大数据入门与实战-Hive

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据入门与实战-Hive

1 Hive是什么


Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。 最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。


2 Hive不是


  • 一个关系数据库
  • 一个设计用于联机事务处理(OLTP)
  • 实时查询和行级更新的语言


3 Hive特点


它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。 它是专为OLAP设计。 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。 它是熟知,快速,可扩展和可扩展的。


4 Hive架构


下面的组件图描绘了Hive的结构:


38.png



39.png


5 Hive 工作原理


40.png



下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式:

1   Execute Query Hive接口,如命令行或Web UI发送查询驱动程序(任何数据库驱动程序,如JDBC,ODBC等)来执行。

2   Get Plan 在驱动程序帮助下查询编译器,分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。

3   Get Metadata 编译器发送元数据请求到Metastore(任何数据库)。

4   Send Metadata Metastore发送元数据,以编译器的响应。

5   Send Plan 编译器检查要求,并重新发送计划给驱动程序。到此为止,查询解析和编译完成。

6   Execute Plan 驱动程序发送的执行计划到执行引擎。

7   Execute Job 在内部,执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker,在名称节点并把它分配作业到TaskTracker,这是在数据节点。在这里,查询执行MapReduce工作。

7.1 Metadata Ops 与此同时,在执行时,执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。

8   Fetch Result 执行引擎接收来自数据节点的结果。

9   Send Results 执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

10  Send Results 驱动程序将结果发送给Hive接口。



6 Hive的安装与配置


安装Hive之前,先安装hadoop,保证HDFS、YARN启动成功。默认情况下,Hive元数据保存在嵌入式数据库Derby中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试。为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库。


6.1 安装MySQL


参考下面的三个教程:

安装mysql:https://www.jianshu.com/p/7cccdaa2d177

更改mysql密码:https://blog.csdn.net/lihao21/article/details/80692068

设置mysql开机自启动:https://www.cnblogs.com/yoyotl/p/5752437.html


1.1. 创建Hive元数据库


创建名称为hive的数据库,用于存储hive的元数据,如下图所示:

41.png


1.2. 用户授权


为root用户授权,使其能从外部IP访问mysql数据库,使用如下命令:

grant all privileges on . to 'root'@'%' identified by '123456';

使授权立即生效,使用如下命令:

flush privileges;


命令执行如下图所示:

42.png


1.3. 从windows环境连接mysql


使用windows环境下的mysql客户端工具Navicat for MySQL连接mysql:

43.png


6.2  安装Hive

1.1. 将下载的hive包拷贝到Linux环境中


将hive软件包拷贝到hadoop集群的某一台服务器上面,具体目录可根据情况设置。本教程中的大数据软件都安装在/opt目录下。如下图所示:


44.png


1.2. 解压hive软件包


使用如下命令解压hive软件包:tar –zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz。


1.3. 配置Hive环境变量


在/etc/profile 或者~/.bashrc中配置hive环境变量:

export HIVE_HOME=hive****安装路径

export PATH=HIVE_HOME/bin:

配置后的profile文件如下图所示:


45.png


使环境变量生效:

source /etc/profile


1.4. Hive配置文件


进入hive解压目录的conf目录,运行如下命令,复制配置文件:

[root@bigdata02 conf]# cp hive-default.xml.template hive-site.xml

[root@bigdata02 conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh


1.4.1. 修改hive-env.sh文件


修改hive-env.sh文件,增加两行,根据实际情况修改安装路径:

export HADOOP_HOME=hadoop****安装路径

export HIVE_CONF_DIR=hive****安装路径/conf


1.4.2. 修改hive-site.xml文件


修改配置文件$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml。

找到配置项hive.metastore.warehouse.dir,

hive.metastore.warehouse.dir的默认值为/user/hive/warehouse,保持不变


1.4.3. 设置元数据数据库


更换存储元数据的数据库,需要配置以下参数值:

javax.jdo.option.ConnectionURL // 数据库URL

javax.jdo.option.ConnectionDriverName // JDBC 驱动名称

javax.jdo.option.ConnectionUserName // 数据库用户名

javax.jdo.option.ConnectionPassword // 数据库密码

下面是使用mysql来存储元数据的配置信息,可以通过搜索其中的name值,如javax.jdo.option.ConnectionURL,找到对应的配置项进行修改:


<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://bigdata02:3306/hive?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>123456</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>


1.4.4. 创建tmp目录


在$HIVE_HOME目录下创建tmp目录:

46.png


1.4.4.1. 继续修改配置文件 hive-site.xml


把${system:java.io.tmpdir} 改成 /opt/hive211/tmp //****上步骤中创建的****tmp****目录


{user.name}


注意:将****hive-site.xml****中所有出现****


{system:user.name} ****的地方都进行相应的修改。如下图,是其中一个地方的修改,供参考:

47.png


hive.metastore.schema.verification设置成false(可选):如果初始化元数据库出现认证问题,可以设置此参数,再次初始化。


1.4.5. 在hdfs上创建目录


使用如下HDFS命令,创建相应目录:

hdfs dfs -mkdir /tmp   //hive的默认临时文件目录

hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse //hive的warehouse默认目录

hadoop fs -chmod g+w /tmp //为tmp目录授权

hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse //为目录授权


1.4.6. 上传mysql驱动包


我们配置了hive的元数据库为mysql,hive连接mysql,需要mysql的jdbc驱动包 ,所以,需要将驱动包上传到$HIVE_HOME/lib 目录下


1.5. 初始化Hive元数据库


使用hive安装目录下bin目录中的schematool命令初始化元数据库:

schematool -dbType mysql -initSchema


48.png


看到如下提示,则初始化完成 :


49.png


1.6. 检测hive 是否安装成功


直接在命令行输入hive:

注意:此时hdfs和yarn必须是启动状态。


50.png


7 参考资料


Hive教程

https://cniao5.com/course/lessons/10185

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