安装和体验hive-1.2

待我称王封你为后i 2022-12-21 15:56 185阅读 0赞

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### 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：

1.  CentOS Linux release 7.5.1804
2.  JDK：1.8.0\_191
3.  hadoop：2.7.7
4.  hive：1.2.2

### hadoop的部署和启动 ###

1.  hadoop环境的部署和启动请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》；
2.  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) ###

1.  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

1.  进入mysql容器：

docker exec -it mysql /bin/bash

1.  进入容器后连接mysql，密码是888888：

mysql -h127.0.0.1 -uroot -p

1.  新建名为hive的mysql账号：

CREATE USER 'hive' IDENTIFIED BY '888888';

1.  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;

1.  刷新权限数据：

flush privileges;

1.  在宿主机的终端执行以下命令重启mysql服务：

docker exec mysql service mysql restart

1.  再次进入mysql容器，以hive账号的身份登录mysql：

mysql -uhive -p

1.  创建名为hive的数据库：

CREATE DATABASE hive;

### 安装hive ###

1.  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：![format_png][]注意：接下来的操作用的账号都不是root，而是hadoop
2.  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；
3.  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

1.  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；
2.  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

1.  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>

1.  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 ###

1.  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

1.  在mysql上看一下，数据库hvie下建了多个表：

1.  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 ###

1.  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;

1.  选择该数据库：

use test001;

1.  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;

1.  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

1.  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

1.  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)

1.  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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