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    1.Hive
    1.1在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据。
    本质上讲,hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。
    hive有一套映射工具,可以把SQL转换为MapReduce中的job,可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。
    这套映射工具称之为metastore,一般存放在derby、mysql中。
    1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse,是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。
    2.hive的安装
    (1)解压缩、重命名、设置环境变量
    (2)在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml重命名
    在目录$HIVE_HOME/conf/下,执行命令mv hive-env.sh.template hive-env.sh重命名
    (3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh,修改内容如下:
    export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin
    (4)在目录$HIVE_HOME/bin下面,修改文件hive-config.sh,增加以下内容:
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
    export HIVE_HOME=/usr/local/hive
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
    3.安装mysql
    (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps
    执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
    (2)执行命令 rpm -i mysql-server-******** 安装mysql服务端
    (3)启动mysql 服务端,执行命令 mysqld_safe &
    (4)执行命令 rpm -i mysql-client-******** 安装mysql客户端
    (5)执行命令mysql_secure_installation设置root用户密码
    4. 使用mysql作为hive的metastore
    (1)把mysql的jdbc驱动放置到hive的lib目录下
    (2)修改hive-site.xml文件,修改内容如下:
    <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?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>admin</value>
    </property>
    5. 内部表
    CREATE TABLE t1(id int);
    LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/id' INTO TABLE t1;

    CREATE TABLE t3(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ';
    6. 分区表
    CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int);
    LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/down/id' INTO TABLE t4 PARTITION (day=22);
    7. 桶表
    create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;
    set hive.enforce.bucketing = true;
    insert into table t4 select id from t3;
    8. 外部表
    create external table t5(id int) location '/external';


    练习题:把原来的手机流量统计使用hive处理

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