什么是Hive

• Hive 是建立在 Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
• Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/R Job然后在Hadoop执行。
• Hive的表其实就是HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/R Job里使用这些数据。

Hive的metastore

• metastore是hive元数据的集中存放地（元数据存在hive数据库的数据表与HDFS存储文件的对应关系）
• metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎
• Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话
• 使用Mysql作为外置存储引擎，多用户同时访问

Hive系统架构

Hive安装

把hive-0.12.0.tar.gz解压到/data/目录下

[root@master conf]# tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz -C /data

配置Hive环境变量，可参考java环境变量配置。

[root@master conf]# source /etc/profile

配置mysql metastore

上传mysql数据库驱动mysql-connector-java-5.1.28.jar到/data/hive-0.12.0/lib

如果hive-site.xml 文件不存在，则新建一个文件，内容如下所示。

<configuration>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

<value>jdbc:mysql://localhost: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>itcast</value>

</property>

</configuration>

创建数据库

hive> create database user;

删除数据库

hive> drop database user;

创建表

hive> create table student(id int,name string,age int,address string);

加载数据

hive> load data [local] inpath '/home/testData/studentData.txt' [overwrite] into table student;

说明：local加载本地数据文件

overwrite 是否覆盖表中的数据

修改表

ALTER TABLE name RENAME TO new_name

ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name

ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type

ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

删除表

hive> DROP TABLE IF EXISTS student;

分区表

hive> create table partition_people(id int,name string,age int,address string)

partitioned by (dq string)

row format delimited fields terminated by ','

stored as sequencefile;

说明：

partitioned by (dq string) 按照dq进行分区

row format delimited fields terminated by ','; 按照”,”进行分割

stored as sequencefile; #用哪种方式存储数据，sequencefile是hadoop自带的文件压缩格式

新增分区

hive> alter table partition_people add partition(dq='shanghai');

加载数据

hive> load data local inpath '/home/testData/people.txt' overwrite into table partition_people partition(dq='shanghai');

重命名分区

hive> ALTER TABLE employee PARTITION (year=’1203’)

> RENAME TO PARTITION (Yoj=’1203’);

删除分区

hive> ALTER TABLE employee DROP [IF EXISTS]

> PARTITION (year=’1203’);

桶表

桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。

Hive数据模型外部表

指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition

它和内部表 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异

内部表的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除

外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个 外部表 时，仅删除该链接