大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

原帖地址： http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/41748863 最新课程请关注原作者博客

声明

本文基于Centos 6.x + CDH 5.x

Hive是什么

Hive 提供了一个让大家可以使用sql去查询数据的途径。让大家可以在hadoop上写sql语句。但是最好不要拿Hive进行实时的查询。因为Hive的实现原理是把sql语句转化为多个Map Reduce任务所以Hive非常慢，官方文档说Hive 适用于高延时性的场景而且很费资源。

举个简单的例子，可以像这样去查询

hive> select * from h_employee;
OK
1	1	peter
2	2	paul
Time taken: 9.289 seconds, Fetched: 2 row(s)

这个h_employee不一定是一个数据库表，有可能只是一个针对csv文件的元数据映射。

Hive 安装

相比起很多教程先介绍概念，我喜欢先动手装上，然后用例子来介绍概念。我们先来安装一下Hive

先确认是否已经安装了对应的yum源，如果没有照这个教程里面写的安装cdh的yum源http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/36629339

hive 基本包

yum install hive -y

hive metastore

yum install hive-metastore

hive服务端

yum install hive-server2 -y

如果要跟hbase通讯就安装 hive-hbase

yum install hive-hbase -y

Hive metastore 服务

3种模式

hive metastore(元数据) 服务用来存储 Hive 表的元数据和分区。下面会介绍metastore的概念，现在先搞定安装再说。hive 存储 metastore有3种模式

内置存储模式

内置存储

用的是derby作为数据库，但是这个derby很挫啊，一个纯java的数据库，同时只能有一个会话，存粹测试玩玩。所以我们说下第二种模式

本地存储模式

在这种模式下，hive metastore 服务跟HiveServer进程共用一个进程，但是会另起一个线程来运行元数据数据库，这个线程有可能在另外一个机器上。内置的metastore服务跟metastore数据库之间通过JDBC交互。比上一个方案更进一步了，但是还是不够好，因为hive metastore跟HiveServer还共用一个进程呢，于是来介绍下CDH强烈推荐的第三种模式

远程模式

Alex 的 Hadoop 菜鸟教程: 第10课 Hive 安装和使用教程

在这种模式下，Hive metastore 服务运行在独立的jvm进程里面。 HiveServer2, HCatalog, Cloudera Impala™, 和其他进程通过 Thrift 的网络 API (在 hive.metastore.uris 属性里面配置)来跟它通讯。metastore 服务跟存储 metastore 的数据库之间通过JDBC (用 javax.jdo.option.ConnectionURL 属性配置)通讯. 数据库， HiveServer 进程，和 metastore 服务可以运行在同一个机子上，但是如果把 HiveServer进程运行在另一台机器上会更高的可用性（就是不要把鸡蛋放在一个篮子里啦）和扩展性。

使用mysql作为metastore数据库

我们选择mysql作为metastore的数据库

安装mysql

如果你的机器上已经安装过mysql可以跳过这一步

yum install mysql-server

启动服务

service mysqld start

添加到自启动

chkconfig mysqld on

初始化mysql的一些参数，比如root用户的密码等

$ sudo /usr/bin/mysql_secure_installation
[...]
Enter current password for root (enter for none):
OK, successfully used password, moving on...
[...]
Set root password? [Y/n] y
New password:
Re-enter new password:
Remove anonymous users? [Y/n] Y
[...]
Disallow root login remotely? [Y/n] N
[...]
Remove test database and access to it [Y/n] Y
[...]
Reload privilege tables now? [Y/n] Y
All done!

安装mysql JDBC驱动

$ sudo yum install mysql-connector-java
$ ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /usr/lib/hive/lib/mysql-connector-java.jar

第二步是把驱动建立一个软链到hive的lib库里面，让hive可以加载

创建metastore需要的用户和库

创建metastore库

$ mysql -u root -p
Enter password:
mysql> CREATE DATABASE metastore;
mysql> USE metastore;
mysql> SOURCE /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/hive-schema-0.13.0.mysql.sql;

创建hive用户

官方给的例子是

mysql> CREATE USER 'hive'@'metastorehost' IDENTIFIED BY 'mypassword';
...
mysql> REVOKE ALL PRIVILEGES, GRANT OPTION FROM 'hive'@'metastorehost';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hive'@'metastorehost';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;

这边metastorehost换成你metastore的机器的host名字，mypassword换成你想设定的密码

在本例子中是这样

mysql> CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive';mysql> REVOKE ALL PRIVILEGES, GRANT OPTION FROM 'hive'@'%';mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hive'@'%';mysql> FLUSH PRIVILEGES;mysql> quit;

配置hive

编辑 /usr/lib/hive/conf/hive-site.xml

假设你安装mysql的机器名叫host1，在 javax.jdo.option.ConnectionURL 中配置上jdbc连接
hive.metastore.uris 这个参数必须用ip，不懂为什么
hive.metastore.schema.verification 官方建议用true，官方说新旧版本的hive数据结构差别很大，要打开验证，免得出错

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://host1/metastore</value>
    <description>the URL of the MySQL database</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>hive</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.fixedDatastore</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.autoStartMechanism</name> 
    <value>SchemaTable</value>
  </property> 
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://192.168.199.126:9083</value>
    <description>IP address (or fully-qualified domain name) and port of the metastore host</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

配置HiveServer2

编辑 /etc/hive/conf/hive-site.xml 增加或者修改这两项

<property>
  <name>hive.support.concurrency</name>
  <description>Enable Hive's Table Lock Manager Service</description>
  <value>true</value>
</property>

<property>
  <name>hive.zookeeper.quorum</name>
  <description>Zookeeper quorum used by Hive's Table Lock Manager</description>
  <value>host1,host2</value>
</property>

如果你修改了zookeeper 的默认端口就增加或修改这个属性

<property>  <name>hive.zookeeper.client.port</name>  <value>2222</value>  <description>  The port at which the clients will connect.  </description></property>

启动服务

启动顺序是 hive-metastore -> hive-server2

service hive-metastore start
service hive-server2 start

启动的时候遇到问题

我遇到了一个问题，启动的时候报错

Starting Hive Metastore Server
Error creating temp dir in hadoop.tmp.dir /data/hdfs/tmp due to Permission denied

给 /tmp 文件夹一个写权限就好了

cd /data/hdfschmod a+rwx tmp

测试是否安装成功

使用hive进入客户端

$ hivehive>hive> show tables;OKTime taken: 10.345 seconds

Hive使用

metastore

Hive 中建立的表都叫metastore表。这些表并不真实的存储数据，而是定义真实数据跟hive之间的映射，就像传统数据库中表的meta信息，所以叫做metastore。实际存储的时候可以定义的存储模式有四种：

内部表（默认）
分区表
桶表
外部表

举个例子，这是一个简历内部表的语句

CREATE TABLE worker(id INT, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';

这个语句的意思是建立一个worker的内部表，内部表是默认的类型，所以不用写存储的模式。并且使用逗号作为分隔符存储

建表语句支持的类型

基本数据类型

tinyint / smalint / int /bigint

float / double

boolean

string

复杂数据类型

Array/Map/Struct

没有date /datetime

建完的表存在哪里呢？

在 /user/hive/warehouse 里面，可以通过hdfs来查看建完的表位置

$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse
Found 11 items
drwxrwxrwt   - root     supergroup          0 2014-12-02 14:42 /user/hive/warehouse/h_employee
drwxrwxrwt   - root     supergroup          0 2014-12-02 14:42 /user/hive/warehouse/h_employee2
drwxrwxrwt   - wlsuser  supergroup          0 2014-12-04 17:21 /user/hive/warehouse/h_employee_export
drwxrwxrwt   - root     supergroup          0 2014-08-18 09:20 /user/hive/warehouse/h_http_access_logs
drwxrwxrwt   - root     supergroup          0 2014-06-30 10:15 /user/hive/warehouse/hbase_apache_access_log
drwxrwxrwt   - username supergroup          0 2014-06-27 17:48 /user/hive/warehouse/hbase_table_1
drwxrwxrwt   - username supergroup          0 2014-06-30 09:21 /user/hive/warehouse/hbase_table_2
drwxrwxrwt   - username supergroup          0 2014-06-30 09:43 /user/hive/warehouse/hive_apache_accesslog
drwxrwxrwt   - root     supergroup          0 2014-12-02 15:12 /user/hive/warehouse/hive_employee

一个文件夹对应一个metastore表

Hive 各种类型表使用

内部表

CREATE TABLE workers( id INT, name STRING)  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054';

通过这样的语句就建立了一个内部表叫 workers，并且分隔符是逗号， \054 是ASCII 码

我们可以通过 show tables; 来看看有多少表，其实hive的很多语句是模仿mysql的，当你们不知道语句的时候，把mysql的语句拿来基本可以用。除了limit比较怪，这个后面会说

hive> show tables;OKh_employeeh_employee2h_employee_exporth_http_access_logshive_employeeworkersTime taken: 0.371 seconds, Fetched: 6 row(s)

建立完后，我们试着插入几条数据。这边要告诉大家Hive不支持单句插入的语句，必须批量，所以不要指望能用insert into workers values (1,’jack’) 这样的语句插入数据。hive支持的插入数据的方式有两种：

从文件读取数据
从别的表读出数据插入(insert from select)

这里我采用从文件读数据进来。先建立一个叫 worker.csv的文件

$ cat workers.csv1,jack2,terry3,michael

用LOAD DATA 导入到Hive的表中

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/workers.csv' INTO TABLE workers;Copying data from file:/home/alex/workers.csvCopying file: file:/home/alex/workers.csvLoading data to table default.workersTable default.workers stats: [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 25, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.655 seconds

注意

不要少了那个 LOCAL ， LOAD DATA LOCAL INPATH 跟 LOAD DATA INPATH 的区别是一个是从你本地磁盘上找源文件，一个是从hdfs上找文件
如果加上OVERWRITE可以再导入之前先清空表，比如 LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/alex/workers.csv’ OVERWRITE INTO TABLE workers;

查询一下数据

hive> select * from workers;
OK
1	jack
2	terry
3	michael
Time taken: 0.177 seconds, Fetched: 3 row(s)

我们去看下导入后在hive内部表是怎么存的

# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/workers/Found 1 items-rwxrwxrwt   2 root supergroup         25 2014-12-08 15:23 /user/hive/warehouse/workers/workers.csv

原来就是原封不动的把文件拷贝进去啊！就是这么土！

我们可以试验再放一个文件 workers2.txt （我故意把扩展名换一个，其实hive是不看扩展名的）

# cat workers2.txt 4,peter5,kate6,ted

导入

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/workers2.txt' INTO TABLE workers;Copying data from file:/home/alex/workers2.txtCopying file: file:/home/alex/workers2.txtLoading data to table default.workersTable default.workers stats: [num_partitions: 0, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 46, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.79 seconds

去看下文件的存储结构

# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/workers/Found 2 items-rwxrwxrwt   2 root supergroup         25 2014-12-08 15:23 /user/hive/warehouse/workers/workers.csv-rwxrwxrwt   2 root supergroup         21 2014-12-08 15:29 /user/hive/warehouse/workers/workers2.txt

多出来一个workers2.txt

再用sql查询下

hive> select * from workers;OK1	jack2	terry3	michael4	peter5	kate6	tedTime taken: 0.144 seconds, Fetched: 6 row(s)

分区表

分区表是用来加速查询的，比如你的数据非常多，但是你的应用场景是基于这些数据做日报表，那你就可以根据日进行分区，当你要做2014-05-05的报表的时候只需要加载2014-05-05这一天的数据就行了。我们来创建一个分区表来看下

create table partition_employee(id int, name string) 
partitioned by(daytime string) 
row format delimited fields TERMINATED BY '\054';

可以看到分区的属性，并不是任何一个列

我们先建立2个测试数据文件，分别对应两天的数据

# cat 2014-05-0522,kitty33,lily# cat 2014-05-0614,sami45,micky

导入到分区表里面

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-05-05' INTO TABLE partition_employee partition(daytime='2014-05-05');Copying data from file:/home/alex/2014-05-05Copying file: file:/home/alex/2014-05-05Loading data to table default.partition_employee partition (daytime=2014-05-05)Partition default.partition_employee{daytime=2014-05-05} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]Table default.partition_employee stats: [num_partitions: 1, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]OKTime taken: 1.154 secondshive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-05-06' INTO TABLE partition_employee partition(daytime='2014-05-06');Copying data from file:/home/alex/2014-05-06Copying file: file:/home/alex/2014-05-06Loading data to table default.partition_employee partition (daytime=2014-05-06)Partition default.partition_employee{daytime=2014-05-06} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]Table default.partition_employee stats: [num_partitions: 2, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 42, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.763 seconds

导入的时候通过 partition 来指定分区。

查询的时候通过指定分区来查询

hive> select * from partition_employee where daytime='2014-05-05';OK22	kitty	2014-05-0533	lily	2014-05-05Time taken: 0.173 seconds, Fetched: 2 row(s)

我的查询语句并没有什么特别的语法，hive 会自动判断你的where语句中是否包含分区的字段。而且可以使用大于小于等运算符

hive> select * from partition_employee where daytime>='2014-05-05';OK22	kitty	2014-05-0533	lily	2014-05-0514	sami	2014-05-0645	mick'	2014-05-06Time taken: 0.273 seconds, Fetched: 4 row(s)

我们去看看存储的结构

# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/partition_employeeFound 2 itemsdrwxrwxrwt   - root supergroup          0 2014-12-08 15:57 /user/hive/warehouse/partition_employee/daytime=2014-05-05drwxrwxrwt   - root supergroup          0 2014-12-08 15:57 /user/hive/warehouse/partition_employee/daytime=2014-05-06

我们试试二维的分区表

create table p_student(id int, name string) partitioned by(daytime string,country string) row format delimited fields TERMINATED BY '\054';

查入一些数据

# cat 2014-09-09-CN 
1,tammy
2,eric
# cat 2014-09-10-CN 
3,paul
4,jolly
# cat 2014-09-10-EN 
44,ivan
66,billy

导入hive

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-09-CN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-09',country='CN');Copying data from file:/home/alex/2014-09-09-CNCopying file: file:/home/alex/2014-09-09-CNLoading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-09, country=CN)Partition default.p_student{daytime=2014-09-09, country=CN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]Table default.p_student stats: [num_partitions: 1, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.736 secondshive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-10-CN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-10',country='CN');Copying data from file:/home/alex/2014-09-10-CNCopying file: file:/home/alex/2014-09-10-CNLoading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-10, country=CN)Partition default.p_student{daytime=2014-09-10, country=CN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 19, raw_data_size: 0]Table default.p_student stats: [num_partitions: 2, num_files: 2, num_rows: 0, total_size: 38, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.691 secondshive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/alex/2014-09-10-EN' INTO TABLE p_student partition(daytime='2014-09-10',country='EN');Copying data from file:/home/alex/2014-09-10-ENCopying file: file:/home/alex/2014-09-10-ENLoading data to table default.p_student partition (daytime=2014-09-10, country=EN)Partition default.p_student{daytime=2014-09-10, country=EN} stats: [num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 21, raw_data_size: 0]Table default.p_student stats: [num_partitions: 3, num_files: 3, num_rows: 0, total_size: 59, raw_data_size: 0]OKTime taken: 0.622 seconds

看看存储结构

# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/p_studentFound 2 itemsdrwxr-xr-x   - root supergroup          0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-10# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09Found 1 itemsdrwxr-xr-x   - root supergroup          0 2014-12-08 16:10 /user/hive/warehouse/p_student/daytime=2014-09-09/country=CN

查询一下数据

hive> select * from p_student;OK1	tammy	2014-09-09	CN2	eric	2014-09-09	CN3	paul	2014-09-10	CN4	jolly	2014-09-10	CN44	ivan	2014-09-10	EN66	billy	2014-09-10	ENTime taken: 0.228 seconds, Fetched: 6 row(s)

hive> select * from p_student where daytime='2014-09-10' and country='EN';OK44	ivan	2014-09-10	EN66	billy	2014-09-10	ENTime taken: 0.224 seconds, Fetched: 2 row(s)

桶表

桶表是根据某个字段的hash值，来将数据扔到不同的“桶”里面。外国人有个习惯，就是分类东西的时候摆几个桶，上面贴不同的标签，所以他们取名的时候把这种表形象的取名为桶表。
桶表表专门用于采样分析

下面这个例子是官网教程直接拷贝下来的，因为分区表跟桶表是可以同时使用的，所以这个例子中同时使用了分区跟桶两种特性

CREATE TABLE b_student(id INT, name STRING)
PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)
CLUSTERED BY(id) SORTED BY(name) INTO 4 BUCKETS
row format delimited 
    fields TERMINATED BY '\054';

意思是根据userid来进行计算hash值，用viewTIme来排序存储

做数据跟导入的过程我就不在赘述了，这是导入后的数据

hive> select * from b_student;OK1	tammy	2014-09-09	CN2	eric	2014-09-09	CN3	paul	2014-09-10	CN4	jolly	2014-09-10	CN34	allen	2014-09-11	ENTime taken: 0.727 seconds, Fetched: 5 row(s)

从4个桶中采样抽取一个桶的数据

hive> select * from b_student tablesample(bucket 1 out of 4 on id);Total MapReduce jobs = 1Launching Job 1 out of 1Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operatorStarting Job = job_1406097234796_0041, Tracking URL = http://hadoop01:8088/proxy/application_1406097234796_0041/Kill Command = /usr/lib/hadoop/bin/hadoop job  -kill job_1406097234796_0041Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 02014-12-08 17:35:56,995 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%2014-12-08 17:36:06,783 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.9 sec2014-12-08 17:36:07,845 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.9 secMapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 900 msecEnded Job = job_1406097234796_0041MapReduce Jobs Launched: Job 0: Map: 1   Cumulative CPU: 2.9 sec   HDFS Read: 482 HDFS Write: 22 SUCCESSTotal MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 900 msecOK4	jolly	2014-09-10	CN

外部表

外部表就是存储不是由hive来存储的，比如可以依赖Hbase来存储，hive只是做一个映射而已。我用Hbase来举例

先建立一张Hbase表叫 employee

hbase(main):005:0> create 'employee','info'  
0 row(s) in 0.4740 seconds  
  
=> Hbase::Table - employee  
hbase(main):006:0> put 'employee',1,'info:id',1  
0 row(s) in 0.2080 seconds  
  
hbase(main):008:0> scan 'employee'  
ROW                                      COLUMN+CELL                                                                                                             
 1                                       column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1                                                                        
1 row(s) in 0.0610 seconds  
  
hbase(main):009:0> put 'employee',1,'info:name','peter'  
0 row(s) in 0.0220 seconds  
  
hbase(main):010:0> scan 'employee'  
ROW                                      COLUMN+CELL                                                                                                             
 1                                       column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1                                                                        
 1                                       column=info:name, timestamp=1417591321072, value=peter                                                                  
1 row(s) in 0.0450 seconds  
  
hbase(main):011:0> put 'employee',2,'info:id',2  
0 row(s) in 0.0370 seconds  
  
hbase(main):012:0> put 'employee',2,'info:name','paul'  
0 row(s) in 0.0180 seconds  
  
hbase(main):013:0> scan 'employee'  
ROW                                      COLUMN+CELL                                                                                                             
 1                                       column=info:id, timestamp=1417591291730, value=1                                                                        
 1                                       column=info:name, timestamp=1417591321072, value=peter                                                                  
 2                                       column=info:id, timestamp=1417591500179, value=2                                                                        
 2                                       column=info:name, timestamp=1417591512075, value=paul                                                                   
2 row(s) in 0.0440 seconds

建立外部表进行映射

hive> CREATE EXTERNAL TABLE h_employee(key int, id int, name string)       > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'      > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key, info:id,info:name")      > TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "employee");  OK  Time taken: 0.324 seconds  hive> select * from h_employee;  OK  1   1   peter  2   2   paul  Time taken: 1.129 seconds, Fetched: 2 row(s)

查询语法

具体语法可以参考官方手册https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial

我只说几个比较奇怪的点

显示条数

展示x条数据，用的还是limit，比如

hive> select * from h_employee limit 1
    > ;
OK
1	1	peter
Time taken: 0.284 seconds, Fetched: 1 row(s)

但是不支持起点，比如offset

参考资料

http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/core/v5-2-x/topics/cdh_ig_hiveserver2_configure.html

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134096.html原文链接：https://javaforall.cn

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Alex 的 Hadoop 菜鸟教程: 第10课 Hive 安装和使用教程

声明

Hive是什么

Hive 安装

Hive metastore 服务

3种模式

内置存储模式

本地存储模式

远程模式

使用mysql作为metastore数据库

安装mysql

安装mysql JDBC驱动

创建metastore需要的用户和库

配置hive

配置HiveServer2

启动服务

启动的时候遇到问题

测试是否安装成功

Hive使用

metastore

建表语句支持的类型

建完的表存在哪里呢？

Hive 各种类型表使用

内部表

分区表

桶表

外部表

查询语法

显示条数

参考资料

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