1.1 Hive简介

1.1.1 什么是Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以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。

1.1.2 为什么使用Hive

• 直接使用hadoop所面临的问题

人员学习成本太高

项目周期要求太短

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

• 为什么要使用Hive

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。

避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

扩展功能很方便。

1.1.3 Hive的特点

• 可扩展

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。

• 延展性

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。

• 容错

良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

1.2 Hive架构

1.2.1 架构图

Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： Resourcemanager+AppMaster

TaskTracker 相当于： Nodemanager + yarnchild

1.2.2 基本组成

• 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。
• 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中。
• 解释器、编译器、优化器、执行器。
• 用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
• 元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
• 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。

1.2.3 各组件的基本功能

1.3 Hive与Hadoop的关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

1.4 Hive与传统数据库对比

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

1.5 Hive的数据存储

1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）

2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。

² db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹

² table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹

² external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径

² partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录

² bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件

1.6 HIVE的安装部署

1.6.1 安装

单机版：

元数据库mysql版：

1.6.2 使用方式

Hive交互shell

bin/hive

Hive thrift服务

启动方式，（假如是在hadoop01上）：

启动为前台：bin/hiveserver2

启动为后台：nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接

v 方式（1）

hive/bin/beeline 回车，进入beeline的命令界面

输入命令连接hiveserver2

beeline> !connect jdbc:hive2//mini1:10000

（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）

v 方式（2）

或者启动就连接：

bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n hadoop

接下来就可以做正常sql查询了

Hive命令

[hadoop@hdp-node-02 ~]$ hive -e ‘sql’