【Hive】Hive简介概述、安装、基础语法、 表及数据操作（一）

Hive

简介

概述

  1. Hive是由Facobook开发的后来贡献给了Apache的一套用于进行数据仓库管理的工具，使用类SQL语言来对分布式文件系统中的PB级别的数据来进行读写、管理以及分析
  2. Hive基于Hadoop来使用的，底层的默认计算引擎使用的是MapReduce。Hive利用类SQL(HQL，Hive Query Language)语言来操作数据，但是底层是将SQL转化为MapReduce来执行，也因此，Hive更适合于处理离线分析场景
  3. Hive可以屏蔽掉不同语言之间的差异性，降低了大数据的入门门槛
  4. Hive的支持的计算引擎：MapReduce、Tez、Spark。底层默认使用的是MapReduce，但是效率最高的是Spark
  5. 在Hive中，库名、表名、字段名、字段类型、分区、分桶等信息属于元数据，是存储在数据库中，默认支持的是Derby。但是Derby本身是一个单连接的数据库，所以会将Hive的元数据库替换为MySQL。注意：Hive的元数据是存储在数据库的，Hive的数据是放在HDFS上！

版本

  1. 到目前为止，Hive一共有4个版本：Hive1.X和Hive4.X
  2. Hive4.X一共有3个小版本(alpha1、alpha2、beta1)，目前都是测试版
  3. 目前，在市面上，Hive1.x到Hive3.x都在使用，其中Hive1.x逐渐被抛弃，现在市面上使用较多的是Hive2.x和Hive3.x
  4. Hive3.x需要基于Hadoop3.x使用，Hive2.x需要基于Hadoop2.x使用

安装

安装MySQL

  1. CentOS7自带MySQL，需要先卸载这个MySQL：

    rpm -qa | grep -i mysql | xargs rpm -ev --nodeps
rpm -qa | grep -i mariadb | xargs rpm -ev --nodeps

  2. 扇出MySQL可能残留的配置文件

    find / -name mysql | xargs rm -rf
find / -name my.cnf | xargs rm -rf
rm -rf /var/lib/mysql/

  3. 进入预安装目录，上传或者下载MySQL的安装包

    cd /opt/presoftware/
# 上传/下载MySQL的安装包

  4. 解压

    tar -xvf mysql-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

  5. 安装MySQL，并且顺序不能颠倒！！！

    rpm -ivh mysql-community-common-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.33-1.el7.x86_64.rpm

  6. 启动MySQL

    systemctl start mysqld

  7. 第一次安装MySQL，会自动生成初始密码

    grep "temporary password" /var/log/mysqld.log

  8. 登陆MySQL

    mysql -u root -p
# 输入初始密码

  9. 默认情况下，MySQL的规则要求，密码至少要包含12个字符，至少包含1个大写字母、1个小写字母、1个数字和1个特殊符号。在实际开发过程中，密码肯定要求复杂度；学习环境下，密码不需要这么复杂，所以需要修改MySQL的密码规则

    -- 修改MySQL关于密码长度的限制
set global validate_password_length = 4;
-- 修改MySQL关于密码字符类型的限制
set global validate_password_policy = 0;

  10. 修改MySQL的密码

    -- 为root@localhost设置密码为root
set PASSWORD FOR 'root'@'localhost' = "root";

  11. 配置MySQL的远程连接

    -- 开放权限
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option;
-- 策略生效
flush privileges;

  12. 测试

    # 退出MySQL
quit;
# 重新进入MySQL
mysql -u root -p

安装Hive

  1. 进入预安装目录，上传或者下载Hive的安装包。注意：上课使用的Hive的安装包不是官网提供的，而是我们自己编译好的。官网提供的Hive安装包，最多支持Spark2，但是现在使用的比较多的Spark3版本，也因此，实际过程中，如果想要让Hive支持Spark3，就意味着需要自己下载Hive的源代码并且修改，自己编译！！！

    cd /opt/presoftware/
# 上传/下载安装包

  2. 解压

    tar -xvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /opt/software/

  3. 重命名

    cd ../software/
mv apache-hive-3.1.3-bin/ hive-3.1.3

  4. 配置环境变量

    # 编辑文件
vim /etc/profile.d/hivehome.sh
# 在文件中添加
export HIVE_HOME=/opt/software/hive-3.1.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
# 保存退出，生效
source /etc/profile.d/hivehome.sh
# 测试hive --version

  5. 解决Hive的日志jar包冲突的问题

    cd hive-3.1.3/lib/
mv log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar log4j-slf4j-impl-2.17.1.bak

  6. 给Hive添加MySQL的连接驱动

  7. 修改Hive的配置

    cd ../conf
# 编辑文件
vim hive-site.xml

    在文件中添加

    <?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!--Hive元数据库--><property><name>hive.metastore.db.type</name><value>mysql</value></property><!--MySQL连接地址--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://hadoop01:3306/hive?useSSL=false</value></property><!--MySQL驱动--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><!--MySQL用户名--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value></property><!--MySQL密码--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>root</value></property><!--Hive元数据的存储位置--><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/user/hive/warehouse</value></property><!--Hive元数据的约束--><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><!--Hive元数据的访问位置--><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://hadoop01:9083</value></property><!--Hive服务的访问端口--><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value></property><!--Hive服务监听的主机--><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>hadoop01</value></property><!--Hive的自动认证--><property><name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name><value>false</value></property><property><name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name><value>true</value></property>
</configuration>

  8. 初始化元数据库

    # 进入MySQL
mysql -u root -p

    在MySQL中建立元数据库，注意元数据库的编码必须是latin1

    create database hive character set latin1;
-- 退出
quit;

    初始化元数据库

    schematool -initSchema -dbType mysql --verbose

  9. 因为Hive基于Hadoop的(利用HDFS存储数据，利用MapReduce计算)，所以需要启动Hadoop

    start-all.sh

  10. 启动Hive的元数据服务

    hive --service metastore &

  11. 启动Hive

    hive

基础语法

注意问题

  1. Hive中，如果不指定，默认只有一个库default
  2. 在Hive中，每一个database对应了HDFS上的一个目录。默认情况下，database是放在HDFS的/user/hive/warehouse下
  3. 在Hive中，没有主键的概念，也不支持主键
  4. Hive中的每一个表也对应了HDFS上的一个目录
  5. Hive中建表的时候需要指定字段之间的间隔符号，表一旦建好，字段之间的间隔符号就不能变化！
  6. Hive的数据默认支持insert和select，默认不支持delete和update。如果需要支持delete和update操作，那么在建表的时候，需要指定Hive数据在HDFS上的文件存储类型必须是orc和parquet格式

库操作

  1. 查看所有的库

    show databases;

  2. 建库

    create database demo;

  3. 删除库。要求库必须是空的

    drop database demo;

  4. 建库的时候指定库的存储位置

    create database demo location '/demo.db';

  5. 利用正则表达式过滤符合要求的库

    show databases like 'd*';

  6. 建库的时候，判断库是否存在。如果不存在，那么建库

    create database if not exists demo;

  7. 强制删除库

    drop database demo cascade;

  8. 使用库

    use demo;

  9. 建库的时候还给库指定属性

    create database demo2 with dbproperties('create_time'='2024-03-26');

  10. 描述库

    desc database demo2;

  11. 描述库的详细信息

    desc database extended demo2;

  12. 修改库的属性

    alter database demo2 set dbproperties('create_time'='024-03-27');

表及数据操作

  1. 创建表

    create table person ( id int, name string, age int);

  2. 插入数据

    insert into table person values(1, 'Amy', 15);

    转化为MapReduce执行

  3. 查询数据

    select * from person;

  4. 加载数据 - 实际上就是将文件上传到HDFS上，加载速度和文件的上传速度相关

    load data local inpath '/opt/hive_data/person' into table person;
-- load data 加载数据
-- local 本地
-- inpath 输入路径

  5. 删除表

    drop table person;

  6. 建立person表，指定字段之间的间隔符号是空格

    create table person ( id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '; 
-- row format 对数据进行按行的处理
-- delimited 对什么数据进行拆分
-- fields 字段、属性
-- terminated by ' ' 用什么拆分

  7. 查看所有的表

    show tables;

  8. 描述表

    desc person

  9. 创建p2表，p2的表结构和person一样

    create table p2 like person;

  10. 如果p3表不存在，那么创建p3表，表结构和person一样

    create table if not exists p3 like person;

  11. 创建p4表，表结构以及数据都和person一样(复制person表)

    -- 将person的数据全部查询出来，根据查询数据的结构来建立p4表并放入数据
create table p4 as select * from person;
select * from p4;

  12. 将person表中age>=18的数据查询出来，放入p2表中

    insert into table p2 select * from person where age >= 18;

    注意：insert into表示向表中追加数据，insert overwrite先将表中的数据清空掉，然后再覆盖写入

  13. 从person表中查询数据，将id<5的数据覆盖到p2表中，将age<18的数据写入到p3表中

    from personinsert overwrite table p2 select * where id < 5insert into table p3 select * where age < 18;

  14. 将person表中id>5的数据查询出来放到HDFS的/person目录下，字段之间用,间隔

    insert overwrite directory '/person' row format delimited fields terminated by ',' select * from person where id > 5;

    如果是将数据写到Hive之外的地方，此时只能使用insert overwrite，所以要求输出路径必须为空。如果输出路径不为空，那么会将输出路径下的所有文件给清空！！！

  15. Hive除了支持将结果写到HDFS上，还支持写到本地磁盘上

    insert overwrite local directory '/opt/hive_demo' row format delimited fields terminated by '\t' select * from person where age >= 18;

    同样，要求输出路径必须为空！！！

  16. 将person表重命名为p1

    alter table person rename to p1;

  17. 将p1表的id字段改为pid，类型改为string

    alter table p1 change column id pid string;

  18. 在p1表中新增字段：gender，类型是string

    alter table p1 add columns(gender string);

表结构

内部表和外部表

  1. 在Hive中，所有的表分为内部表(又叫管理表，Managed Table)和外部表(External Table)

  2. 一般而言，在Hive中，手动建表手动添加数据的表，大部分是内部表；在Hive中，建表管理HDFS上已经存在的数据，这个表称之为外部表

  3. 可以通过

    desc extended p1;
-- 或者
desc formatted p1;

    如果是内部表，那么tableType的值MANAGED_TABLE；如果是外部表，那么tableType的值EXTERNAL_TABLE

  4. 建立外部表

    create external table flows (phone string,city string,name string,upFlow int,downFlow int
) row format delimited fields terminated by ' 'location '/flow';

  5. 查询数据

    -- tablesample，抽样函数
select * from flows tablesample(5 rows);

  6. 删除内部表，那么对应的元数据和HDFS上的目录都会删除；删除外部表，那么只删除元数据但是不删除HDFS上的目录

  7. 在实际过程中，项目前期使用外部表，中后期使用内部表

  8. 内部表转化为外部表

    alter table p3 set tblproperties ( 'EXTERNAL' = 'true');

  9. 外部表转化为内部表

    alter table p3 set tblproperties ( 'EXTERNAL' = 'false');

分区表

  1. 分区表的最常见的作用也是对数据进行分类

  2. 案例

    1. 原始数据

      -- wei
1 荀彧
2 荀攸
3 贾诩
4 郭嘉
-- shu
1 孙乾
2 简雍
3 糜竺
4 庞统
-- wu
1 陆逊
2 张昭
3 鲁肃
4 周瑜

    2. 在Hive中建表，管理数据，同时区分数据对应的国家

      create table heros (id int, -- 编号name string -- 姓名
) partitioned by (country string)row format delimited fields terminated by ' ';

    3. 查看表

      desc heros;

    4. 将数据加载到表中。当向分区表中加载数据的时候，如果没有指定分区，那么会将数据放入默认分区__HIVE_DEFAULT_PARTITION__

      load data local inpath '/opt/hive_data/wei' into table heros partition(country = 'wei');
load data local inpath '/opt/hive_data/shu' into table heros partition(country = 'shu');
load data local inpath '/opt/hive_data/wu' into table heros partition(country = 'wu');

  3. 在Hive中，每一个分区对应HDFS上一个单独的目录！！！

  4. 在分区表中，当查询数据的时候以分区作为查询条件，可以提高查询效率；如果进行跨分区查询，那么此时效率会降低

  5. 手动在HDFS上创建的目录，默认不会自动加载到Hive的元数据中

  6. 手动建立分区

    # 在HDFS上建立目录，上传文件
hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun
hadoop fs -put qun /user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun

    在Hive中手动添加分区

    alter table heros add partition(country = 'qun') location '/user/hive/warehouse/demo.db/heros/country=qun';
-- 或者 修复分区 - 有可能会修复失败，如果修复失败，那么此时只能手动add
msck repair table heros;

  7. 修改分区名

    alter table heros partition(country = 'qun') rename to partition(country = 'other');

  8. 删除分区

    alter table heros drop partition(country = '__HIVE_DEFAULT_PARTITION__');

  9. 需要注意的是，在Hive中，分区字段在原始数据中是不存在的，而是在加载数据的时候手动指定，所以分区实际上可以认为是数据的"伪列"。如果原始数据中包含了分区字段，那么此时就需要进行动态分区

  10. 动态分区

    1. 原始数据

      1 other 吕布
2 wei 甘宁
3 shu 马岱
4 wei 王凌
5 shu 糜芳
6 shu 魏延
7 other 刘璋
8 wei 丁仪
9 wu 周平
10 shu 马忠

    2. 建立临时表

      create table heros_tmp (hid int,h_country string,h_name string
) row format delimited fields terminated by ' ';

    3. 加载数据

      load data local inpath '/opt/hive_data/heros' into table heros_tmp;
-- 测试
select * from heros_tmp tablesample(5 rows);

    4. 动态分区默认是不开启

      -- 只对本次session有效，如果退出Hive重新进入，那么依然是严格模式
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;

    5. 将未分区表中的数据插入到分区表中 - 动态分区

      insert into table heros partition(country) select hid, h_name, h_country from heros_tmp distribute by h_country;

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