Hive入門(mén)

Hive簡(jiǎn)介

Hive：由Facebook開(kāi)源用于解決海量結(jié)構(gòu)化日志的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)碧查。

Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張表耗帕，并提供類(lèi)SQL查詢功能穆端。

本質(zhì)是：將HQL轉(zhuǎn)化成MapReduce程序

image

1. Hive處理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS

2. Hive分析數(shù)據(jù)底層的實(shí)現(xiàn)是MapReduce

3. 執(zhí)行程序運(yùn)行在Yarn上

Hive的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

1. 操作接口采用類(lèi)SQL語(yǔ)法，提供快速開(kāi)發(fā)的能力（簡(jiǎn)單仿便、容易上手）体啰。

2. 避免了去寫(xiě)MapReduce攒巍，減少開(kāi)發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本。

3. Hive的執(zhí)行延遲比較高荒勇，因此Hive常用于數(shù)據(jù)分析柒莉，對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的場(chǎng)合。

4. Hive優(yōu)勢(shì)在于處理大數(shù)據(jù)沽翔，對(duì)于處理小數(shù)據(jù)沒(méi)有優(yōu)勢(shì)兢孝，因?yàn)镠ive的執(zhí)行延遲比較高。

5. Hive支持用戶自定義函數(shù)仅偎，用戶可以根據(jù)自己的需求來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的函數(shù)跨蟹。

缺點(diǎn)

1. Hive的HQL表達(dá)能力有限

   • 迭代式算法無(wú)法表達(dá)

   • 數(shù)據(jù)挖掘方面不擅長(zhǎng)

2. Hive的效率比較低

   • Hive自動(dòng)生成的MapReduce作業(yè)，通常情況下不夠智能化

• Hive調(diào)優(yōu)比較困難橘沥，粒度較粗

Hive架構(gòu)原理

image

1. 用戶接口：Client

   • CLI（hive shell）
   • JDBC/ODBC(java訪問(wèn)hive)
   • WEBUI（瀏覽器訪問(wèn)hive）

2. 元數(shù)據(jù)：Metastore

   • 元數(shù)據(jù)包括

     • 表名
     • 表所屬的數(shù)據(jù)庫(kù)（默認(rèn)是default）
     • 表的擁有者
     • 列/分區(qū)字段
     • 表的類(lèi)型（是否是外部表）
     • 表的數(shù)據(jù)所在目錄

   • 默認(rèn)存儲(chǔ)在自帶的derby數(shù)據(jù)庫(kù)中

   • 推薦使用MySQL存儲(chǔ)Metastore

3. Hadoop

   • 使用HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)
   • 使用MapReduce進(jìn)行計(jì)算窗轩。

4. 驅(qū)動(dòng)器：Driver

   • 解析器（SQL Parser）：將SQL字符串轉(zhuǎn)換成抽象語(yǔ)法樹(shù)AST，這一步一般都用第三方工具庫(kù)完成座咆，比如antlr痢艺；對(duì)AST進(jìn)行語(yǔ)法分析，比如表是否存在箫措、字段是否存在腹备、SQL語(yǔ)義是否有誤。
   • 編譯器（Physical Plan）：將AST編譯生成邏輯執(zhí)行計(jì)劃斤蔓。
   • 優(yōu)化器（Query Optimizer）：對(duì)邏輯執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化植酥。
   • 執(zhí)行器（Execution）：把邏輯執(zhí)行計(jì)劃轉(zhuǎn)換成可以運(yùn)行的物理計(jì)劃。對(duì)于Hive來(lái)說(shuō)弦牡，就是MR/Spark友驮。

image

Hive通過(guò)給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令(SQL)驾锰，使用自己的Driver卸留，結(jié)合元數(shù)據(jù)(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce椭豫，提交到Hadoop中執(zhí)行耻瑟，最后，將執(zhí)行返回的結(jié)果輸出到用戶交互接口赏酥。

Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)比較

由于 Hive 采用了類(lèi)似SQL 的查詢語(yǔ)言 HQL(Hive Query Language)喳整，因此很容易將 Hive 理解為數(shù)據(jù)庫(kù)。其實(shí)從結(jié)構(gòu)上來(lái)看裸扶，Hive 和數(shù)據(jù)庫(kù)除了擁有類(lèi)似的查詢語(yǔ)言框都，再無(wú)類(lèi)似之處。本文將從多個(gè)方面來(lái)闡述 Hive 和數(shù)據(jù)庫(kù)的差異呵晨。數(shù)據(jù)庫(kù)可以用在 Online 的應(yīng)用中魏保，但是Hive 是為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而設(shè)計(jì)的熬尺，清楚這一點(diǎn)，有助于從應(yīng)用角度理解 Hive 的特性谓罗。

查詢語(yǔ)言

由于SQL被廣泛的應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中粱哼，因此，專(zhuān)門(mén)針對(duì)Hive的特性設(shè)計(jì)了類(lèi)SQL的查詢語(yǔ)言HQL妥衣。熟悉SQL開(kāi)發(fā)的開(kāi)發(fā)者可以很方便的使用Hive進(jìn)行開(kāi)發(fā)皂吮。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的戒傻，所有 Hive 的數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在 HDFS 中的税手。而數(shù)據(jù)庫(kù)則可以將數(shù)據(jù)保存在塊設(shè)備或者本地文件系統(tǒng)中。

數(shù)據(jù)更新

由于Hive是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用設(shè)計(jì)的需纳，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容是讀多寫(xiě)少的芦倒。因此，Hive中不建議對(duì)數(shù)據(jù)的改寫(xiě)不翩，所有的數(shù)據(jù)都是在加載的時(shí)候確定好的兵扬。而數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是需要經(jīng)常進(jìn)行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加數(shù)據(jù)口蝠，使用 UPDATE … SET修改數(shù)據(jù)器钟。

索引

Hive在加載數(shù)據(jù)的過(guò)程中不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理，甚至不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描妙蔗，因此也沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)中的某些Key建立索引傲霸。Hive要訪問(wèn)數(shù)據(jù)中滿足條件的特定值時(shí)，需要暴力掃描整個(gè)數(shù)據(jù)眉反，因此訪問(wèn)延遲較高昙啄。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)寸五，因此即使沒(méi)有索引梳凛，對(duì)于大數(shù)據(jù)量的訪問(wèn)，Hive 仍然可以體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)梳杏。數(shù)據(jù)庫(kù)中韧拒，通常會(huì)針對(duì)一個(gè)或者幾個(gè)列建立索引，因此對(duì)于少量的特定條件的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)十性，數(shù)據(jù)庫(kù)可以有很高的效率叛溢，較低的延遲。由于數(shù)據(jù)的訪問(wèn)延遲較高烁试，決定了 Hive 不適合在線數(shù)據(jù)查詢雇初。

執(zhí)行

Hive中大多數(shù)查詢的執(zhí)行是通過(guò) Hadoop 提供的 MapReduce 來(lái)實(shí)現(xiàn)的。而數(shù)據(jù)庫(kù)通常有自己的執(zhí)行引擎减响。

執(zhí)行延遲

Hive 在查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候靖诗，由于沒(méi)有索引郭怪，需要掃描整個(gè)表，因此延遲較高刊橘。另外一個(gè)導(dǎo)致 Hive 執(zhí)行延遲高的因素是 MapReduce框架鄙才。由于MapReduce 本身具有較高的延遲，因此在利用MapReduce 執(zhí)行Hive查詢時(shí)促绵，也會(huì)有較高的延遲攒庵。相對(duì)的，數(shù)據(jù)庫(kù)的執(zhí)行延遲較低败晴。當(dāng)然浓冒，這個(gè)低是有條件的，即數(shù)據(jù)規(guī)模較小尖坤，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到超過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力的時(shí)候稳懒，Hive的并行計(jì)算顯然能體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

可擴(kuò)展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的慢味，因此Hive的可擴(kuò)展性是和Hadoop的可擴(kuò)展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!场梆，2009年的規(guī)模在4000 臺(tái)節(jié)點(diǎn)左右）。而數(shù)據(jù)庫(kù)由于 ACID 語(yǔ)義的嚴(yán)格限制纯路，擴(kuò)展行非常有限或油。目前最先進(jìn)的并行數(shù)據(jù)庫(kù) Oracle 在理論上的擴(kuò)展能力也只有100臺(tái)左右。

數(shù)據(jù)規(guī)模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce進(jìn)行并行計(jì)算驰唬，因此可以支持很大規(guī)模的數(shù)據(jù)顶岸；對(duì)應(yīng)的，數(shù)據(jù)庫(kù)可以支持的數(shù)據(jù)規(guī)模較小定嗓。

Hive安裝

安裝地址

1．Hive官網(wǎng)地址
http://hive.apache.org/
2．文檔查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
3．下載地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
4．github地址
https://github.com/apache/hive

安裝部署

Hive安裝及配置

（1）把a(bǔ)pache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上傳到linux的/opt/software目錄下
（2）解壓apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz到/opt/module/目錄下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/module/
（3）修改apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz的名稱為hive
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive
（4）修改/opt/module/hive/conf目錄下的hive-env.sh.template名稱為hive-env.sh
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv hive-env.sh.template hive-env.sh
（5）配置hive-env.sh文件
    （a）配置HADOOP_HOME路徑
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
    （b）配置HIVE_CONF_DIR路徑
    export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive/conf

Hadoop集群配置

（1）必須啟動(dòng)hdfs和yarn
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（2）在HDFS上創(chuàng)建/tmp和/user/hive/warehouse兩個(gè)目錄并修改他們的同組權(quán)限可寫(xiě)
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir /tmp
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

Hive基本操作

（1）啟動(dòng)hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
（2）查看數(shù)據(jù)庫(kù)
hive> show databases;
（3）打開(kāi)默認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù)
hive> use default;
（4）顯示default數(shù)據(jù)庫(kù)中的表
hive> show tables;
（5）創(chuàng)建一張表
hive> create table student(id int, name string);
（6）顯示數(shù)據(jù)庫(kù)中有幾張表
hive> show tables;
（7）查看表的結(jié)構(gòu)
hive> desc student;
（8）向表中插入數(shù)據(jù)
hive> insert into student values(1000,"ss");
（9）查詢表中數(shù)據(jù)
hive> select * from student;
（10）退出hive
hive> quit;

本地文件導(dǎo)入Hive

需求

將本地/opt/module/datas/student.txt這個(gè)目錄下的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hive的student(id int, name string)表中蜕琴。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在/opt/module/datas這個(gè)目錄下準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
（1）在/opt/module/目錄下創(chuàng)建datas
[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir datas
（2）在/opt/module/datas/目錄下創(chuàng)建student.txt文件并添加數(shù)據(jù)
[atguigu@hadoop102 datas]$ touch student.txt
[atguigu@hadoop102 datas]$ vi student.txt
1001    zhangshan
1002    lishi
1003    zhaoliu
注意以tab鍵間隔。

Hive實(shí)際操作

（1）啟動(dòng)hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
（2）顯示數(shù)據(jù)庫(kù)
hive> show databases;
（3）使用default數(shù)據(jù)庫(kù)
hive> use default;
（4）顯示default數(shù)據(jù)庫(kù)中的表
hive> show tables;
（5）刪除已創(chuàng)建的student表
hive> drop table student;
（6）創(chuàng)建student表, 并聲明文件分隔符’\t’
hive> create table student(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED
 BY '\t';
（7）加載/opt/module/datas/student.txt 文件到student數(shù)據(jù)庫(kù)表中宵溅。
hive> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;
（8）Hive查詢結(jié)果
hive> select * from student;
OK
1001    zhangshan
1002    lishi
1003    zhaoliu
Time taken: 0.266 seconds, Fetched: 3 row(s)

遇到的問(wèn)題

再打開(kāi)一個(gè)客戶端窗口啟動(dòng)hive凌简，會(huì)產(chǎn)生java.sql.SQLException異常。

Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException:
 Unable to instantiate
 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
        at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503)
... 8 more

原因 : Metastore默認(rèn)存儲(chǔ)在自帶的derby數(shù)據(jù)庫(kù)中恃逻，推薦使用MySQL來(lái)存儲(chǔ)Metastore

MySQL安裝

（1）檢查當(dāng)前系統(tǒng)是否安裝過(guò)Mysql
[root@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mysql
 mysql-libs-5.1.73-7.el6.x86_64 //如果存在通過(guò)如下命令卸載
[root@hadoop102 ~]$ rpm -e --nodeps  mysql-libs //用此命令卸載Mysql

（2）將MySQL安裝包拷貝到/opt/software目錄下
 [root@hadoop102 software]# ll
總用量 528384
-rw-r--r--. 1 root root 541061120 11月 29 17:56 mysql-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar

（3）解壓MySQL安裝包
[root@hadoop102 software]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar

（4）在安裝目錄下執(zhí)行rpm安裝
[root@hadoop102 software]$ rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm
[root@hadoop102 software]$ rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm
[root@hadoop102 software]$ rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm
[root@hadoop102 software]$ rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el6.x86_64.rpm
      注意:按照順序依次執(zhí)行
      
（5）修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]節(jié)點(diǎn)下添加如下配置
[mysqld]
 explicit_defaults_for_timestamp=true  //顯示指定默認(rèn)值為timestamp類(lèi)型的字段
 
（6）刪除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目錄下的所有內(nèi)容:
  查看datadir的值：
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
  刪除/var/lib/mysql目錄下的所有內(nèi)容:
[root@hadoop102 mysql]# pwd
/var/lib/mysql
[root@hadoop102 mysql]# rm -rf *    //注意執(zhí)行命令的位置

（7）初始化數(shù)據(jù)庫(kù)
[root@hadoop102 opt]$ mysqld --initialize --user=mysql

（8）查看臨時(shí)生成的root用戶的密碼 
[root@hadoop102 opt]$ cat /var/log/mysqld.log 

（9）啟動(dòng)MySQL服務(wù)
[root@hadoop102 opt]$ service mysqld start

（10）登錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
[root@hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
Enter password:   輸入臨時(shí)生成的密碼
登錄成功.

（11）修改root用戶的密碼
    mysql> set password = password("新密碼")
    
（12）修改root用戶支持任意IP連接
    mysql> use mysql ;
    mysql> update user set host= ‘%’ where  user = ‘root’;
    mysql> flush privileges ;

將Hive元數(shù)據(jù)配置到MySQL

拷貝驅(qū)動(dòng)

拷貝mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar到/opt/module/hive/lib/
[root@hadoop102 software]# cp mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar
 /opt/module/hive/lib/

配置Metastore到MySql

1．在/opt/module/hive/conf目錄下創(chuàng)建一個(gè)hive-site.xml
[atguigu@hadoop102 conf]$ touch hive-site.xml
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi hive-site.xml
2．根據(jù)官方文檔配置參數(shù)雏搂，拷貝數(shù)據(jù)到hive-site.xml文件中
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin
注意: 下面的密碼換成自己的數(shù)據(jù)庫(kù)密碼

以下是xml文件內(nèi)容

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
      <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
    </property>

    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
      <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
    </property>

    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
      <value>root</value>
      <description>username to use against metastore database</description>
    </property>

    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
      <value>root</value>
      <description>password to use against metastore database</description>
    </property>
</configuration>

3．配置完畢后，如果啟動(dòng)hive異常寇损，可以重新啟動(dòng)虛擬機(jī)凸郑。（重啟后，別忘了啟動(dòng)hadoop集群）

多窗口啟動(dòng)Hive測(cè)試

1．先啟動(dòng)MySQL
[atguigu@hadoop102 mysql-libs]$ mysql -uroot -p000000
查看有幾個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql             |
| performance_schema |
| test               |
+--------------------+
2．再次打開(kāi)多個(gè)窗口矛市，分別啟動(dòng)hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
3．啟動(dòng)hive后芙沥，回到MySQL窗口查看數(shù)據(jù)庫(kù)，顯示增加了metastore數(shù)據(jù)庫(kù)
    mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| metastore          |
| mysql             |
| performance_schema |
| test               |
+--------------------+

HiveJDBC訪問(wèn)

啟動(dòng)hiveserver2服務(wù)

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hiveserver2

啟動(dòng)beeline

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline>

連接hiveserver2

beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop102:10000（回車(chē)）
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop102:10000: atguigu（回車(chē)）
Enter password for jdbc:hive2://hadoop102:10000: （直接回車(chē)）
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> show databases;
+----------------+--+
| database_name  |
+----------------+--+
| default        |
| hive_db2       |
+----------------+--+

Hive常用交互命令

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -help
usage: hive
 -d,--define <key=value>          Variable subsitution to apply to hive
                                      commands. e.g. -d A=B or --define A=B
    --database <databasename>     Specify the database to use
 -e <quoted-query-string>         SQL from command line
 -f <filename>                    SQL from files
 -H,--help                         Print help information
    --hiveconf <property=value>   Use value for given property
    --hivevar <key=value>         Variable subsitution to apply to hive
                                    commands. e.g. --hivevar A=B
 -i <filename>                    Initialization SQL file
 -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the console)

1．“-e”不進(jìn)入hive的交互窗口執(zhí)行sql語(yǔ)句
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -e "select id from student;"
2．“-f”執(zhí)行腳本中sql語(yǔ)句
    （1）在/opt/module/datas目錄下創(chuàng)建hivef.sql文件
        [atguigu@hadoop102 datas]$ touch hivef.sql
        文件中寫(xiě)入正確的sql語(yǔ)句
        select * from student;
    （2）執(zhí)行文件中的sql語(yǔ)句
        [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql
    （3）執(zhí)行文件中的sql語(yǔ)句并將結(jié)果寫(xiě)入文件中
        [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/datas/hivef.sql  >        /opt/module/datas/hive_result.txt

Hive其他命令

1．退出hive窗口：
    hive(default)>exit;
    hive(default)>quit;
    在新版的hive中沒(méi)區(qū)別了，在以前的版本是有的：
    exit:先隱性提交數(shù)據(jù)而昨，再退出救氯；
    quit:不提交數(shù)據(jù)，退出歌憨；

2．在hive cli命令窗口中如何查看hdfs文件系統(tǒng)
    hive(default)>dfs -ls /;

3．在hive cli命令窗口中如何查看本地文件系統(tǒng)
    hive(default)>! ls /opt/module/datas;

4．查看在hive中輸入的所有歷史命令
    （1）進(jìn)入到當(dāng)前用戶的根目錄/root或/home/atguigu
    （2）查看. hivehistory文件
        [atguigu@hadoop102 ~]$ cat .hivehistory

Hive常見(jiàn)屬性配置

Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)位置配置

1）Default數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最原始位置是在hdfs上的：/user/hive/warehouse路徑下着憨。
2）在倉(cāng)庫(kù)目錄下，沒(méi)有對(duì)默認(rèn)的數(shù)據(jù)庫(kù)default創(chuàng)建文件夾务嫡。如果某張表屬于default數(shù)據(jù)庫(kù)甲抖，直接在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目錄下創(chuàng)建一個(gè)文件夾。
3）修改default數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原始位置
（將hive-default.xml.template如下配置信息拷貝到hive-site.xml文件中）心铃。
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
配置同組用戶有執(zhí)行權(quán)限
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

查詢后信息顯示配置

1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息准谚，就可以實(shí)現(xiàn)顯示當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)，以及查詢表的頭信息配置于个。
<property>
    <name>hive.cli.print.header</name>
    <value>true</value>
</property>

<property>
    <name>hive.cli.print.current.db</name>
    <value>true</value>
</property>

2）重新啟動(dòng)hive氛魁，對(duì)比配置前后差異暮顺。
配置前顯示
hive> select * from student;
OK
1001 xiaoli

配置后顯示 增加了數(shù)據(jù)庫(kù)和表頭顯示
hive(db_hive)> select * from student;
OK
student.id student.name
1001 xiaoli

Hive運(yùn)行日志信息配置

1．Hive的log默認(rèn)存放在/tmp/atguigu/hive.log目錄下（當(dāng)前用戶名下）
2．修改hive的log存放日志到/opt/module/hive/logs
（1）修改/opt/module/hive/conf/hive-log4j.properties.template文件名稱為
hive-log4j.properties
[atguigu@hadoop102 conf]$ pwd
/opt/module/hive/conf
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
（2）在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置
hive.log.dir=/opt/module/hive/logs

參數(shù)配置方式

查看當(dāng)前所有的配置信息

hive>set;

參數(shù)的配置三種方式

（1）配置文件方式
默認(rèn)配置文件：hive-default.xml 
用戶自定義配置文件：hive-site.xml
注意：用戶自定義配置會(huì)覆蓋默認(rèn)配置厅篓。
另外，Hive也會(huì)讀入Hadoop的配置捶码，因?yàn)镠ive是作為Hadoop的客戶端啟動(dòng)的羽氮，Hive的配置會(huì)覆蓋Hadoop的配置。
配置文件的設(shè)定對(duì)本機(jī)啟動(dòng)的所有Hive進(jìn)程都有效惫恼。
    

（2）命令行參數(shù)方式
啟動(dòng)Hive時(shí)档押，可以在命令行添加-hiveconf param=value來(lái)設(shè)定參數(shù)。
例如：
[atguigu@hadoop103 hive]$ bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;
注意：僅對(duì)本次hive啟動(dòng)有效
查看參數(shù)設(shè)置：
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;


（3）參數(shù)聲明方式
可以在HQL中使用SET關(guān)鍵字設(shè)定參數(shù)
例如：
hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
注意：僅對(duì)本次hive啟動(dòng)有效祈纯。
查看參數(shù)設(shè)置
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;


上述三種設(shè)定方式的優(yōu)先級(jí)依次遞增令宿。即配置文件<命令行參數(shù)<參數(shù)聲明。注意某些系統(tǒng)級(jí)的參數(shù)腕窥，例如log4j相關(guān)的設(shè)定粒没，必須用前兩種方式設(shè)定，因?yàn)槟切﹨?shù)的讀取在會(huì)話建立以前已經(jīng)完成了簇爆。