欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

Hive的安装和建表

程序员文章站 2022-07-14 15:32:13
...

认识Hive

Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL去查询分析需要的内容,这套SQL简称Hive SQL,使不熟悉MapReduce用户很方便地利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

1. 解压

tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /home/hadoop/app

2. 配置mysql metastore(切换到root用户)

  • 安装MySQL


##rpm包安装
rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm 
rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm

##若安装过程出现依赖库冲突,按照以下步骤解决(以冲突库mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686为例)
##解决依赖包冲突
##查出冲突库
rpm -qa | grep mysql

##删除冲突库
rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps
  • 修改MySQL密码

    执行/usr/bin/mysql_secure_installation

(注意:删除匿名用户,允许用户远程连接)

  • 进行登录

3. 配置hive

复制hive-default.xml.template文件并改名为 hive-site.xml,删除hive-site.xml所有内容,并添加如下内容:

<!-- 指定连接数据库hive,不存在则创建 -->
<property>
     <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
     <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
     <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
   </property>
<!-- 指定数据库驱动 -->
   <property>
     <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
     <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
     <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
   </property>
<!-- 指定数据库用户名 -->
   <property>
     <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
     <value>root</value>
     <description>username to use against metastore database</description>
   </property>
<!-- 指定数据库密码 -->
   <property>
     <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
     <value>root</value>
     <description>password to use against metastore database</description>
   </property>

4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下

如果出现没有权限的问题,在MySQL授权(在安装mysql的机器上执行)

## 使用root登录mysql
mysql -u root

##赋予所有表上的权限给root用户,*.*表示所有库下的所有表,%表示所有的主机都可以访问,密码是root
   
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;

##或者
grant all on *.* to [email protected]'主机名' identified by 'root';

5. 建表

Hive中的一张表对应HDFS上的一个文件夹,一个分区对应文件中的子文件夹,外部表只是指向某一文件数据,删除外部表不会删除文件。

  • 启动hive

    在hive安装目录的bin目录下执行./hive
  • 默认是内部表

 #创建数据库
 CREATE DATABASE test;
 
 #选择刚创建的数据库
 USE test;
 
 #创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS control_20180815(ordertime STRING, userid STRING, songIndex INT, songid STRING, presource INT)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\|'
LINES TERMINATED BY '\n';

#载入数据
#将本地数据文件装载刚创建的表
#本地数据文件里的数据格式要符合hive表创建时的描述,上面创建时字段分隔符为|,行分隔符为\n
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/lmh/testModel/control-20180815' OVERWRITE INTO TABLE control_20180815;

#将表格数据导出到本地
#可以自定义导出时的字段分隔符和行分割符
insert overwrite local directory '/home/lmh/testModel/myexpofen-20180815'  
row format delimited fields terminated by '|' 
select * from myexpofen_20180815;
  • 建分区表

create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 建外部表

create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/td_ext';

6. 创建分区表

  • 普通表和分区表区别:有大量数据增加的需要建分区表

create table book (id bigint, name string) partitioned by (pubdate string) row format delimited fields terminated by '\t'; 
  • 分区表加载数据

##将文本文件book.txt导入book表中
load data local inpath './book.txt' overwrite into table book partition (pubdate='2010-08-22');
   
load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA");

select nation, avg(size) from beauties group by nation order by avg(size);