Centos Linux 单机安装 Hive 、使用 Hive
视频教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Rv4y117NR/
1. Hive 简介
hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统；
hive 通过 SQL 查询方式来分析存储在 HDFS 中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的类 SQL 查询功能，这套 SQL 名为 Hive SQL，简称 HQL；
hive 可以将 HQL 语句转换为 MapReduce 任务运行；
hive 的表数据存储与 HDFS；而其元数据存储与其他数据库（如 Derby、MySQL），元数据包括 hive 表的表名、列、分区、属性（是否为外部表等）、表数据所在 HDFS 目录等；
hive 支持的存储格式包括 TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。
hive 默认没有开启更新（update）和删除（delete）功能；
hive 不适合用于联机（online）事务处理，也不提供实时查询功能；
hive 最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
2. 准备工作
2.1. 拥有一台 Centos Linux 机器
参考文章：
《VMware 安装 Centos 7 Linux 虚拟机》（含b站视频教程链接）：
https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c494401839c52b7642c9380920001
2.2. Centos Linux 安装好 JDK、配置好环境变量
参考文章：
《Centos Linux 安装 JDK 8、配置环境变量》（含b站视频教程链接）：
https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c494401839e49fa8a2c9380920002
2.3. 在 CentOS Linux 上安装好 Hadoop
参考文章：
《Centos Linux 安装单机 Hadoop（HDFS）》（含b站视频教程链接）：
https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/839c49440183a41b4a732c9380920003
2.4. 在 CentOS Linux 上安装好 MySQL
参考文章：
《Centos Linux 离线安装 MySQL 5.7、使用MySQL》（含b站视频教程链接）：
https://www.hanshuixin.com/app/blog/detail/83a48b1901847349507d2c9380920002
2.5. 下载 Hive
hive 官网：
hive 安装包官网下载地址（官网，下载速度慢）：
https://dlcdn.apache.org/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
hive 安装包国内镜像下载链接（清华大学开源软件镜像站，下载速度快）：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
3. 安装、配置 Hive
3.1. 上传 Hive 安装包、解压、放到安装位置
将安装包 apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz 上传到 /root/ 目录。
# 进入到root目录
cd /root
# 解压
tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
# 创建安装目录
mkdir /usr/local/hive
# 将解压后的hive挪到创建的安装目录
mv /root/apache-hive-3.1.3-bin/ /usr/local/hive/
# 进入到安装目录
cd /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/
# 查看
ll
3.2. 配置 hive
-
hive-site.xml
在 hive 安装目录的
conf目录下，创建hive-site.xml配置文件。并将以下内容写入其中。vi /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml<configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <!--hive 元数据库的JDBC驱动类，这里选则 MySQL--> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <!--hive_metadata 为 hive 元数据在 MySQL 中的库名，注意字符集设置，由于是在XML中，URL中的&需要转译为&--> <value>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive_metadata?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <!--MySQL登录账户名--> <value>root</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <!--MySQL登录密码--> <value>123456</value> </property> <property> <!--hive 表数据在 HDFS 的默认位置。创建内部表时，如果不指定 location，表数据则存储与该位置。--> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse/internal</value> </property> <property> <!--hive 外部表数据在 HDFS 的默认位置。创建外部表时，如果不指定 location，表数据则存储与该位置。--> <name>hive.metastore.warehouse.external.dir</name> <value>/user/hive/warehouse/external</value> </property> <property> <name>hive.server2.enable.doAs</name> <value>false</value> </property> </configuration> -
hive-env.sh
将 hive 安装目录的
conf目录下的hive-env.sh.template复制一份改名为hive-env.sh。cp /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-env.sh.template /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-env.sh对
ive-env.sh进行修改，将HADOOP_HOME的注释放开，其值改为本机 Hadoop 的安装目录/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4。即：vi /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-env.shHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4
3.3. 放置 MySQL jdbc jar包
Maven 中央仓库下载地址：
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.30/mysql-connector-java-8.0.30.jar
将 mysql-connector-java-8.0.30.jar 上传到 /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/lib 下。
3.4. 设置环境变量
vi /etc/profile
在文件末尾添加以下内容：
export HIVE_HOME=/usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
使环境变量生效：
# 运行配置文件
source /etc/profile
# 检查 PATH 中是否包含 $HIVE_HOME/bin 对应的绝对路径
echo $PATH
3.5. 初始化元数据库
初始化元数据库，指定元数据库类型为 MySQL 。
# 查看MySQL是否启动
service mysqld status
# 如果没有启动，则启动MySQL
service mysqld start
schematool -initSchema -dbType mysql
注：schematool 命令位于 /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/bin/ ，已经配置在环境变量path中，可以直接使用。
3.6. 启动 Hadoop
Hive 是依赖 MySQL 和 Hadoop 的，所以，先启动 MySQL、Hadoop。
# 查看Hadoop是否启动
jps -l |grep hadoop
# 如果没有启动，则启动Hadoop
start-all.sh
3.7. 编写后台启动hive的脚本
前面图中提到过 hive 的三种用户接口。
三种用户接口的前台启动方式分别如下：
# Client，JDBC/ODBC + hive Server
hive --service metastore
hive --service hiveserver2
# CLI，命令行 + hive 副本
hive --service cli
# 浏览器，WUI
hive --service hwi
此处选择第一种，同时启动 metastore。编写后台启动脚本：
vi /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/bin/start-hive-metastore-hiveserver2.sh
写入以下内容：
#!/bin/bash
nohup hive --service metastore >> /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/log/metastore.log 2>&1 &
nohup hive --service hiveserver2 >> /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/log/hiveserver2.log 2>&1 &
# 赋予启动脚本执行权限
chmod +x /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/bin/start-hive-metastore-hiveserver2.sh
# 创建日志目录：
mkdir /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/log
3.8. 启动hive
start-hive-metastore-hiveserver2.sh
查看两个日志，无报错即可：
tail -1000f /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/log/metastore.log
tail -1000f /usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/log/hiveserver2.log
3.9. 放行端口
# 防火墙放行 8042 tcp 端口，Hadoop http服务端口，可用于在浏览器查看yarn日志
firewall-cmd --zone=public --add-port=8042/tcp --permanent
# 防火墙放行 10000 tcp 端口，hive jdbc连接端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=10000/tcp --permanent
# 防火墙重新加载
firewall-cmd --reload
3.10. yarn-site.xml 添加 Hadoop 的类路径
查看 Hadoop 的类路径
hadoop classpath
编辑 Hadoop 的 yarn-site.xml 文件
vi /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/yarn-site.xml
添加以下配置项：
<property>
<name>yarn.application.classpath</name>
<!-- 输入刚才返回的Hadoop classpath路径 -->
<value>/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/yarn/*</value>
</property>
重启 Hadoop 。
stop-all.sh
start-all.sh
4. 使用 Hive
4.1. 使用 hive 自带的客户端工具 beeline 连接 hive
beeline -u jdbc:hive2://127.0.0.1:10000 -n root
注： -u指的是 hive 的 JDBC URL ；-n 指的是 HDFS 用户名。
查看所有数据库：
show databases;
结果：
+----------------+--+
| database_name |
+----------------+--+
| default |
+----------------+--+
1 row selected (1.591 seconds)
使用数据库 default :
use default;
查看数据库 default 下的所有表：
show tables;
目前没有表。
创建表，表名t_gdp，用于记录每个县区的GDP。
CREATE TABLE t_gdp(
f_year VARCHAR(100),
f_province VARCHAR(100),
f_city VARCHAR(100),
f_county VARCHAR(100),
f_gdp DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
压缩后：
CREATE TABLE t_gdp(f_year VARCHAR(100),f_province VARCHAR(100),f_city VARCHAR(100),f_county VARCHAR(100),f_gdp DOUBLE) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE;
CRT复制一个连接，创建一个本地文本文件 t_gdp_text.txt ：
vi /tmp/t_gdp_text.txt
写入数据：
2021|s_1|ci_1|co_a|0.06|
2021|s_1|ci_2|co_b|0.05|
2021|s_1|ci_3|co_c|0.04|
2021|s_1|ci_4|co_d|0.03|
2021|s_2|ci_5|co_e|0.07|
2021|s_2|ci_6|co_f|0.08|
2021|s_2|ci_7|co_g|0.08|
2021|s_2|ci_8|co_h|0.09|
将文本文件加载到 hive 表：
load data local inpath '/tmp/t_gdp_text.txt' into table t_gdp;
注：local 表示本地文件；除了加载本地文件外，还可以加载 HDFS 上的文件到表中，去掉 local 即可，使用 load data inpath 'HDFS文件路径' into table 表名; 。
查询所有数据：
select * from default.t_gdp;
查询结果：
统计 2021 年每个省的 GDP：
select f_province,sum(f_gdp) from t_gdp where f_year='2021' group by f_province;
查询结果：
可以在 HDFS 上看到表数据：
hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/internal/t_gdp/t_gdp_text.txt
4.2. DBeaver 连接 hive
DBeaver 官网下载页面：
DBeaver 安装过程：略。
打开驱动管理器：
输入 hive 搜索并编辑hiev驱动：
添加 hive-jdbc 依赖。
依赖声明填写以下内容：
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>1.2.2</version>
<classifier>standalone</classifier>
</dependency>
添加 hadoop-core 依赖。
依赖声明填写以下内容：
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-core</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
点击 “下载/更新” > “下载”。
创建连接：
填写连接信息：
查询所有数据：
select * from default.t_gdp;
查询结果：
统计 2021 年每个省的 GDP：
select f_province,sum(f_gdp)
from t_gdp
where f_year='2021'
group by f_province;
查询结果：
可以用 DBeaver 连上 hive 的元数据库（MySQL - hive_metadata）看到元数据。
元数据-表名:
元数据-列名:
