认识Hive

Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL去查询分析需要的内容,这套SQL简称Hive SQL,使不熟悉MapReduce用户很方便地利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

1. 解压

tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /home/hadoop/app

2. 配置mysql metastore(切换到root用户)

  • 安装MySQL


##rpm包安装
rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm ##若安装过程出现依赖库冲突,按照以下步骤解决(以冲突库mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686为例)
##解决依赖包冲突
##查出冲突库
rpm -qa | grep mysql ##删除冲突库
rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps
  • 修改MySQL密码

执行/usr/bin/mysql_secure_installation

(注意:删除匿名用户,允许用户远程连接)

  • 进行登录

3. 配置hive

复制hive-default.xml.template文件并改名为 hive-site.xml,删除hive-site.xml所有内容,并添加如下内容:

<!-- 指定连接数据库hive,不存在则创建 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<!-- 指定数据库驱动 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<!-- 指定数据库用户名 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<!-- 指定数据库密码 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>

4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下

如果出现没有权限的问题,在MySQL授权(在安装mysql的机器上执行)

## 使用root登录mysql
mysql -u root ##赋予所有表上的权限给root用户,*.*表示所有库下的所有表,%表示所有的主机都可以访问,密码是root GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES; ##或者
grant all on *.* to root@'主机名' identified by 'root';

5. 建表

Hive中的一张表对应HDFS上的一个文件夹,一个分区对应文件中的子文件夹,外部表只是指向某一文件数据,删除外部表不会删除文件。

  • 启动hive

    在hive安装目录的bin目录下执行./hive

  • 默认是内部表

 #创建数据库
CREATE DATABASE test; #选择刚创建的数据库
USE test; #创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS control_20180815(ordertime STRING, userid STRING, songIndex INT, songid STRING, presource INT)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\|'
LINES TERMINATED BY '\n'; #载入数据
#将本地数据文件装载刚创建的表
#本地数据文件里的数据格式要符合hive表创建时的描述,上面创建时字段分隔符为|,行分隔符为\n
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/lmh/testModel/control-20180815' OVERWRITE INTO TABLE control_20180815; #将表格数据导出到本地
#可以自定义导出时的字段分隔符和行分割符
insert overwrite local directory '/home/lmh/testModel/myexpofen-20180815'
row format delimited fields terminated by '|'
select * from myexpofen_20180815;
  • 建分区表

create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 建外部表

create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/td_ext';

6. 创建分区表

  • 普通表和分区表区别:有大量数据增加的需要建分区表

create table book (id bigint, name string) partitioned by (pubdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 分区表加载数据

##将文本文件book.txt导入book表中
load data local inpath './book.txt' overwrite into table book partition (pubdate='2010-08-22'); load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA"); select nation, avg(size) from beauties group by nation order by avg(size);

Hive的安装和建表的更多相关文章

  1. centos7下oracle11g详细的安装与建表操作

    一.oracle的安装,在官网下载oracle11g R2 1.在桌面单击右键,选择“在终端中打开”,进入终端 输入命令:su 输入ROOT密码: 创建用户组oinstall:groupadd oin ...

  2. 大数据学习day26----hive01----1hive的简介 2 hive的安装(hive的两种连接方式,后台启动,标准输出,错误输出)3. 数据库的基本操作 4. 建表(内部表和外部表的创建以及应用场景,数据导入,学生、分数sql练习)5.分区表 6加载数据的方式

    1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底 ...

  3. Vertica 安装,建库,新建测试用户并授予权限,建表,入库

    测试环境:RHEL 6.4 + Vertica 6.1.3-7 需求:搭建Vertica数据库3节点的测试环境,建立测试用户,建表,测试数据入库. 1.各节点关闭防火墙和SELinux,配置主机名,I ...

  4. hive建表与数据的导入导出

    建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string ...

  5. hive查看建表语句

    查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

  6. Mac下安装MySQL、Workbench以及建数据库建表最基础操作

    刚用上Mac,什么都不懂,加之以前还没有用过mysql,就想着在Mac上装一个mysql来自己玩,奈何,在网上找了大半天,没有一个干货!愤怒!下面是我安装的过程,希望能帮到和我情况差不多的朋友   首 ...

  7. 批量导出hive表的建表语句

    转的这里的 首先先导出所有的table表 hive -e "use xxxdb;show tables;" > tables.txt 然后再使用hive内置语法导出hive表 ...

  8. [Hive_3] Hive 建表指定分隔符

    0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name stri ...

  9. Hive学习笔记——安装和内部表CRUD

    1.首先需要安装Hadoop和Hive 安装的时候参考 http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/46493553 安装的版本是apache-hive-2 ...

随机推荐

  1. prototype原型模式

    /** * 原型模式 Prototype * 用原型实例指定创建对象的种类,并通过拷贝这些原型创建新的对象 */ 需求: public class Resume { /** * 要求:一个简历类,必须 ...

  2. Webroot SecureAnywhere AntiVirus 2014 – 免费6个月

    Webroot SecureAnywhere 是由webroot推出的一款云安全软件,除了能够清除病毒外,特点是体积小.强力查杀木马.间谍软件.Rootkit 等等,为你的个人私隐信息提供全面的保护. ...

  3. java基础第9天

    抽象 abstract 抽象类和抽象方法必须用abstract关键字修饰 抽象类格式 abstract class 类名{} 抽象方法定义,在返回值钱,或修饰符前加上abstract关键字 方法没有方 ...

  4. java- Collection Map集合

    package map; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import jav ...

  5. Winform开发之SqlCommand常用属性和方法

    SqlCommand类表示要对 SQL Server 数据库执行的一个 Transact-SQL 语句或存储过程,有若干个属性和若干个方法,具体的各类方法使用可以从msdn上找到. 这里介绍几个常用东 ...

  6. layers框架

  7. ZetCode PyQt4 tutorial Dialogs

    #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ ZetCode PyQt4 tutorial In this example, ...

  8. udev笔记

    1.udevd的主配置文件是/etc/udev/udev.conf 2.使用udev来监听U的hot-plug事件 #include <stdio.h> #include <stdl ...

  9. python实现判断一个字符串是否是合法IP地址

    #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:判断一个字符串是否是合法IP地址 ''' import re def jud ...

  10. 什么是HBase(二) 关于HFile分割

    关于HFile的分割,是首先要从HFile的合并说起,上回书讲到memstore会不定期刷HFile,然后这些HFile将会被不定过期的被监控程序进行小合并+大合并(所有的文件,不分column fa ...