一、hive概述

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,并提供简单的 sql 查询功能,可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。使用SQL来快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce 应用,学习成本低,十分适合数据仓库的统计分析。

【数据仓库】英文名称为 Data Warehouse,可简写为 DW 或 DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。一句话概括:  数据仓库是用来做 查询分析的数据库, 基本不用来做插入,修改,删除操作。

 1、数据处理分类

(1)联机事务处理 OLTP(on-linetransaction processing)  

  OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作;

(2)联机分析处理P OLAP(On-Line AnalyticalProcessing)

  OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执行市场,强调磁盘I/O,强调分区等。

---类比表

 

2.hive架构原理

用户接口主要有三个:CLI命令行,Client 和 WUI。

(1)最常用的是 CLI 命令行,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本; Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server。

在启动Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。

(2)Hive将 元数据存储在数据库中,如mysql、 derby 。 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。

(3)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。

(4)Hive的数据存储在HDFS中,大部分的查询、计算由MapReduce完成(包含*的查询,比如select * from tbl不会生成MapRedcue任务)

 二、hive搭建及三种模式

 1.hive的搭建

1.1、安装 Hive安装环境以及前提说明:首先,Hive 是依赖于 hadoop 系统的,因此在运行 Hive 之前需要保证已经搭建好 hadoop 集群环境。

---安装一个关系型数据 mysql

1.2、配置环境变量:(类似于下面这样,跟之前hadoop1 /2.x 配置一样)

– HADOOP_HOME=/**/*
– HIVE_HOME=$*/**/*

1.3、替换和添加相关 jar 包--修改 HADOOP_HOME\share/hadoop/yarn/lib 目录下的 jline-*.jar将其替换成 HIVE_HOME\lib 下的 jline-2.12.jar。

--将 hive 连接 mysql 的 jar 包:mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar拷贝到 hive 解压目录的 lib 目录下

1.4、修改配置文件(选择 3 种模式里哪一种)见三种安装模式
1.5、启动 hive:bin/hive

2.三种模式: (内嵌模式/本地模式/远程模式)

2.1 内嵌模式

这种安装模式的元数据是内嵌在Derby数据库中的,只能允许一个会话连接,数据会存放到HDFS上。

这种方式是最简单的存储方式,只需要hive-site.xml做如下配置便可(注:使用 derby 存储方式时,运行 hive 会在当

前目录生成一个 derby 文件和一个 metastore_db)

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;creat
e=true</value> </property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
</configuration>

 2.2 本地模式

这种安装方式和嵌入式的区别在于,不再使用内嵌的 Derby 作为元数据的存储介质,而是使用其他数据库比如 MySQL 来存储元数据且是一个多用户的模式

运行多个用户 client 连接到一个数据库中。这种方式一般作为公司内部同时使用 Hive。这里有一个前提,每一个用户必须要有对 MySQL 的访问权利,即每

一个客户端使用者需要知道 MySQL 的用户名和密码才行。这种存储方式需要在本地运行一个 mysql 服务器,并作如下配置(下面两种使用 mysql 的方式,

需要将 mysql 的 jar 包拷贝到$HIVE_HOME/lib 目录下)。

注: mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar拷贝到 hive 解压目录的 lib 目录下

jar包 链接:https://pan.baidu.com/s/17LzbGrLpLAcs-guXz2ttLg 密码:4k6w)

vim hive-site-xml   配置如下:

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<!--数据仓库的位置,默认是/user/hive/warehouse-->
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive_rlocal/warehouse</value>
</property>
<property>
<!--控制hive是否连接一个远程metastore服务器还是开启一个本地客户端jvm-->
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<!--JDBC连接字符串,默认jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true-->
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node03/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=t
rue</value>
</property>
<property>
<!--JDBC的driver,默认org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver-->
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<!--username,默认APP-->
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>

启动:

①开启集群(hive需要依赖集群);  service  iptables stop     zkServer.sh start   start-all.sh

②开启mysql服务器:先在mysql中链接到客户端,本机创建的数据库名为hive

再到客户端:service  mysqld start    -----> mysql  -u root   -p   (用户名/密码)

③启动hive:  执行hive

小试牛刀:

创建一个数据库:zhangsan

hive> show databases;
OK
default
wuxiong
Time taken: 0.051 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> create database zhangsan;
OK
Time taken: 0.113 seconds
hive> show databases;
OK
default
wuxiong
zhangsan
Time taken: 0.046 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive>

是否生效:①查看集群对应的目录 :    hive-site-xml配置文件中已定义了目录的存放位置:/user/hive/warehouse    ------>打开node02节点(active)

②本地mysql数据库hive中查看:hive_remote  ----->dbs----->会发现:

ok,数据库创建完毕!存放位置也能找到!

接上述'zhangsan'数据库继续创建一张表:

use   zhangsan;

查找:①mysql--->hive----->hive_remote------>TBLS

②集群中:

 2.3 远程模式

remote:这种存储方式需要在远端服务器运行一个 mysql 服务器,并且需要在 Hive 服务器启动 meta服务。本机配置了

三个节点:node01、node02、node03,node01上已配置了mysql,现在以node02为服务端,node03为客户端依次配置系统文件

hive-site.xml

 node02配置如下:

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node01:3306/hive2?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>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
</configuration>

node03配置如下:

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node01:9083</value>
</property>
</configuration>

启动:

node02 (服务端):  hive --server  metastore

node03(客户端):启动 hive

hadoop--hive数据仓库的更多相关文章

  1. Hive -- 基于Hadoop的数据仓库分析工具

    Hive是一个基于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,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库 ...

  2. Hive和SparkSQL: 基于 Hadoop 的数据仓库工具

    Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库工具 前言 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,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转 ...

  3. 基于Hadoop的数据仓库Hive

    Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理.特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hi ...

  4. 大数据之路week07--day05 (一个基于Hadoop的数据仓库建模工具之一 HIve)

    什么是Hive? 我来一个短而精悍的总结(面试常问) 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一(后面还有TEZ,Spark). 2:hive可以使用类sql方言,对存储在hdfs上的数据进 ...

  5. Hadoop Hive基础sql语法

     目录 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 ...

  6. Hadoop Hive概念学习系列之什么是Hive?(一)

    参考  <Hadoop大数据分析与挖掘实战>的在线电子书阅读                   http://yuedu.baidu.com/ebook/d128cf8e33687e21 ...

  7. Hadoop Hive与Hbase整合+thrift

    Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句 ...

  8. Hadoop Hive sql语法详解

    Hadoop Hive sql语法详解 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 ...

  9. Hadoop Hive与Hbase关系 整合

    用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Ha ...

  10. Hadoop Hive sql 语法详细解释

    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,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查 ...

随机推荐

  1. Application Context的设计

    基本上每一个应用程序都会有一个自己的Application,并让它继承自系统的Application类,然后在自己的Application类中去封装一些通用的操作.其实这并不是Google所推荐的一种 ...

  2. Jmeter入门--参数化、集合点

    一.参数化 1.用户定义的变量 用户自定义变量中的定义的所有参数的值在测试计划的执行过程中不能发生取值的改变,因此一般仅将测试计划中不需要随迭代发生改变的参数(只取一次值的参数)设置在此处.例如应用的 ...

  3. 关于Entity Framework更新的几种方式以及可能遇到的问题(附加类型“Model”的实体失败,因为相同类型的其他实体已具有相同的主键值)在使用 "Attach" 方法或者将实体的状态设置为 "Unchanged" 或 "Modified" 时如果图形中的任何实体具有冲突键值,则可能会发生上述行为

    在日常使用Entity Framework中,数据更新通常会用到.下面就简单封装了一个DBContext类 public partial class EFContext<T> : DbCo ...

  4. CentOS针对磁盘IO[jdb2进程]的优化

    CentOS的jdb2进程总是沾满io,查了一些资料后才知道,这个问题源自系统bug,在此记录一下解决办法: 将高IO的磁盘,用以下参数remount即可 mount -t ext4 -o remou ...

  5. Android点击事件

    Android点击事件 备注 全局实现View.OnClickListener 或许需要将MainActivity设置为public 注册事件 btn_login.setOnClickListener ...

  6. Sharepoint 2013/2010 登陆身份验证

    SharePoint 2013 and SharePoint 2010登陆身份验证格式: <IdentityClaim>:0<ClaimType><ClaimValueT ...

  7. codeforces 432E Square Tiling

    codeforces 432E Square Tiling 题意 题解 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define fi ...

  8. bootstrap datetimepicker 在 angular 项目中的运用

    datetimepocker 是一个日期时间选择器,bootstrap datetimepicker 是 bootstrap 日期时间表单组件.访问 bootstrap-datetimepicker  ...

  9. ubuntu16.04安装visual-studio-code

    微软主页的安装说明,https://code.visualstudio.com/docs/setup/linux    有一点英语基础就能看懂,写的很好,一切以官方文档为主 方法一:可以使用umake ...

  10. (动态)代理于HOOK的区别于关系

    代理模式是MITM中间人攻击模式: 是拦截对象的所有交互,然后进行处理转发: HOOK模式是定点拦截,只针对单个函数做处理转发: HOOK模式可以在动态代理模式基础上实现:因为代理模式拦截所有.