs</description></property>H、修改hive.downloaded.resources.dir属性。<property>    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>    <value>/tmp/hive/resources</value>    <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description></property>I、修改属性hive.querylog.location属性。<property>    <name>hive.querylog.location</name>    <value>/tmp/hive/querylog</value>    <description>Location of Hive run time structured log file</description></property>

5、配置hive的log4j配置文件。（可不修改）

cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

五、本地模式安装安装成功后进行测试

该测试的数据准备与内嵌模式的一样。1）create table test1 (year string,month int,num int) ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS   TERMINATED BY ',';

2)准备数据hive1.txt 与hive2.txt并上传到warehouse/test1目录中

这里可以很明显看到运行通过hive select 查询的是一个目录下的所有文件的内容。3）查询sql中存储的元数据，这里hive存储的数据设定在test数据库中   当hive安装成功并进行首次执行后，test对应的数据库则会有如下表

查询上表可得出如下结果：

对于上述各表可通过如下链接进行查询：
[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解](http://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5517909.html)