Hive基础使用
Hive的使用方式
可以在Shell命令行下操作Hive，或者使用JDBC代码的方式操作
命令行方式
针对命令行这种方式，其实还有两种使用
- 第一个是使用bin目录下的hive命令，这个是从hive一开始就支持的使用方式
- 后来又出现一个beeline命令，它是通过HiveServer2服务连接hive，是一个轻量级的客户端工具，所以后来官方开始推荐使用这个。
具体使用哪个属于个人的一个习惯问题，特别是一些做了很多年大数据开发的人，已经习惯了使用hive命令，如果使用beeline会感觉有点别扭
针对我们写的hive sql通过哪一种客户端去执行结果都是一样的，没有任何区别，所以在这里我们使用哪个就无所谓了。
第一种方式: hive
bin/hive
下面出现以hive开头的内容就是说明我们进入了Hive的命令行中，在这里就可以写Hive的SQL了
show databases; # 默认使用default
show tables; # 默认为空
create table tb_user(id int,name string); # 创建一个表，此时就会向hdfs中创建一个目录
向表里面添加数据，注意，此时就产生了MapReduce任务
insert into tb_user(id,name) values(1,"李四");
hdfs中也会创建一个文件，内容就是表的数据
查询数据，为什么这时没有产生mapreduce任务呢？因为这个计算太简单了，不需要经过mapreduce任务就可以获取到结果，直接读取表对应的数据文件就可以了。
注意，表数据是不支持更新和删除的，只能新增。
可以输入quit退出hive的命令行，或者直接按ctrl+c也可以
第二种方式: beeline
先启动hiveserver2服务
bin/hiveserver2
注意了，启动hiveserver2服务之后，最下面会输出几行Hive Session ID的信息，一定要等到输出4行以后再使用beeline去连接，否则会提示连接拒绝
hiveserver2默认会监听本机的10000端口，所以命令是这样的
bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000
创建表报错，提示匿名用户对hdfs目录/user/hive/warehouse没有写权限，解决方法有两个
- 给hdfs中的/user/hive/warehouse设置777权限，让匿名用户具备权限
hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse - 在启动beeline的时候指定一个对这个目录有操作权限的用户
bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root
这里我们使用第二种。
如果我们没有处理权限的问题，在向表新增数据时，会报以下错误
Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException 0:0 Expected 2 columns for insclause-0/default@tb_user; select produces 1 columns. Error encountered near token ''zs'' (state=42000,code=40000)
在工作中我们如果遇到了每天都需要执行的命令，那我肯定想要把具体的执行sql写到脚本中去执行，但是现在这种用法每次都需要开启一个会话，好像还没办法把命令写到脚本中。
注意了，hive后面可以使用 -e 命令，这样这条hive命令就可以放到脚本中定时调度执行了。因为这样每次hive都会开启一个新的会话，执行完毕以后再关闭这个会话。当然了beeline也可以，后面也是跟一个-e参数。
JDBC方式
JDBC这种方式也需要连接hiveserver2服务，前面我们已经启动了hiveserver2服务，在这里直接使用就可以了
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
/**
* 测试通过jdbc操作hive，如果提示连接被拒绝，那可能是hiveserver2服务没启动
*/
public class TestHiveJdbc {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
//指定hiveserver2的连接
String jdbcUrl = "jdbc:hive2://ip:10000";
//获取jdbc连接，这里的user使用root，就是linux中的用户名，password随便指定即可
Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, "root", "any");
//获取Statement
Statement stmt = conn.createStatement();
//指定查询的sql
String sql = "select * from tb_user";
//执行sql
ResultSet res = stmt.executeQuery(sql);
//循环读取结果
while (res.next()) {
System.out.println(res.getInt("id") + "\t" + res.getString("name"));
}
}
}
Set命令的使用
在hive命令行中可以使用set命令临时设置一些参数的值，其实就是临时修改hive-site.xml中参数的值
不过通过set命令设置的参数只在当前会话有效，退出重新打开就无效了
如果想要对当前机器上的当前用户有效的话可以把命令配置在 ~/.hiverc文件中
- 使用set命令配置的参数是当前会话有效
- 在~/.hiverc文件中配置的是当前机器中的当前用户有效
- 而在hive-site.xml中配置的则是永久有效了
.hiverc文件格式
set hive.cli.print.current.db = true;
set hive.cli.print.header = true;
Hive的日志配置
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/root/test_hive/hive3.1.2/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/root/test_hadoop/hadoop3.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
我们每次进入hive命令行的时候都会出现这么几行日志，想要去掉，怎么办呢？
通过分析日志可知，是有重复的日志依赖，所以需要删除一个，
这里是hive中的一个日志依赖包和hadoop中的日志依赖包冲入了，那我们只能去掉Hive的了，因为hadoop是共用的，尽量不要删它里面的东西。为了保险起见，我们可以使用mv给这个日志依赖包重命名，这样它就不生效了
mv log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar.bak
还有就是当我们遇到Hive执行发生错误的时候，我们要学会去查看Hive的日志信息，通过日志的提示来分析，找到错误的根源，帮助我们及时解决错误。
那我们在哪里查看Hive日志呢，我们可以通过配置文件来找到默认日志文件所在的位置。在hive的conf目录下有一些log4j的模板配置文件，我们需要去修改一下，让它生效。
首先是 hive-log4j2.properties.template 这个文件，去掉 .template 后缀，
修改里面的 property.hive.log.level 和 property.hive.log.dir 参数
property.hive.log.level = WARN
property.hive.root.logger = DRFA
property.hive.log.dir = /root/test_hive/log
property.hive.log.file = hive.log
hive-exec-log4j2.properties.template也是同样的处理。
这样后面分析日志就可以到 /root/test_hive/log 目录下去查看了。
