Hive:由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL 查询功能。
Hive 处理的数据存储在 HDF
Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce
执行程序运行在 Yarn 上
hive多用于海量结构化日志数据分析,如统计网站一个时间段内的pv、uv,多维度数据分析。
优点:
1、简单,容易上手,提供了类SQL查询语言HQL;
2、为超大数据集设计的计算/扩展能力;
3、统一的元数据管理,可在多各组件进行数据共享;
缺点:
1、hive的HQL表达能力有限,对于迭代式算法和复杂运算无法表达;
2、hive效率较低,自动生成MapReduce作业,通常不够智能,并且调优困难,粒度较粗,可控性差;
启动hive,在hive中创建一张表
create table mytest(id varchar(20));
查看此表的位置 /user/hive/warehouse/mytest
退出hive,创建一个txt文档,并写入数据
touch test.txt
vi test.txt
写入数据:
1001
1002
1003
将test.txt放入表中
hadoop fs -put test.txt /user/hive/warehouse/mytest
启动hive,查看表中的数据
hive> select * from mytest;
查看表信息:
打开mysql中 metastore库,找到DBS表
找到TBLS表
1)在 hive-site.xml 文件中添加如下配置信息
<!-- 指定存储元数据要连接的地址 -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.149.151:9083</value>
</property>
2)启动 metastore
[root@hadoop2 hive]# bin/hive --service metastore
2023-09-21 00:49:18: Starting Hive Metastore Server
注意: 启动后窗口不能再操作,需打开一个新的 shell 窗口做别的操作
如果启动报错,查看jps服务,杀掉RunJar;
[root@hadoop2 hive]# kill -9 3034
3在新窗口重新启动hive
[root@hadoop$HIVE_HOME/bin/hive
1)在 hive-site.xml 文件中添加如下配置信息
<!-- 指定 hiveserver2 连接的 host -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>192.168.149.151</value>
</property>
<!-- 指定 hiveserver2 连接的端口号 -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
</property>
2)启动 hiveserver2
[root@localhost hive]$ bin/hive --service hiveserver2
3)启动 beeline 客户端(需要多等待一会)
[root@loaclhost hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://0: jdbc:hive2://192.168.149.151:10000 -n root
4)看到如下界面
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://192.168.149.151:10000>
1 查看hive常用命令a
[root@hadoop2 hive]# $HIVE_HOME -help
$ hive -help
usage: hive
-d,--define <key=value> Variable substitution to apply to Hive
commands. e.g. -d A=B or --define A=B
--database <databasename> Specify the database to use
-e <quoted-query-string> SQL from command line
-f <filename> SQL from files
-H,--help Print help information
--hiveconf <property=value> Use value for given property
--hivevar <key=value> Variable substitution to apply to Hive
commands. e.g. --hivevar A=B
-i <filename> Initialization SQL file
-S,--silent Silent mode in interactive shell
-v,--verbose Verbose mode (echo executed SQL to the
console)
1)“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句
[root@hadoop2 hive]# bin/hive -e "select * from mytest;"
2)“-f”执行脚本中 sql 语句
(1)在/usr/soft/hive/下创建 datas 目录并在 datas 目录下创建 hivef.sql 文件
[root@hadoop2 hive]# mkdir datas
[root@hadoop2 datas]# touch hivef.sql
[root@hadoop2 datas]# vi hivef.sql
(2)文件中写入正确的 sql 语句
select * from mytest;
select count(id) from mytest;
(3)执行文件中的 sql 语句
[root@hadoop2 hive]# bin/hive -f $HIVE_HOME/datas/hivef.sql
(4)执行文件中的 sql 语句并将结果写入文件中
[root@hadoop2 hive]# bin/hive -f $HIVE_HOME/datas/hivef.sql >/usr/soft/hive/datas/hive_result.txt
1)退出 hive 窗口:
hive(default)>exit;
hive(default)>quit;
2)在 hive cli 命令窗口中如何查看 hdfs 文件系统
hive(default)>dfs -ls /;
3)查看在 hive 中输入的所有历史命令
(1)进入到当前用户的根目录 /root
(2)查看. hivehistory 文件
[root@hadoop2 ~]# cat .hivehistory
Hive 运行日志信息配置
1)Hive 的 log 默认存放在/tmp/root/hive.log 目录下(当前用户名下)
2)修改 hive 的 log 存放日志到/uer/soft/hive/logs
(1)修改/usr/soft/hive/conf/hive-log4j2.properties.template 文件名称为
hive-log4j2.properties
[root@hadoop2 conf]# mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
(2)在 hive-log4j2.properties 文件中修改 log 存放位置
property.hive.log.dir = /usr/soft/hive/logs
在 hive-site.xml 中加入如下两个配置:
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
1)查看当前所有的配置信息
hive>set;
2)参数的配置三种方式
(1)配置文件方式
默认配置文件:hive-default.xml
用户自定义配置文件:hive-site.xml
注意:用户自定义配置会覆盖默认配置。另外,Hive 也会读入 Hadoop 的配置,因为 Hive
是作为 Hadoop 的客户端启动的,Hive 的配置会覆盖 Hadoop 的配置。配置文件的设定对本
机启动的所有 Hive 进程都有效。
(2)命令行参数方式
启动 Hive 时,可以在命令行添加-hiveconf param=value 来设定参数。
例如:
[root@hadoop2 hive]$ bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;
注意:仅对本次 hive 启动有效
查看参数设置:
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
(3)参数声明方式
可以在 HQL 中使用 SET 关键字设定参数
例如:
hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
注意:仅对本次 hive 启动有效。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即配置文件<命令行参数<参数声明。注意某些系
统级的参数,例如 log4j 相关的设定,必须用前两种方式设定,因为那些参数的读取在会话
nf mapred.reduce.tasks=10;
*注意:仅对本次 hive 启动有效*
查看参数设置:
```sh
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
(3)参数声明方式
可以在 HQL 中使用 SET 关键字设定参数
例如:
hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
注意:仅对本次 hive 启动有效。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即配置文件<命令行参数<参数声明。注意某些系
统级的参数,例如 log4j 相关的设定,必须用前两种方式设定,因为那些参数的读取在会话
建立以前已经完成了