Apache Hive 简介及安装

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，并提供类 SQL 查询功能。

本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。

主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。

数据库和数据仓库的区别在于：

• 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
• 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
• 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的 User 表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。
• 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

Hive优缺点

优点：

• 可扩展性,横向扩展，Hive 可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务 横向扩展：通过分担压力的方式扩展集群的规模 纵向扩展：一台服务器cpu i7-6700k 4核心8线程，8核心16线程，内存64G => 128G
• 延展性，Hive 支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
• 良好的容错性，可以保障即使有节点出现问题，SQL 语句仍可完成执行

缺点：

• Hive 不支持记录级别的增删改操作，但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结 果导入到文件中（当前选择的 hive-2.3.2 的版本支持记录级别的插入操作）
• Hive 的查询延时很严重，因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间，所以不能 用在交互查询系统中。
• Hive 不支持事务（因为不没有增删改，所以主要用来做 OLAP（联机分析处理），而 不是 OLTP（联机事务处理），这就是数据处理的两大级别）。

Hive架构

 hive client我们一般用shell，hive metastore 我们一般配置成mysql。

Hive数据模型

Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式
在创建表时指定数据中的分隔符，Hive 就可以映射成功，解析数据。

Hive 中包含以下数据模型：

• db ：在 hdfs 中表现为 hive.metastore.warehouse.dir 目录下一个文件夹
• table ：在 hdfs 中表现所属 db 目录下一个文件夹
• external table ：数据存放位置可以在 HDFS 任意指定路径
• partition ：在 hdfs 中表现为 table 目录下的子目录
• bucket ：在 hdfs 中表现为同一个表目录下根据 hash 散列之后的多个文件
• view：与传统数据库类似，只读，基于基本表创建

Hive安装部署

1，Hive 安装前需要安装好 JDK 和 Hadoop。配置好环境变量。

2，上传安装文件 apache-hive-x.x.x-bin.tar.gz，并解压。

3，配置HIVE_HOME环境变量

vi  /export/servers/hive/conf/hive-env.sh 

配置其中的HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.4

4，配置元数据库信息，在conf文件夹内新添加hive-site.xml文件（分别配置mysql的位置，mysql的Driver，mysql的账号和密码）

vi  hive-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://192.168.44.31:3306/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>root</value>
        <description>password to use against metastore database</description>
    </property>
</configuration>

5，把mysql-connector-java-5.1.32.jar上传到  Hive的lib文件夹中

6，启动hive，我们一般把Hive当做服务启动

启动Hive
bin/hiveserver2

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接
[root@bigdata-02 bin]# ./beeline 
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> ! connect jdbc:hive2://bigdata-01:10000
Connecting to jdbc:hive2://bigdata-01:10000
Enter username for jdbc:hive2://bigdata-01:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://bigdata-01:10000: ******
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ