【大数据存储】实验六：Hive

Hive的安装和基本操作实验

一、实验目的

了解Hive的安装和基本操作

二、实验原理

Hive定义了一套自己的SQL，简称HQL，它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。

DDL操作（数据定义语言）包括：Create、Alter、Show、Drop等。

（1）create database- 创建新数据库

（2）alter database - 修改数据库

（3）drop database - 删除数据库

（4）create table - 创建新表

（5）alter table - 变更（改变）数据库表

（6）drop table - 删除表

（7）create index - 创建索引（搜索键）

（8）drop index - 删除索引

（9）show table - 查看表

DML操作（数据操作语言）包括：Load 、Insert、Update、Delete、Merge。

（1）load data - 加载数据

①insert into - 插入数据

②insert overwrite - 覆盖数据（insert ... values从Hive 0.14开始可用。）

（2）update table - 更新表（update在Hive 0.14开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）

（3）delete from table where id = 1; - 删除表中ID等于1的数据（delete在Hive 0.14开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）

（4）merge - 合并（MERGE在Hive 2.2开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）

注意：频繁的update和delete操作已经违背了Hive的初衷。不到万不得已的情况，还是使用增量添加的方式最好。

三、Hive的安装****

1、实验环境（请补充各软件版本号）****

Ubuntu

22.04.3

Jdk

1.8.0_341

Hadoop

3.2.3

Hive

3.1.2

MySQL

8.0.3

2、Hive的安装

Hive的安装和配置主要过程、出现的问题及解决方法（截图）

未出现问题

四、Hive实验操作内容（以下各步截图）****

1.数据库的创建与删除

2.表的创建、修改、删除

3.表中数据的导入导出

4.词频统计（本地、HDFS）

（一）****实验环境准备

1.首先在Linux本地新建/data/hivetest目录。

sudo mkdir -p /data/hivetest

2.切换到/data/hivetest目录下，使用wget命令，下载http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive2中的cat_group文件

http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive4中的goods_visit文件

cd /data/hivetest
sudo wget http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive2/cat_group
sudo wget http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive4/goods_visit

sudo wget http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive2/cat_group

3.输入jps检查Hadoop相关进程，是否已经启动。若未启动，切换到/usr/local/hadoop/sbin目录下，启动Hadoop。

jps
cd /usr/local/hadoop/sbin
./start-all.sh

4.开启Hive，首先，需要保证Mysql启动。执行以下命令，查看Mysql的运行状态。

sudo service mysql status

此语句发生报错

使用sudo systemctl status mysql

输出显示Mysql未启动。执行以下启动命令。

sudo service mysql start

然后切换到/usr/local/hive/bin目录下，开启Hive。

cd /usr/local/hive/bin
./hive

（二）****Hive数据仓库的操作

1.在Hive中创建一个数据仓库，名为DB。

create database DB;

2.以上简单创建了一个DB库，但是这条sql可以更进一步的优化，我们可以加上if not exists。

create database if not exists DB;

解析：在创建库时，应避免新建的库名与已有库名重复，如果库名重复将会报出以下错误（我在已有DB库的前提下，再次创建了DB库）。

错误提示数据仓库DB已经存在，那么加入的if not exists就起了作用，如下（在已有DB库的前提下，再次创建DB库，提示成功不会报错）

加入if not exists的意思是如果没有DB库就创建，如果已有就不再创建。

3.查看数据仓库DB的信息及路径。

Describe database DB;

describe database pp;

4.删除名为DB的数据仓库。

Drop database if exists DB;

（三）****Hive数据表的操作

Hive的数据表分为两种：内部表和外部表。

Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据，生产中常使用外部表。

下面详细介绍对表操作的命令及使用方法：

即将创建的表，表名不能和已有表名重复，否则会报错，现在我们show tables一下，查看已存在的表。

Show tables;

1.创建一个名为cat的内部表，有两个字段为cat_id和cat_name，字符类型为string。

Create table cat(cat_id string,cat_name string);

查看是否创建成功。

show tables;

下面我们再次创建一个与刚才表名相同的表，看一下报错。

create table cat(cat_id string,cat_name string);

提示错误，该表已经存在！说明表与库一样，名称不能重复，解决方法是加入if not exists。

2.创建一个外部表，表名为cat2，有两个字段为cat_id和cat_name，字符类型为string。

create external table if not exists cat2(cat_id string,cat_name string);

查看是否创建成功。

show tables;

外部表较内部表而言，只是在create后加了一个external。

3.修改cat表的表结构。对cat表添加两个字段group_id和cat_code。

alter table cat add columns(group_id string,cat_code string);

使用desc命令查看一下加完字段后的cat表结构。

desc cat;

4.修改cat2表的表名。把cat2表重命名为cat3 。

alter table cat2 rename to cat3;

这个命令可以让用户为表更名，数据所在的位置和分区名并不改变。

5.删除名为cat3的表并查看。

drop table cat3;
show tables;

6.创建与已知表相同结构的表，创建一个与cat表结构相同的表，名为cat4，这里要用到like关键字。

create table cat4 like cat;

创建完成并查看结果。

show tables;

（四）****Hive中数据的导入导出

以下介绍四种常见的数据导入方式：

1.从本地文件系统中导入数据到Hive表。

首先，在Hive中创建一个cat_group表，包含group_id和group_name两个字段，字符类型为string，以“\t”为分隔符，并查看结果。

Create table cat_group(group_id string,group_name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;
show tables;

[row format delimited]关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。

[stored as textfile]关键字，是用来设置加载数据的数据类型，默认是TEXTFILE，如果文件数据是纯文本，就是使用 [stored as textfile]，然后从本地直接拷贝到HDFS上，Hive直接可以识别数据。

create table cat_group(group_id string,group_name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;

然后，将Linux本地/data/hivetest目录下的cat_group文件导入到Hive中的cat_group表中。

load data local inpath '/home/prx17/Desktop/cat_group' into table cat_group;

通过select语句查看cat_group表中是否成功导入数据，由于数据量大，使用limit关键字限制输出10条记录。

select * from cat_group limit 10;

Select * from cat_group limit 10;

导入成功。

2.将HDFS上的数据导入到Hive中。

首先，另外开启一个操作窗口，在HDFS上创建/myhivetest目录。

Hdfs fs -mkdir /myhivetest

然后，将本地/data/hivetest/下的cat_group表上传到HDFS的/myhivetest上，并查看是否创建成功。

hadoop fs -put /data/hivetest/cat_group /myhivetest
hadoop fs -ls /myhivetest

接着，在Hive中创建名为cat_group1的表，创表语句如下。

create table cat_group1(group_id string,group_name string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;

最后，将HDFS下/myhivetest中的表cat_group导入到Hive中的cat_group1表中，并查看结果。

load data inpath '/myhivetest/cat_group' into table cat_group1;
select * from cat_group1 limit 10;

导入成功。

提示：HDFS中数据导入到Hive中与本地数据导入到hive中的区别是load data后少了local。

3.从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive中。

首先在Hive中创建一个名为cat_group2的表。

create table cat_group2(group_id string,group_name string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;

用下面两种方式将cat_group1表中的数据导入到cat_group2表中。

insert into table cat_group2 select * from cat_group1;

或 insert overwrite table cat_group2 select * from cat_group1;

（insert overwrite 会覆盖数据）。

导入完成后，用select语句查询cat_group2表。

select * from cat_group2 limit 10;

4.在创建表的时候从别的表中查询出相应数据并插入到所创建的表中。

Hive中创建表cat_group3并直接从cat_group2中获得数据。

create table cat_group3 as select * from cat_group2;

创建并导入完成，用select语句查询实验结果。

select * from cat_group3 limit 10;

（五）Hive的排序（Order** **by）

Hive中的Order by和传统Sql中的Order by一样，对查询结果做全局排序，会新启动一个Job进行排序，会把所有数据放到同一个Reduce中进行处理，不管数据多少，不管文件多少，都启用一个Reduce进行处理。如果指定了hive.mapred.mode=strict（默认值是nonstrict），这时就必须指定limit来限制输出条数，原因是：所有的数据都会在同一个Reducer端进行，数据量大的情况下可能不出结果，那么在这样的严格模式下，必须指定输出的条数。

在Hive中创建一个goods_visit表，有goods_id和click_num两个字段，字符类型分别为string和int，以‘\t’为分隔符。

创建完成，查询是否创建该表（show），并查看表视图（describe）。

视图

将Linux本地/data/hivetest目录下的goods_visit文件导入到Hive中的goods_visit表中。

使用‘Order** by’对商品点击次数从大到小排序，并通过‘l******imit****’取出前20条数据。

select * from cat_group order by group_name desc limit 10;

正序就不加desc

（六）****三种常见的数据导出方式

1.导出到本地文件系统。

首先，在Linux本地新建/data/hivetest/out目录。

mkdir -p /data/hivetest/out

并将Hive中的cat_group表导出到本地文件系统/data/hivetest/out中。

注意：方法和导入数据到Hive不一样，不能用insert into来将数据导出。

(注意：应先修改文件夹访问权限，否则无法将数据写入本地文件系统

$ sudo chown -R hadoop:hadoop /data/hivetest )

insert overwrite local directory '/data/hivetest/out' select * from cat_group;

导出完成后，在Linux本地切换到/data/hive2/out目录，通过cat命令查询导出文件的内容。

cd /data/hivetest/out
ls
cat 000000_0

可以看到导出的数据，字段之间没有分割开，所以我们使用下面的方式，将输出字段以“\t”键分割。

insert overwrite local directory '/data/hivetest/out' select group_id,concat('\t',group_name) from cat_group;

通过cat命令查询/data/hivetest/out目录下的导出文件。

cd /data/hivetest/out/
cat 000000_0

2.Hive中数据导出到HDFS中

在HDFS上创建/myhivetest/out目录。

hadoop fs -mkdir -p /myhivetest/out

将Hive中的表cat_group中的数据导入到HDFS的/myhivetest/out目录里。

insert overwrite directory '/myhivetest/out' select group_id,concat('\t',group_name) from cat_group;

导入完成后，在HDFS上的/myhivetest/out目录下查看结果。

hadoop fs -ls /myhivetest/out

3.导出到Hive的另一个表中。

将Hive中表cat_group中的数据导入到cat_group4中（两表字段及字符类型相同）。

首先在Hive中创建一个表cat_group4，有group_id和group_name两个字段，字符类型为string，以‘\t’为分隔符。

create table cat_group4(group_id string,group_name string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;

然后将cat_group中的数据导入到cat_group4中。

insert into table cat_group4 select * from cat_group;

导入完成后，查看cat_group4表中数据。

select * from cat_group4 limit 10;

（七）使用Hive进行词频统计

首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件，然后编写HiveQL语句实现WordCount算法，在Ubuntu中实现步骤如下：

1.对本地文件进行词频统计

（1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下：

$ cd /data/hivetest

$ mkdir input

在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，输入任意行文本

进入hive命令行界面，编写HiveQL语句实现WordCount算法

执行完成后，用select语句查看运行结果

对HDFS中的文件进行词频统计。修改上述两个file文件内容，上传至HDFS中myhivetest/input中，使用Hive对HDFS中的这两个文件进行词频统计。

修改文件内容

上传到hdfs

数据加载进word1中

词频统计语句

结果

遇到的问题和解决办法（有一些是第一次操作的报错）

问题1：alter table usr rename to user;报错

FAILED: ParseException line 1:26 cannot recognize input near 'rename' 'to' 'user' in alter table statement

根据常见的数据库系统，"usr"和"user"都是保留字或关键字，不能直接用作表名或列名。

使用了反引号（）将表名括起来，以确保不与关键字冲突。 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/871622f53898420e89c88b61ec02dfd0.png) ****问题2****：ALTER TABLE usersCHANGE COLUMNusername` after age;报错，因为username和age的类型不同

建立新列为同类型

再次置于后成功