hive_1218

1. 启动hadoop集群

   1 start-dfs.sh
   2 start-yarn.sh
   3 jps

    

2. 查找hive压缩包

   1 find / -name *hive*.tar.gz

    

3. 解压hive压缩包到/opt目录下

   1 tar -zxvf /root/experiment/file/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz -C /opt/
   2 # 查看是否解压成功
   3 ls /opt/
   4 # 重命名apache-hive-2.1.1-bin为hive
   5 mv apache-hive-2.1.1-bin hive
   6 # 查看是否重命名成功
   7 ls /opt/

4. 在profile中配置hive环境变量

   1 vi /etc/profile
   2 # 在HADOOP环境变量下方添加HIVE环境变量
   3 export HIVE_HOME=/opt/hive
   4 export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
   5 # 使profile文件配置生效
   6 source /etc/profile
   7 # 查看所有环境变量，是否有/opt/hive/bin
   8 echo $PATH

    

本地模式安装

1. 进入Mysql

   1 mysql
   2 # 创建数据库
   3 create database hive;
   4 # 查看是否创建成功
   5 show databases;

    

2. Mysql授权

    1 grant all privileges on *.* to 'root'@'master' identified by 'root';
    2 grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root';
    3 # 刷新系统权限相关表
    4 flush privileges;
    5 # 查看权限
    6 show databases;
    7 use mysql;
    8 show tables;
    9 desc user;
   10 select Host,User,Super_priv from user;
   11 # 退出Mysql
   12 quit();

    

3. 拷贝Hive需要的mysql依赖包mysql-connector-java-5.1.42.jar 至hive/lib目录下

   1 # 查找jar包的位置
   2 find / -name mysql*.jar
   3 # 拷贝jar包
   4 cp /root/experiment/file/mysql-connector-java-5.1.42.jar /opt/hive/lib
   5 # 查看/opt/hive/lib目录是否有
   6 ls /opt/hive/lib

    

4. 进入hive的conf目录下，配置hive相关配置文件参数

   1 cd /opt/hive/conf
   2 # 查看conf目录下内容
   3 ls

    

   • hive-site.xml

      1 cp hive-default.xml.template hive-site.xml
      2 # 查看是否生成hive-site.xml
      3 ls
      4 # 配置hive-site.xml文件
      5 vi hive-site.xml
      6 # 查找ConnectionURL
      7 :?ConnectionURL
      8 # 显示行号
      9 :set nu
     10 # 删除无关内容
     11 :18,498d
     12 :21,25d
     13 :22,4862d
     14 # 取消显示行号
     15 :set nonu

     配置文件

      1 <configuration>
      2     <property>
      3         <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      4         <value>jdbc:mysql://master:3306/hive</value>
      5     </property>
      6     <property>
      7         <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      8         <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
      9     </property>
     10     <property>
     11         <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
     12         <value>root</value>
     13     </property>
     14     <property>
     15         <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
     16         <value>root</value>
     17     </property>
     18 </configuration>

      

5. 初始化数据库

   1 schematool -dbType mysql -initSchema
   2 hive
   3 show tables;
   4 show functions;

    

6. 操作Hive

   在Mysql中查看TBLS表来查看Hive是否建表 Hive中创建的表的字段信息会自动存入到MySQL的hive数据库COLUMNS_V2表中

 

一、准备数据

• vim stu.txt

二、启动集群

• start-dfs.sh
• start-yarn.sh
• jps

三、启动HIVE

• hive

1. Hive中创建表

create table mytable(id int,name string,gender string,age int) row format delimited fields terminated by '\t';

• 将准备好的数据导入表mytable中

load data local inpath '/root/stu.txt' overwrite into table mytable;

• 查看数据是否上传成功

select * from mytable;

• 在HDFS中查看文件信息
  Hive会为每个数据库创建一个目录，数据库中的表以数据库的子目录形式存储
  默认存储位置可以在hive-site.xml里设置 hive.metastore.warehouse.dir 来更改

dfs -ls -R /data/hive/warehouse;
dfs -cat /data/hive/warehouse/mytable/stu.txt;

　　查询mytable表的记录

select * from mytable;

　　使用Web端查看HDFS中的目录与文件

　　在指定位置（/自己姓名字母缩写）创建表t1

create table t1(id int,name string) location '/自己姓名字母缩写/t1';

　　验证创建操作

dfs -ls -R /自己姓名字母缩写;

　　创建表t2的同时加载数据，数据间隔用逗号

create table t2 row format delimited fields terminated by ',' as select * from mytable;

　　用dfs –cat进行验证

dfs -cat /data/hive/warehouse/t2/*; 

 2. Hive中创建分区表

创建分区tb_part（分区字段gender string） -

create table tb_part(id int,name string,age int) partitioned by(gender string) row format delimited fields terminated by ',';

显示分区表信息，验证是否创建了分区字段

desc tb_part; 

将mytable表中gender值为male的记录插入分区 gender='M’中

insert overwrite table tb_part partition(gender='M') select id,name,age from mytable where gender='male'; 

查询tb_part表

select * from tb_part; 

查看HDFS上的文件

dfs -ls -R /data/hive/warehouse/tb_part;
dfs -cat /data/hive/warehouse/tb_part/gender=M/*; 

 

 

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创建mytable

 

通过文本文件导入mytable

查看导入是否成功

 

1.将结果保存的创建的新表中

create  table result as select avg(salary) from mytable;

2.将结果导出到指定路径下（文件夹）

insert overwrite local directory '/root/res' select avg(salary) from mytable;

3.将结果保存到集群上

insert overwrite directory '/sjw/out' select avg(salary) from mytable;

 

 

 

 

create table member(id int,name string,gender int,age int) row format delimited fields terminated by '\t';

load data local inpath '/root/member.txt' overwrite into table member;

select * from member;

insert overwrite directory '/sjw' row format delimited fields terminated by ',' select * from member order by age desc limit 3;

dfs -cat /sjw/*;

 

 

Hive词频统计

数据准备

在/root目录下新建word.txt
输入几行单词，单词之间以空格隔开
Hello Hadoop
Hello HDFS
Hello MapReduce
Hello Hive
Hello HBase
Hello Pig

在Hive中创建表text(line string)

将word.txt加载到表text中

load data local inpath '/root/word.txt' overwrite into table text;

查看text表

select * from text;

词频统计

对于这个text表，我们如何将其中的每行的单词进行统计呢？
由于一行文本有多个单词，所以我们需要将每行的文本切割成单个的单词，这里我们需要使用split函数：

select split(line,' ') from text;

每行文本已经被切割开来，但是得到的是数组类型，并不是Hive能直接通过group by处理的形式，所以我们需要使用Hive的另一个高级函数explode。
explode函数的功能是行转列（俗称炸裂），也就是说将上面我们得到的数组中的每个元素生成一行。

select explode(split(line,' ')) as word from text;

使用group by来对炸裂开来的数据进行统计。
将上面得到的结果作为另一张表t(子查询)，然后对这张表进行统计。

select t.word,count(*) from (select explode(split(line,' '))as word from text) as t group by t.word;

将所有单词按照降序排列，同时输出最高频次的三个单词

select t.word,count(*) as c from (select explode(split(line,' '))as word from text) as t group by t.word order by c desc limit 3;

将查询结果存入另一张表wc中。

create table wc as select t.word,count(*) c from (select explode(split(line,' '))as word from text) as t group by t.word order by c desc limit 3;

查看wc表

本实验介绍了如何通过hive实现单词统计，旨在加深了解Hive这个基于HDFS的数据仓库。