安装和体验hive
【摘要】 Hive是种基于Hadoop的数据仓库工具，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，今天来一起部署和体验hive
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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos
关于hive
- Hive是种基于Hadoop的数据仓库工具，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。
环境信息
- 本文对应的环境信息如下：
- CentOS Linux release 7.5.1804
- JDK：1.8.0_191
- hadoop：2.7.7
- hive：1.2.2
hadoop的部署和启动
- hadoop环境的部署和启动请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》；
- 注意：确保环境变量中有HADOOP_HOME的配置；
安装和配置MySQL(5.7.27版本)
- MySQL用来存储元数据，我这里为了简化操作是在docker环境下部署的，一行命令即可：
docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=888888 -idt mysql:5.7.27
- 进入mysql容器：
docker exec -it mysql /bin/bash
- 进入容器后连接mysql，密码是888888：
mysql -h127.0.0.1 -uroot -p
- 新建名为hive的mysql账号：
CREATE USER 'hive' IDENTIFIED BY '888888';
- 给hive账号授权访问（并且hvie账号还有权给其他账号授权）：
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT OPTION;
- 刷新权限数据：
flush privileges;
- 在宿主机的终端执行以下命令重启mysql服务：
docker exec mysql service mysql restart
- 再次进入mysql容器，以hive账号的身份登录mysql：
mysql -uhive -p
- 创建名为hive的数据库：
CREATE DATABASE hive;
安装hive
- 去hive官网下载，地址是：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ ，选择合适的版本，如下图：
注意：接下来的操作用的账号都不是root，而是hadoop - 在hadoop账号的家目录下解压刚刚下载的apache-hive-1.2.2-bin.tar.gz文件，是个名为apache-hive-1.2.2-bin的目录；
- 编辑hadoop账号的.bash_profile文件，增加一个环境变量，就是将刚刚解压出来的apache-hive-1.2.2-bin文件夹的完整路径：
export HIVE_HOME=/home/hadoop/apache-hive-1.2.2-bin
- 修改完毕后，重新打开一个ssh连接，或者执行source ~/.bash_profile让环境变量立即生效；
- 进入目录apache-hive-1.2.2-bin/conf/，用模板文件复制一份配置文件：
cp hive-default.xml.template hive-default.xml
- 在此目录创建名为hive-site.xml的文件，内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>888888</value>
</property>
</configuration>
-
将mysql的JDBC包放在此目录：/home/hadoop/apache-hive-1.2.2-bin/lib/，我这里用的是mysql-connector-java-5.1.47.jar，您可以在此下载：https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/11834367
-
设置工作已经完成了，接下来是启动和初始化；
初始化和启动hive
- 进入目录apache-hive-1.2.2-bin/bin，执行以下命令初始化：
./schematool -initSchema -dbType mysql
- 操作成功后，控制台提示：
[hadoop@node0 bin]$ ./schematool -initSchema -dbType mysql
Metastore connection URL: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User: hive
Starting metastore schema initialization to 1.2.0
Initialization script hive-schema-1.2.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed
- 在mysql上看一下，数据库hvie下建了多个表：
mysql> show tables;
+---------------------------+
| Tables_in_hive |
+---------------------------+
| BUCKETING_COLS |
| CDS |
| COLUMNS_V2 |
| COMPACTION_QUEUE |
| COMPLETED_TXN_COMPONENTS |
| DATABASE_PARAMS |
| DBS |
| DB_PRIVS |
| DELEGATION_TOKENS |
| FUNCS |
| FUNC_RU |
| GLOBAL_PRIVS |
| HIVE_LOCKS |
| IDXS |
| INDEX_PARAMS |
| MASTER_KEYS |
| NEXT_COMPACTION_QUEUE_ID |
| NEXT_LOCK_ID |
| NEXT_TXN_ID |
| NOTIFICATION_LOG |
| NOTIFICATION_SEQUENCE |
| NUCLEUS_TABLES |
| PARTITIONS |
| PARTITION_EVENTS |
| PARTITION_KEYS |
| PARTITION_KEY_VALS |
| PARTITION_PARAMS |
| PART_COL_PRIVS |
| PART_COL_STATS |
| PART_PRIVS |
| ROLES |
| ROLE_MAP |
| SDS |
| SD_PARAMS |
| SEQUENCE_TABLE |
| SERDES |
| SERDE_PARAMS |
| SKEWED_COL_NAMES |
| SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP |
| SKEWED_STRING_LIST |
| SKEWED_STRING_LIST_VALUES |
| SKEWED_VALUES |
| SORT_COLS |
| TABLE_PARAMS |
| TAB_COL_STATS |
| TBLS |
| TBL_COL_PRIVS |
| TBL_PRIVS |
| TXNS |
| TXN_COMPONENTS |
| TYPES |
| TYPE_FIELDS |
| VERSION |
+---------------------------+
53 rows in set (0.00 sec)
-
在目录/home/hadoop/apache-hive-1.2.2-bin/bin执行命令./hive即可启动；
-
初始化和启动已经完成，接下来验证hive；
验证
- 前面执行./hive之后，已进入了对话模式，输入以下命令创建名为test001的数据库：
CREATE database test001;
- 选择该数据库：
use test001;
- 创建一个名为test_table的表：
create table test_table(
id INT,
word STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;
- 新建一个ssh连接，创建名为hive_test.txt的文本文件，内容如下：
1 aaa
2 bbb
3 ccc
4 ddd
5 eee
6 fff
- 回到和hive对话模式的控制台，输入以下命令，将上述文本文件的内容导入到test001.test_table表中：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/hive_test.txt' INTO TABLE test001.test_table;
控制台提示如下：
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/hive_test.txt' INTO TABLE test001.test_table;
Loading data to table test001.test_table
Table test001.test_table stats: [numFiles=1, totalSize=36]
OK
Time taken: 0.264 seconds
- 执行select操作，可以看到数据已经全部入库：
hive> select * from test_table;
OK
1 aaa
2 bbb
3 ccc
4 ddd
5 eee
6 fff
Time taken: 0.453 seconds, Fetched: 6 row(s)
- 执行group by查询：
select word,count(word) from test_table GROUP BY word;
- 此时会启动一个job来完成上述查询，控制台输出如下：
hive> select word,count(word) from test_table GROUP BY word;
Query ID = hadoop_20191007190528_3bd50401-267b-4d75-8b08-17ead5f0d790
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
set mapreduce.job.reduces=<number>
Starting Job = job_1570427946161_0002, Tracking URL = http://node0:8088/proxy/application_1570427946161_0002/
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop job -kill job_1570427946161_0002
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1
2019-10-07 19:05:34,812 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2019-10-07 19:05:39,991 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.29 sec
2019-10-07 19:05:46,201 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 3.23 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 230 msec
Ended Job = job_1570427946161_0002
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.23 sec HDFS Read: 7000 HDFS Write: 36 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 230 msec
OK
aaa 1
bbb 1
ccc 1
ddd 1
eee 1
fff 1
Time taken: 18.614 seconds, Fetched: 6 row(s)
- 至此，hive的安装和体验实战就完成了，希望本文能给一起学习hive的读者们一些参考。
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