Hadoop生态体系组件
目录：
一、本地数据集上传到数据仓库Hive
二、Hive的基本操作
三、Hive、Mysql、HBase数据互导
正文：
一、本地数据集上传到数据仓库Hive
1.实验数据集的下载
2.数据集的预处理
⁃ 1）删除文件第一行记录
⁃ sed -i ‘1d’ filename #1d表示删除第一行，同理，nd表示删除第n行
⁃ 2）对字段进行预处理
3.把得到的.txt文件导入Hive
基本思路：先将.txt文件上传到分布式文件系统HDFS，然后在Hive中创建一个外部表，完成导入
• 1）启动HDFS
• jps #该命令用于查看当前运行的进程
• 2）启动Hadoop
⁃ cd /usr/local/hadoop/sbin #进入/hadoop/sbin文件夹下运行
⁃ ./start-all.sh
• 3）启动mysql（这一步不需要，只是备注）
• sudo service mysql start
• 4）把.txt本地文件上传到HDFS中
• cd /usr/local/hadoop
• ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /bigdatacase/dataset #在HDFS的根目录下面创建一个新的目录bigdatacase，并在这个目录下创建一个子目录dataset
• ./bin/hdfs dfs -put /本地文件存放的目录/filename /bigdatacase/dataset
• ./bin/hdfs dfs -cat /bigdatacase/dataset/filename | head -5 #查看hdfs上文件的前五行
(./bin/hdfs dfs 可以直接换成 hadoop fs)
二、Hive的基本操作
1.在Hive上创建数据库
• 1）启动Hive（前提需要首先启动Hadoop、Mysql）
• cd /usr/local/hive
• ./bin/hive
• (可以直接在终端窗口输入hive，进入hive命令行)
• 2）创建数据库
• create databases name;
• 3）创建外部表
• create external table db.data(id int, uid string, data date) comment ‘Welcome’ row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile location ‘/bigdatacase/dataset';
• show create table data; #查看表的各种属性
• desc data; #查看表的简单结构
2.Hive的查询语句
• 1）嵌套查询＋取别名
• select e.bh, e.it from (select behavior_type as bh, item_category as it from bigdata_user) as e limit 20;
• 2）统计分析
• >聚合函数count()
• select count() from data;
• >去重distinct
• select count(distinct id) from data;
• >例：查询不重复的数据有多少条
• select count() from (select id,status,loc from data group by id,status,loc having count(*)=1) a
注意：嵌套语句最好取别名，就是上面的a，否则很容易出现如下错误.
• 3）关键字条件查询
• select count() from bigdata_user where behavior_type='1' and visit_date<'2014-12-13' and visit_date>'2014-12-10';
• select count(distinct uid), day(visit_date) from bigdata_user where behavior_type='4' group by day(visit_date);
• select count() from bigdata_user where province='江西' and visit_date='2014-12-12' and behavior_type='4';
• 4）根据用户行为分析
• select count() from bigdata_user where visit_date='2014-12-11'and behavior_type='4'; #查询有多少用户在2014-12-11购买了商品
• select count() from bigdata_user where visit_date ='2014-12-11'; #查询有多少用户在2014-12-11点击了该店
• select count() from bigdata_user where uid=10001082 and visit_date='2014-12-12'; #查询用户10001082在2014-12-12点击网站的次数
• select count() from bigdata_user where visit_date='2014-12-12'; #查询所有用户在这一天点击该网站的次数
• select uid from bigdata_user where behavior_type='4' and visit_date='2014-12-12' group by uid having count(behavior_type='4')>5; #查询某一天在该网站购买商品超过5次的用户id
• 5）用户实时查询分析
• create table scan(province STRING,scan INT) COMMENT 'This is the search of bigdataday' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; #创建新的数据表进行存储
• insert overwrite table scan select province,count(behavior_type) from bigdata_user where behavior_type='1' group by province; #导入数据
• select * from scan; #显示结果
三、Hive、Mysql、HBase数据互导
1.准备工作
• 1）启动Hadoop、Mysql、Hive
• 2）新建一个临时表，把另一个表的数据插入进去
• create table data2 like data;
• insert overwrite table db.data2 select * from data;
2.使用Sqoop将数据从Hive导入到Mysql
• 1）登陆Mysql，并创建数据库、表
• mysql -u root -p
• create database db;
• use db;
• show variables like "char%"; #查看数据库的编码
• set character_set_server=utf8 #设置当前编码为utf8，保证中文的正常导入
• create table data(id int,status int,uid` varchar(50)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
• exit #退出
• 2）导入数据（进入sqoop的目录运行）
• ./bin/sqoop export ##表示数据从 hive 复制到 mysql 中
• --connect jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名
• --username root #mysql登陆用户名
• --password strongs #登录密码
• --table data #mysql 中的表，即将被导入的表名称
• --export-dir '/user/hive/warehouse/dblab.db/user_action ' #hive 中被导出的文件
• --input-fields-terminated-by ‘.’
• --fields-terminated-by '\t' #Hive 中被导出的文件字段的分隔符
3.使用Sqoop将数据从Mysql导入HBase
• 1）启动Hadoop、MySQL
• 2）启动HBase和HBase shell（进入/hbase目录）
• ./bin/start-hbase.sh
• ./bin/hbase shell
• 3）创建表
• create 'user_action', { NAME => 'f1', VERSIONS => 5} #创建了一个user_action表，这个表中有一个列族f1（你愿意把列族名称取为其他名称也可以，比如列族名称为userinfo），历史版本保留数量为5。
• 4）导入数据（新开一个页面，进入sqoop的目录运行）
• ./bin/sqoop import
• --connect jdbc:mysql://localhost:3306/dblab
• --username root
• --password hadoop
• --table user_action
• --hbase-table user_action #HBase中表名称
• --column-family f1 #列簇名称
• --hbase-row-key id #HBase 行键
• --hbase-create-table #是否在不存在情况下创建表
• -m 1 #启动 Map 数量
• 5）查看导入的数据（切换到HBase Shell运行到窗口）
• scan 'user_action',{LIMIT=>10}
