第1章 Hive入门
1.1 什么是Hive
1）Hive简介
Hive是由Facebook开源，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表，并提供类SQL查询功能。
2）Hive****本质
Hive是一个Hadoop客户端，用于将HQL（Hive SQL）转化成MapReduce程序。
（1）Hive中每张表的数据存储在HDFS
（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（也可配置为Spark或者Tez）
（3）执行程序运行在Yarn上
1.2 Hive架构原理
1）用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC。
说明：JDBC和ODBC的区别。
（1）JDBC的移植性比ODBC好；（通常情况下，安装完ODBC驱动程序之后，还需要经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。所以，安装一次就需要再配置一次。JDBC只需要选取适当的JDBC数据库驱动程序，就不需要额外的配置。在安装过程中，JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。）
（2）两者使用的语言不同，JDBC在Java编程时使用，ODBC一般在C/C++编程时使用。
2）元数据：Metastore
元数据包括：数据库（默认是default）、表名、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。
默认存储在自带的derby数据库中，由于derby数据库只支持单客户端访问，生产环境中为了多人开发，推荐使用MySQL存储Metastore。
3）驱动器：Driver
（1）解析器（SQLParser）：将SQL字符串转换成抽象语法树（AST）
（2）语义分析（Semantic Analyzer）：将AST进一步划分为QeuryBlock
（3）逻辑计划生成器（Logical Plan Gen）：将语法树生成逻辑计划
（4）逻辑优化器（Logical Optimizer）：对逻辑计划进行优化
（5）物理计划生成器（Physical Plan Gen）：根据优化后的逻辑计划生成物理计划
（6）物理优化器（Physical Optimizer）：对物理计划进行优化
（7）执行器（Execution）：执行该计划，得到查询结果并返回给客户端
4）Hadoop
使用HDFS进行存储，可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。
第2章 Hive安装
2.1 Hive安装地址
1）Hive****官网地址
2）文档查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
3）下载地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
4）github****地址
GitHub - apache/hive: Apache Hive
2.2 Hive安装部署
2**.2.1 **安装Hive
#修改名字
cd /opt/module
mv apache-hive-3.1.3-bin/ hive
添加环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
source /etc/profile.d/my_env.sh
进入目录 并初始化数据库
cd /opt/module/hive/bin
./schematool -dbType derby -initSchema
生成db文件
2**.2.2 **启动并使用Hive
1****）启动Hive
./hive
2****）使用Hive
show databases;
show tables;
create table stu(id int, name string);
insert into stu values(1,"ss");
select * from stu;
观察HDFS的路径/user/hive/warehouse/stu，体会Hive与Hadoop之间的关系。
Hive中的表在Hadoop中是目录；Hive中的数据在Hadoop中是文件。
3）在X*shell窗口中开启另一个窗口开启Hive，在/tmp/root目录下监控hive*.log****文件
tail -500 /tmp/root/hive.log
Caused by: ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /opt/module/hive/metastore_db.
at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source)
at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source)
at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.privGetJBMSLockOnDB(Unknown Source)
at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.run(Unknown Source)
...
原因在于Hive默认使用的元数据库为derby。derby数据库的特点是同一时间只允许一个客户端访问。如果多个Hive客户端同时访问，就会报错。由于在企业开发中，都是多人协作开发，需要多客户端同时访问Hive，怎么解决呢？我们可以将Hive的元数据改为用MySQL存储，MySQL支持多客户端同时访问。
2.3 MySQL安装
2.3.1 安装MySQL
1）上传MySQL安装包以及MySQL驱动jar包
mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
mysql-connector-java-5.1.37.jar
2）解压MySQL安装包
mkdir mysql_lib
tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C mysql_lib/
3）卸载系统自带的mariadb
sudo rpm -qa | grep mariadb | xargs sudo rpm -e --nodeps
4）安装MySQL依赖
cd mysql_lib
sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
5）安装****mysql-client
sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
6）安装****mysql-server
sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
*2.4 配置Hive元数据存储到MyS*QL
2.4.1 配置元数据到****MySQL
1****）新建Hive元数据库
#登录MySQL
mysql -uroot -p123456
#创建Hive元数据库
mysql> create database metastore;
mysql> quit;
2）将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下。
cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib
3*）在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive*-site.xml****文件
vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
添加如下内容：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- jdbc连接的URL -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>
<!-- jdbc连接的Driver-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!-- jdbc连接的username-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- jdbc连接的password -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
<!-- Hive默认在HDFS的工作目录 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
</configuration>
5****）初始化Hive元数据库（修改为采用MySQL存储元数据）
bin/schematool -dbType mysql -initSchema -verbose
**2.4.2 **验证元数据是否配置成功
1）再次启动Hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
2****）使用Hive
hive> show databases;
hive> show tables;
hive> create table stu(id int, name string);
hive> insert into stu values(1,"ss");
hive> select * from stu;
3****）在Xshell窗口中开启另一个窗口开启Hive（两个窗口都可以操作Hive，没有出现异常）
hive> show databases;
hive> show tables;
hive> select * from stu;
**2.5 **Hive服务部署
2.5.1 hiveserver2****服务
Hive的hiveserver2服务的作用是提供jdbc/odbc接口，为用户提供远程访问Hive数据的功能，例如用户期望在个人电脑中访问远程服务中的Hive数据，就需要用到Hiveserver2。
1）hiveserver2部署
（1）Hadoop端配置
hivesever2的模拟用户功能，依赖于Hadoop提供的proxy user（代理用户功能），只有Hadoop中的代理用户才能模拟其他用户的身份访问Hadoop集群。因此，需要将hiveserver2的启动用户设置为Hadoop的代理用户，配置方式如下：
修改配置文件core-site.xml，然后记得分发三台机器
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml
增加如下配置：
<!--配置所有节点的atguigu用户都可作为代理用户-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<!--配置atguigu用户能够代理的用户组为任意组-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<!--配置atguigu用户能够代理的用户为任意用户-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.users</name>
<value>*</value>
</property>
（2）Hive端配置
在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
vim hive-site.xml
<!-- 指定hiveserver2连接的host -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
</property>
3）重启hadoop
/usr/local/myhadoop.sh stop
/usr/local/myhadoop.sh start
3）测试
（1）启动hiveserver2
cd /opt/module/hive
nohup bin/hiveserver2 >/dev/null 2>&1 &
（2）使用命令行客户端beeline进行远程访问
启动beeline客户端,
bin/beeline
输入 !connect jdbc:hive2://hadoop2:10000
输入root
按下enter跳过
（3）使用Datagrip图形化客户端进行远程访问
4）配置DataGrip连接
选择默认库并数据查询
2.5.2 metastore****服务
Hive的metastore服务的作用是为Hive CLI或者Hiveserver2提供元数据访问接口。
1****）metastore运行模式
metastore有两种运行模式，分别为嵌入式模式和独立服务模式。下面分别对两种模式进行说明：
2）独立服务模式
生产环境中，不推荐使用嵌入式模式。因为其存在以下两个问题：
（1）嵌入式模式下，每个Hive CLI都需要直接连接元数据库，当Hive CLI较多时，数据库压力会比较大。
（2）每个客户端都需要用户元数据库的读写权限，元数据库的安全得不到很好的保证。
2）metastore部署
（1）嵌入式模式
嵌入式模式下，只需保证Hiveserver2和每个Hive CLI的配置文件hive-site.xml中包含连接元数据库所需要的以下参数即可：
<!-- jdbc连接的URL -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>
<!-- jdbc连接的Driver-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!-- jdbc连接的username-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- jdbc连接的password -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
**2.5.3 **编写Hive服务启动脚本（了解）
1）为了方便使用，可以直接编写脚本来管理服务的启动和关闭
vim $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
内容如下：此脚本的编写不要求掌握。直接拿来使用即可。
#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
if [ ! -d $HIVE_LOG_DIR ]
then
mkdir -p $HIVE_LOG_DIR
fi
#检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口
function check_process()
{
pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
echo $pid
[[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
}
function hive_start()
{
metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
[ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动"
server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
[ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
}
function hive_stop()
{
metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
[ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动"
server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
[ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
}
case $1 in
"start")
hive_start
;;
"stop")
hive_stop
;;
"restart")
hive_stop
sleep 2
hive_start
;;
"status")
check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常"
check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
;;
*)
echo Invalid Args!
echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
;;
esac
3）添加执行权限
chmod +x $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
4）启动Hive后台服务
hiveservices.sh start
2**.6 **Hive使用技巧
2.6.1 Hive常用交互命令
1****）在Hive命令行里创建一个表student，并插入1条数据
hive (default)> create table student(id int,name string);
OK
Time taken: 1.291 seconds
hive (default)> insert into table student values(1,"zhangsan");
hive (default)> select * from student;
OK
student.id student.name
1 zhangsan
Time taken: 0.144 seconds, Fetched: 1 row(s)
2）“-e”不进入hive的交互窗口执行hql****语句
bin/hive -e "select id from student;"
3）“-f”执行脚本中的hql****语句
（1）在/opt/module/hive/下创建datas目录并在datas目录下创建hivef.sql文件
mkdir datas
vim hivef.sql
（2）文件中写入正确的hql语句
select * from student;
（3）执行文件中的hql语句
bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql
（4）执行文件中的hql语句并将结果写入文件中
bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql > /opt/module/hive/datas/hive_result.txt
2.6.3 Hive常见属性配置
1）Hive****客户端显示当前库和表头
（1）在hive-site.xml中加入如下两个配置:
vim hive-site.xml
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
<description>Whether to print the names of the columns in query output.</description>
</property>
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
<description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description>
</property>
（2）hive客户端在运行时可以显示当前使用的库和表头信息
/opt/module/hive/bin/hive
3）Hive的JVM****堆内存设置
新版本的Hive启动的时候，默认申请的JVM堆内存大小为256M，JVM堆内存申请的太小，导致后期开启本地模式，执行复杂的SQL时经常会报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，因此最好提前调整一下HADOOP_HEAPSIZE这个参数。
（1）修改$HIVE_HOME/conf下的hive-env.sh.template为hive-env.sh
第3章 DDL（Data Definition Language）数据定义
**3.1 **数据库（database）
3.1**.**1 创建数据库
-- 创建数据库，不指定路径
create database db_hive1;
-- 创建一个数据库，指定路径
create database db_hive2 location '/db_hive2';
-- 创建一个数据库，带有dbproperties
create database db_hive3 with dbproperties ('create_date'='2022-11-18');
3.1.2 查询数据库
-- 查看数据库
show databases ;
show databases like 'db*';
-- 查看数据库信息
describe database db_hive3;
-- 查看数据库详细信息
describe database extended db_hive3 ;
3.1.3 修改数据库
alter database db_hive3 set dbproperties ('create_date'='2022-11-20');
3.1.4 删除数据库
-- 删除数据库
drop database db_hive2 ;
-- 删除非空数据库
drop database db_hive3 cascade ;
**3.2 **表（table）
**3.2.1 创建表 **
创建内部表并制定路径
create table if not exists student(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student1';
mkdir /opt/module/datas
vim /opt/module/datas/student.txt
1001 student1
1002 student2
1003 student3
1004 student4
1005 student5
1006 student6
1007 student7
1008 student8
1009 student9
1010 student10
1011 student11
1012 student12
1013 student13
1014 student14
1015 student15
1016 student16
hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student1
select * from student
删除表后，数据目录被删除
在hive中创建外部表
-- 创建外部表
create external table if not exists student1
(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';
select *
from student1;
hadoop中上传文件
hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student
删除表，文件依然存在
drop table student1
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