hive介绍和安装部署 hive3安装

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mob64ca140651e5 2024-02-20 14:13:04

文章标签 hive介绍和安装部署 hive3新增資料 hive Hive mysql 文章分类 Hive 大数据

本指南介绍了Hive，并详细指引读者安装Hive。前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统，并安装配置了Hadoop，但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统，而Hive需要另外下载安装，本指南就是详细指导大家安装并配置Hive，完成后大家可以结合厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用(第3版)》第9章数据仓库Hive进行深入学习。

备注：在安装Hive3.1.2之前，请首先安装Hadoop3.1.3。

一、安装Hive3.1.2

1. 下载并解压Hive安装包

首先需要下载Hive安装包文件， Hive官网下载地址

也可以直接点击这里从百度云盘下载软件(提取码：lnwl)。进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz文件，下载到本地。

sudo tar -zxvf ./apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv apache-hive-3.1.2-bin hive # 将文件夹名改为hive
sudo chown -R dblab:dblab hive # 修改文件权限

注意，上面的dblab:dblab是用户组和用户名，如果你当前使用用户名hadoop登录了Linux系统，则把dblab替换成hadoop。

2. 配置环境变量

为了方便使用，我们把hive命令加入到环境变量中去，

请使用vim编辑器打开.bashrc文件，命令如下：

vim ~/.bashrc

在该文件最前面一行添加如下内容：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

HADOOP_HOME需要被配置成你机器上Hadoop的安装路径，比如这里是安装在/usr/local./hadoop目录。

保存退出后，运行如下命令使配置立即生效：

source ~/.bashrc

3. 修改/usr/local/hive/conf下的hive-site.xml

执行如下命令：

cd /usr/local/hive/conf
mv hive-default.xml.template hive-default.xml

上面命令是将hive-default.xml.template重命名为hive-default.xml；

然后，使用vim编辑器新建一个配置文件hive-site.xml，命令如下：

cd /usr/local/hive/conf
vim hive-site.xml

在hive-site.xml中添加如下配置信息：

javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
JDBC connect string for a JDBC metastore
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
Driver class name for a JDBC metastore
javax.jdo.option.ConnectionUserName
hive
username to use against metastore database
javax.jdo.option.ConnectionPassword
hive
password to use against metastore database

然后，按键盘上的“ESC”键退出vim编辑状态，再输入:wq，保存并退出vim编辑器。

二、安装并配置mysql

这里我们采用MySQL数据库保存Hive的元数据，而不是采用Hive自带的derby来存储元数据。

1.Ubuntu下mysql的安装请参考：Ubuntu安装MySQL

2.下载mysql jdbc 包,下载地址

tar -zxvf mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz #解压
cp mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/hive/lib #将mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar拷贝到/usr/local/hive/lib目录下

3. 启动并登陆mysql shell

service mysql start #启动mysql服务
mysql -u root -p #登陆shell界面

4. 新建hive数据库。

mysql> create database hive; #这个hive数据库与hive-site.xml中localhost:3306/hive的hive对应，用来保存hive元数据

5. 配置mysql允许hive接入：

mysql> grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive'; #将所有数据库的所有表的所有权限赋给hive用户，后面的hive是配置hive-site.xml中配置的连接密码

mysql> flush privileges; #刷新mysql系统权限关系表

6. 启动hive

启动hive之前，请先启动hadoop集群。

start-dfs.sh #启动Hadoop的HDFS

hive #启动hive

注意，我们这里已经配置了PATH，所以，不要把start-all.sh和hive命令的路径加上。如果没有配置PATH，请加上路径才能运行命令，比如，本教程Hadoop安装目录是“/usr/local/hadoop”，Hive的安装目录是“/usr/local/hive”，因此，启动hadoop和hive，也可以使用下面带路径的方式：

cd /usr/local/hadoop #进入Hadoop安装目录
./sbin/start-dfs.sh
cd /usr/local/hive
./bin/hive

使用mysql作为元数据库时登陆

启动Hive过程中，可能出现的错误和解决方案如下：

【错误1】

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument

【原因】

com.google.common.base.Preconditions.checkArgument 这是因为hive内依赖的guava.jar和hadoop内的版本不一致造成的。

【解决方法】

1.查看hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib内guava.jar版本

2.查看hive安装目录下lib内guava.jar的版本如果两者不一致，删除版本低的，并拷贝高版本的问题解决！

【错误2】org.datanucleus.store.rdbms.exceptions.MissingTableException: Required table missing : “VERSION” in Catalog “” Schema “”. DataNucleus requires this table to perform its persistence operations.

【解决方案】

进入hive安装目录(比如/usr/local/hive)，执行如下命令：./bin/schematool -dbType mysql -initSchema

【错误3】在启动Hive时，有可能会出现Hive metastore database is not initialized的错误，这里给出解决方案。

【解决方案】

解决Hive启动，Hive metastore database is not initialized的错误。出错原因：以前曾经安装了Hive或MySQL，重新安装Hive和MySQL以后，导致版本、配置不一致。解决方法是，使用schematool工具。Hive现在包含一个用于 Hive Metastore 架构操控的脱机工具，名为 schematool.此工具可用于初始化当前 Hive 版本的 Metastore 架构。此外，其还可处理从较旧版本到新版本的架构升级。所以，解决上述错误，你可以在终端执行如下命令:

cd /usr/local/hive

./bin/schematool -dbType mysql -initSchema

执行后，再启动Hive，应该就正常了。

启动进入Hive的交互式执行环境以后，会出现如下命令提示符：

hive>

可以在里面输入SQL语句，如果要退出Hive交互式执行环境，可以输入如下命令：

hive>exit;

三、Hive的常用HiveQL操作

1)Hive基本数据类型

首先，我们简单叙述一下HiveQL的基本数据类型。

Hive支持基本数据类型和复杂类型, 基本数据类型主要有数值类型(INT、FLOAT、DOUBLE ) 、布尔型和字符串, 复杂类型有三种:ARRAY、MAP 和 STRUCT。

a.基本数据类型

TINYINT: 1个字节
SMALLINT: 2个字节
INT: 4个字节
BIGINT: 8个字节
BOOLEAN: TRUE/FALSE
FLOAT: 4个字节，单精度浮点型
DOUBLE: 8个字节，双精度浮点型STRING 字符串

b.复杂数据类型

ARRAY: 有序字段

MAP: 无序字段

STRUCT: 一组命名的字段

2)常用的HiveQL操作命令

Hive常用的HiveQL操作命令主要包括：数据定义、数据操作。接下来详细介绍一下这些命令即用法(想要了解更多请参照《Hive编程指南》一书)。

a.数据定义：主要用于创建修改和删除数据库、表、视图、函数和索引。

创建、修改和删除数据库

create database if not exists hive; #创建数据库
show databases; #查看Hive中包含数据库
show databases like 'h.*'; #查看Hive中以h开头数据库
describe databases; #查看hive数据库位置等信息
alter database hive set dbproperties; #为hive设置键值对属性
use hive; #切换到hive数据库下
drop database if exists hive; #删除不含表的数据库
drop database if exists hive cascade; #删除数据库和它中的表

注意，除 dbproperties属性外，数据库的元数据信息都是不可更改的，包括数据库名和数据库所在的目录位置，没有办法删除或重置数据库属性。

创建、修改和删除表

#创建内部表(管理表)
create table if not exists hive.usr(
name string comment 'username',
pwd string comment 'password',
address struct,
comment 'home address',
identify map comment 'number,sex')
comment 'description of the table'
tblproperties('creator'='me','time'='2016.1.1');
#创建外部表
create external table if not exists usr2(
name string,
pwd string,
address struct,
identify map)
row format delimited fields terminated by ','
location '/usr/local/hive/warehouse/hive.db/usr';
#创建分区表
create table if not exists usr3(
name string,
pwd string,
address struct,
identify map)
partitioned by(city string,state string);
#复制usr表的表模式
create table if not exists hive.usr1 like hive.usr;
show tables in hive;
show tables 'u.*'; #查看hive中以u开头的表
describe hive.usr; #查看usr表相关信息
alter table usr rename to custom; #重命名表
#为表增加一个分区
alter table usr2 add if not exists
partition(city=”beijing”,state=”China”)
location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/China/beijing';
#修改分区路径
alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”)
set location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/CH/beijing';
#删除分区
alter table usr2 drop if exists partition(city=”beijing”,state=”China”)
#修改列信息
alter table usr change column pwd password string after address;
alter table usr add columns(hobby string); #增加列
alter table usr replace columns(uname string); #删除替换列
alter table usr set tblproperties('creator'='liming'); #修改表属性
alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”) #修改存储属性
set fileformat sequencefile;
use hive; #切换到hive数据库下
drop table if exists usr1; #删除表
drop database if exists hive cascade; #删除数据库和它中的表

视图和索引的创建、修改和删除

主要语法如下，用户可自行实现。

create view view_name as....; #创建视图
alter view view_name set tblproperties(…); #修改视图

因为视图是只读的，所以对于视图只允许改变元数据中的 tblproperties属性。

#删除视图
drop view if exists view_name;
#创建索引
create index index_name on table table_name(partition_name/column_name)
as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild....;

这里’org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler’是一个索引处理器，即一个实现了索引接口的Java类，另外Hive还有其他的索引实现。

alter index index_name on table table_name partition(...) rebulid; #重建索引

如果使用 deferred rebuild，那么新索引成空白状态，任何时候可以进行第一次索引创建或重建。

show formatted index on table_name; #显示索引
drop index if exists index_name on table table_name; #删除索引

用户自定义函数

在新建用户自定义函数(UDF)方法前，先了解一下Hive自带的那些函数。show functions; 命令会显示Hive中所有的函数名称：

若想要查看具体函数使用方法可使用describe function 函数名：

首先编写自己的UDF前需要继承UDF类并实现evaluate()函数，或是继承GenericUDF类实现initialize()函数、evaluate()函数和getDisplayString()函数，还有其他的实现方法，感兴趣的用户可以自行学习。

另外，如果用户想在Hive中使用该UDF需要将我们编写的Java代码进行编译，然后将编译后的UDF二进制类文件(.class文件)打包成一个JAR文件，然后在Hive会话中将这个JAR文件加入到类路径下，在通过create function语句定义好使用这个Java类的函数。

add jar ; #创建函数
create temporary function function_name;
drop temporary function if exists function_name; #删除函数

3)数据操作

主要实现的是将数据装载到表中(或是从表中导出)，并进行相应查询操作，对熟悉SQL语言的用户应该不会陌生。

向表中装载数据

这里我们以只有两个属性的简单表为例来介绍。首先创建表stu和course，stu有两个属性id与name，course有两个属性cid与sid。

create table if not exists hive.stu(id int,name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
create table if not exists hive.course(cid int,sid int)
row format delimited fields terminated by '\t';

向表中装载数据有两种方法：从文件中导入和通过查询语句插入。

a.从文件中导入

假如这个表中的记录存储于文件stu.txt中，该文件的存储路径为/usr/local/hadoop/examples/stu.txt，内容如下。

stu.txt：
1 xiapi
2 xiaoxue
3 qingqing

下面我们把这个文件中的数据装载到表stu中，操作如下：

load data local inpath '/usr/local/hadoop/examples/stu.txt' overwrite into table stu;

如果stu.txt文件存储在HDFS 上，则不需要 local 关键字。

b.通过查询语句插入

使用如下命令，创建stu1表，它和stu表属性相同，我们要把从stu表中查询得到的数据插入到stu1中：

create table stu1 as select id,name from stu;

上面是创建表，并直接向新表插入数据；若表已经存在，向表中插入数据需执行以下命令：

insert overwrite table stu1 select id,name from stu where(条件);

这里关键字overwrite的作用是替换掉表(或分区)中原有数据，换成into关键字，直接追加到原有内容后。

从表中导出数据

a.可以简单拷贝文件或文件夹

命令如下：

hadoop fs -cp source_path target_path;

b.写入临时文件

命令如下：

insert overwrite local directory '/usr/local/hadoop/tmp/stu' select id,name from stu;

查询操作

和SQL的查询完全一样，这里不再赘述。主要使用select…from…where…等语句，再结合关键字group by、having、like、rlike等操作。这里我们简单介绍一下SQL中没有的case…when…then…句式、join操作和子查询操作。

case…when…then…句式和if条件语句类似，用于处理单个列的查询结果，语句如下：

select id,name,
case
when id=1 then 'first'
when id=2 then 'second'
else 'third'

结果如下：

连接

连接(join)是将两个表中在共同数据项上相互匹配的那些行合并起来, HiveQL 的连接分为内连接、左向外连接、右向外连接、全外连接和半连接 5 种。

a. 内连接(等值连接)

内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。

首先，我们先把以下内容插入到course表中(自行完成)。

1 3

2 1

3 1

下面, 查询stu和course表中学号相同的所有行，命令如下：

select stu.*, course.* from stu join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下：

b. 左连接

左连接的结果集包括“LEFT OUTER”子句中指定的左表的所有行, 而不仅仅是连接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行, 则在相关联的结果集中右表的所有选择列均为空值，命令如下：

select stu.*, course.* from stu left outer join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下：

c. 右连接

右连接是左向外连接的反向连接,将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。命令如下：

select stu.*, course.* from stu right outer join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下：

d. 全连接

全连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集包含基表的数据值。命令如下：

select stu.*, course.* from stu full outer join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下：

e. 半连接

半连接是 Hive 所特有的, Hive 不支持 in 操作,但是拥有替代的方案; left semi join, 称为半连接, 需要注意的是连接的表不能在查询的列中,只能出现在 on 子句中。命令如下：

select stu.* from stu left semi join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下：

子查询

标准 SQL 的子查询支持嵌套的 select 子句,HiveQL 对子查询的支持很有限,只能在from 引导的子句中出现子查询。

注意，在定义或是操作表时，不要忘记指定所需数据库。

四、Hive简单编程实践

下面我们以词频统计算法为例，来介绍怎么在具体应用中使用Hive。词频统计算法又是最能体现MapReduce思想的算法之一，这里我们可以对比它在MapReduce中的实现，来说明使用Hive后的优势。

MapReduce实现词频统计的代码可以通过下载Hadoop源码后，在 $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 包中找到(wordcount类)，wordcount类由63行Java代码编写而成。下面首先简单介绍一下怎么使用MapReduce中wordcount类来统计单词出现的次数，具体步骤如下：

1)创建input目录，output目录会自动生成。其中input为输入目录，output目录为输出目录。命令如下：

cd /usr/local/hadoop

mkdir input

2)然后，在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，命令如下：

cd /usr/local/hadoop/input
echo "hello world" > file1.txt
echo "hello hadoop" > file2.txt

3)执行如下hadoop命令：

cd ..

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount input output

4)我们可以到output文件夹中查看结果，结果如下：

下面我们通过HiveQL实现词频统计功能，此时只要编写下面7行代码，而且不需要进行编译生成jar来执行。HiveQL实现命令如下：

create table docs(line string);
load data inpath 'file:///usr/local/hadoop/input' overwrite into table docs;
create table word_count as
select word, count(1) as count from
(select explode(split(line,' '))as word from docs) w
group by word
order by word;

执行后，用select语句查看，结果如下：

由上可知，采用Hive实现最大的优势是，对于非程序员，不用学习编写Java MapReduce代码了，只需要用户学习使用HiveQL就可以了，而这对于有SQL基础的用户而言是非常容易的。

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