Hive入门
一、Hive 基本概念
1.1 什么是 Hive
Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。
Hive核心是将HQL转换为MapReduce(Spark)，然后将程序提交到Hadoop群集执行。Hive由Facebook实现并开源。
1.2 为什么使用Hive
使用Hadoop MapReduce直接处理数据所面临的问题
- 人员学习成本太高 需要掌握java语言
- MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
使用Hive处理数据的好处
- 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）
- 避免直接写MapReduce，减少开发人员的学习成本
- 支持自定义函数，功能扩展很方便
- 背靠Hadoop，擅长存储分析海量数据集
1.3 Hive与Hadoop的关系
从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：
- 存储数据的能力
- 分析数据的能力
Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不是自己实现了上述两种能力，而是借助Hadoop。
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。
这样突然发现Hive没啥用，不过是套壳Hadoop罢了。其实不然，Hive的最大的魅力在于用户专注于编写HQL，Hive帮您转换成为MapReduce程序完成对数据的分析。
1.4 Hive与Mysql
Hive虽然具有RDBMS数据库的外表，包括数据模型、SQL语法都十分相似，但应用场景却完全不同。Hive只适合用来做海量数据的离线分析。Hive的定位是数据仓库，面向分析的OLAP系统。
因此时刻告诉自己，Hive不是大型数据库，也不是要取代Mysql承担业务数据处理。
更直观的对比请看下面这幅图：
1.5 场景设计
场景需求
在HDFS文件系统上有一个文件，路径为/data/china_user.txt，其内容如下：
1,zhangsan,18,beijing
2,lisi,25,shanghai
3,allen,30,shanghai
4,wangwu,15,nanjing
5,james,45,hangzhou
6,tony,26,beijing
需求：统计来自于上海年龄大于25岁的用户有多少个？
如果让您设计Hive这款软件，要求能够实现用户编写sql语句，Hive自动将sql转换MapReduce程序，处理位于HDFS上的结构化数据。如何实现？
场景目的
重点理解下面两点：
Hive能将数据文件映射成为一张表，这个映射是指什么？
Hive软件本身到底承担了什么功能职责？
功能实现关键
映射信息记录
映射在数学上称之为一种对应关系，比如y=x+1，对于每一个x的值都有与之对应的y的值。在hive中能够写sql处理的前提是针对表，而不是针对文件，因此需要将文件和表之间的对应关系描述记录清楚。
映射信息专业的叫法称之为元数据信息（元数据是指用来描述数据的数据 metadata）。
具体来看，要记录的元数据信息包括：
- 表对应着哪个文件（位置信息）
- 表的列对应着文件哪一个字段（顺序信息）
- 文件字段之间的分隔符是什么
Sql语法解析、编译
用户写完sql之后，hive需要针对sql进行语法校验，并且根据记录的元数据信息解读sql背后的含义，制定执行计划。并且把执行计划转换成MapReduce程序来执行，把执行的结果封装返回给用户。
最终效果
基于上述分析，最终要想模拟实现的Hive的功能，大致需要下图所示组件参与其中，从中可以感受一下Hive承担了什么职责。
当然，也可以把这个理解为hive的架构图。
二、Hive架构、组件
2.1 Hive架构图
2.2 Hive组件
用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。
执行引擎：Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。
三、Hive数据模型
数据模型：用来描述数据、组织数据和对数据进行操作，是对现实世界数据特征的描述。Hive的数据模型类似于RDBMS库表结构，此外还有自己特有模型。
Hive中的数据可以在粒度级别上分为三类：
- Table 表
- Partition分区
- Bucket 分桶
3.1 Databases
Hive作为一个数据仓库，在结构上积极向传统数据库看齐，也分数据库（Schema），每个数据库下面有各自的表组成。默认数据库default。
Hive的数据都是存储在HDFS上的，默认有一个根目录，在hive-site.xml中，由参数hive.metastore.warehouse.dir指定。默认值为/user/hive/warehouse。
因此，Hive中的数据库在HDFS上的存储路径为：${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db
比如，名为itcast的数据库存储路径为：/user/hive/warehouse/itcast.db
3.2 Tables
Hive表与关系数据库中的表相同。Hive中的表所对应的数据是存储在Hadoop的文件系统中，而表相关的元数据是存储在RDBMS中。
在Hadoop中，数据通常驻留在HDFS中，尽管它可以驻留在任何Hadoop文件系统中，包括本地文件系统或S3。Hive有两种类型的表：
- Managed Table内部表、托管表
- External Table外部表
创建表时，默是内部表。关于内部表和外部表的区别，我们后续知识点再做展开探讨。Hive中的表的数据在HDFS上的存储路径为：${hive.metastore.warehouse.dir}/databasename.db/tablename
比如,itcast的数据库下t_user表存储路径为：/user/hive/warehouse/itcast.db/t_user
3.3 Partitions
Partition分区是hive的一种优化手段表。分区是指根据分区列（例如“日期day”）的值将表划分为不同分区。这样可以更快地对指定分区数据进行查询。
分区在存储层面上的表现是:table表目录下以子文件夹形式存在。
一个文件夹表示一个分区。子文件命名标准：分区列=分区值
Hive还支持分区下继续创建分区，所谓的多重分区。关于分区表的使用和详细介绍，后面模块会单独展开详细讲解。
3.4 Buckets
Bucket分桶表是hive的一种优化手段表。分桶是指根据表中字段（例如“编号ID”）的值,经过hash计算规则将数据文件划分成指定的若干个小文件。
分桶规则：hashfunc(ID) % 桶个数，余数相同的分到同一个文件。
分桶的好处是可以优化join查询和方便抽样查询。Bucket分桶表在hdfs中表现为同一个表目录下数据根据hash散列之后变成多个文件。关于桶表以及分桶操作，后面模块会单独展开详细讲解。
四、Hive 安装
4.1 元数据相关名词
Metadata
Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺序类型等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等。
Metastore
Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据，对外暴露服务地址，让各种客户端通过连接metastore服务，由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。
有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。
4.2 metastore三种配置方式
metastore服务配置有3种模式：内嵌模式、本地模式、远程模式。区分3种配置方式的关键是弄清楚两个问题：
- Metastore服务是否需要单独配置、单独启动？
- Metadata是存储在内置的derby中，还是第三方RDBMS,比如Mysql。
内嵌模式
内嵌模式（Embedded Metastore）是metastore默认部署模式。此种模式下，元数据存储在内置的Derby数据库，并且Derby数据库和metastore服务都嵌入在主HiveServer进程中，当启动HiveServer进程时，Derby和metastore都会启动。不需要额外起Metastore服务。
但是一次只能支持一个活动用户，适用于测试体验，不适用于生产环境。
本地模式
本地模式（Local Metastore）下，Hive Metastore服务与主HiveServer进程在同一进程中运行，但是存储元数据的数据库在单独的进程中运行，并且可以在单独的主机上。metastore服务将通过JDBC与metastore数据库进行通信。
本地模式采用外部数据库来存储元数据，推荐使用MySQL。
hive根据hive.metastore.uris 参数值来判断，如果为空，则为本地模式。
缺点是：每启动一次hive服务，都内置启动了一个metastore。
远程模式
远程模式（Remote Metastore）下，Metastore服务在其自己的单独JVM上运行，而不在HiveServer的JVM中运行。如果其他进程希望与Metastore服务器通信，则可以使用Thrift Network API进行通信。
在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。在这种情况下，其他依赖hive的软件都可以通过Metastore访问hive。由于还可以完全屏蔽数据库层，因此这也带来了更好的可管理性/安全性。
远程模式下，需要配置hive.metastore.uris 参数来指定metastore服务运行的机器ip和端口，并且需要单独手动启动metastore服务。
4.3 Mysql的安装
相关mysql和jar
链接：https://pan.baidu.com/s/1Y76xSBscsB9_qQa1gwXLVA
提取码：lqi4
1）检查当前系统是否安装过Mysql
[atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 //如果存在通过如下命令卸载
[atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps mariadb-libs //用此命令卸载mariadb
2）将MySQL安装包拷贝到/opt/software/mysql-lib目录下
3）解压MySQL安装包
//解压*.tar包，参数只需要-xf; 解压*.tar.gz，参数：-zxvf
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C
4）在安装目录下执行rpm安装， 要以下按照顺序依次执行
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
如果Linux是最小化安装的，在安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm时可能会出现如下错误:
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
警告：mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY
错误：依赖检测失败：
libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
通过yum安装缺少的依赖,然后重新安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可
[atguigu@hadoop102 mysql-lib] yum install -y libaio
5）删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下需要删除
查看datadir的值
datadir=/var/lib/mysql
[atguigu@hadoop102 mysql-lib]$ vim /etc/my.cnf
# For advice on how to change settings please see
# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html
[mysqld]
#
# Remove leading # and set to the amount of RAM for the most important data
# cache in MySQL. Start at 70% of total RAM for dedicated server, else 10%.
# innodb_buffer_pool_size = 128M
#
# Remove leading # to turn on a very important data integrity option: logging
# changes to the binary log between backups.
# log_bin
#
# Remove leading # to set options mainly useful for reporting servers.
# The server defaults are faster for transactions and fast SELECTs.
# Adjust sizes as needed, experiment to find the optimal values.
# join_buffer_size = 128M
# sort_buffer_size = 2M
# read_rnd_buffer_size = 2M
datadir=/var/lib/mysql
删除/var/lib/mysql目录下的所有内容:
[atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql
[atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./* //注意执行命令的位置
6）初始化数据库
[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql
7）查看临时生成的root用户的密码
[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log
8）启动mysql服务
[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld
9）登录mysql数据库
[atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
Enter password: 输入临时生成的密码
必须先修改root用户的密码,否则执行其他的操作会报错, 记住自己设置的密码
mysql> set password = password("123456");
10）修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接，可以客户端远程登录
mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';
mysql> flush privileges;
11）通过navicat远程登录验证
4.4 Hive 安装地址
1）Hive 官网地址
http://hive.apache.org/
2）文档查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
3）下载地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
4）github 地址
https://github.com/apache/hive
4.5 Hive 安装部署
安装 Hive
1）把 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下
2）解压 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
3）修改 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 的名称为 hive
[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive
4）修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
5）添加内容
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
source一下
source /etc/profile
6）解决日志 Jar 包冲突
[atguigu@hadoop102 software]$ mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak
Hive的元数据配置到Mysql
1）拷贝驱动
将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib
2）配置Metastore到MySql
在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件
[atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
添加如下内容
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- jdbc连接的URL，metastore:存储元数据的mysql的库 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>
<!-- jdbc连接的Driver-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!-- jdbc连接的登录Mysql的username-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- jdbc连接的登录Mysql的password -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
<!-- Hive默认在HDFS的工作目录，存储数据的工作目录 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<!-- Hive元数据存储版本的验证 -->
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 指定存储元数据要连接的地址 -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://hadoop102:9083</value>
</property>
<!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
</property>
<!-- 指定hiveserver2连接的host -->
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<!-- 元数据存储授权 -->
<property>
<name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
注意：主机ip，mysql登录的用户密码不要配错了
Hive的启动
1）初始化元数据库
登录Mysql
[atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p123456
创建Hive的元数据库，然后退出
mysql> create database metastore;
mysql> quit;
初始化Hive元数据库
[atguigu@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
2）启动metastore和hiveserver2
Hive 2.x以上版本，要先启动这两个服务，否则会报错：
FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
（1）启动metastore
[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service metastore
2021-11-24 16:58:08: 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
（2）启动 hiveserver2
[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service hiveserver2
which: no hbase in (/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin:/opt/module/hive/bin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin)
2021-11-24 17:00:19: Starting HiveServer2
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
3）编写hive服务启动脚本
由于前台启动的方式导致需要打开多个shell窗口，过于复杂，可以使用通过nohup后台启动
nohup: 放在命令开头，表示不挂起,也就是关闭终端进程也继续保持运行状态2>&1 : 表示将错误重定向到标准输出上
&: 放在命令结尾,表示后台运行
一般会组合使用: nohup [xxx命令操作]> file 2>&1 & ， 表示将xxx命令运行的结果输出到file中，并保持命令启动的进程在后台运行。
[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service metastore 2>&1 &
编写脚本
创建脚本myhive.sh
[atguigu@hadoop102 hive]$ vim $HIVE_HOME/bin/myhive.sh
#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
if [ ! -d $HIVE_LOG_DIR ]
then
mkdir -p $HIVE_LOG_DIR
fi
#检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口
function check_process()
{
pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
echo $pid
[[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
}
function hive_start()
{
metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
cmd=$cmd" sleep 4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1"
[ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动"
server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
[ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
}
function hive_stop()
{
metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
[ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动"
server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
[ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
}
case $1 in
"start")
hive_start
;;
"stop")
hive_stop
;;
"restart")
hive_stop
sleep 2
hive_start
;;
"status")
check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常"
check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
;;
*)
echo Invalid Args!
echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
;;
esac
添加执行权限
[atguigu@hadoop102 hive]$ chmod +x $HIVE_HOME/bin/myhive.sh
启动Hive后台服务(需先启动hadoop)
[atguigu@hadoop102 hive]$ myhive.sh start
等一会查看hive启动状态：myhive.sh status
4.6 Hive客户端使用
Hive Client、Hive Beeline Client
Hive发展至今，总共历经了两代客户端工具。
第一代客户端（deprecated不推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/hive, 是一个 shellUtil。主要功能：一是可用于以交互或批处理模式运行Hive查询；二是用于Hive相关服务的启动，比如metastore服务。
第二代客户端（recommended 推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/beeline，是一个JDBC客户端，是官方强烈推荐使用的Hive命令行工具，和第一代客户端相比，性能加强安全性提高
Beeline Shell在嵌入式模式和远程模式下均可工作。在嵌入式模式下，它运行嵌入式 Hive(类似于Hive Client)，而远程模式下beeline通过 Thrift 连接到单独的 HiveServer2 服务上，这也是官方推荐在生产环境中使用的模式。
那么问题来了，HiveServer2是什么？HiveServer1哪里去了？
HiveServer、HiveServer2服务
HiveServer、HiveServer2都是Hive自带的两种服务，允许客户端在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作，且两个都允许远程客户端使用多种编程语言如java，python等向hive提交请求，取回结果。
但是，HiveServer不能处理多于一个客户端的并发请求。因此在Hive-0.11.0版本中重写了HiveServer代码得到了HiveServer2，进而解决了该问题。HiveServer已经被废弃。
HiveServer2支持多客户端的并发和身份认证，旨在为开放API客户端如JDBC、ODBC提供更好的支持。
Hive服务和客户端关系梳理
HiveServer2通过Metastore服务读写元数据。所以在远程模式下，启动HiveServer2之前必须先首先启动metastore服务。
特别注意：远程模式下，Beeline客户端只能通过HiveServer2服务访问Hive。而Hive Client是通过Metastore服务访问的。具体关系如下：
1）通过hive自带的beeline客户端访问
在启动hive后，使用JDBC的方式访问hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu
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 Hive0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>
如果这里出问题了，参考：https://blog.csdn.net/u011495642/article/details/84305944
原因可能是在hadoop的core.site.xml缺少代理对象设置。
主要原因是hadoop引入了一个安全伪装机制，使得hadoop 不允许上层系统直接将实际用户传递到hadoop层，而是将实际用户传递给一个超级代理，由此代理在hadoop上执行操作，避免任意客户端随意操作hadoop。
2）hive脚本访问
[atguigu@hadoop202 hive]$ bin/hive
五、Hive参数配置
5.1 CLIs and Commands客户端和命令
Hive CLI
$HIVE_HOME/bin/hive是一个shellUtil,通常称之为hive的第一代客户端或者旧客户端，主要功能有两个：
- 一：用于以交互式或批处理模式运行Hive查询，注意，此时作为客户端，需要并且能够访问的是Hive metastore服务，而不是hiveserver2服务。
- 二：用于hive相关服务的启动，比如metastore服务。
可以通过运行"hive -H" 或者 "hive --help"来查看命令行选项。
Batch Mode 批处理模式
当使用-e或-f选项运行$ HIVE_HOME / bin / hive时，它将以批处理模式执行SQL命令。所谓的批处理可以理解为一次性执行，执行完毕退出。
#-e
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'show databases'
#-f
cd ~
#编辑一个sql文件 里面写上合法正确的sql语句
vim hive.sql
show databases;
#执行 从客户端所在机器的本地磁盘加载文件
$HIVE_HOME/bin/hive -f /root/hive.sql
#也可以从其他文件系统加载sql文件执行
$HIVE_HOME/bin/hive -f hdfs://<namenode>:<port>/hive-script.sql
$HIVE_HOME/bin/hive -f s3://mys3bucket/s3-script.sql
#使用静默模式将数据从查询中转储到文件中
$HIVE_HOME/bin/hive -S -e 'select * from itheima.student' > a.txt
Interactive Shell 交互式模式
所谓交互式模式可以理解为客户端和hive服务一直保持连接，除非手动退出客户端。
/export/server/hive/bin/hive
hive> show databases;
OK
default
itcast
itheima
Time taken: 0.028 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive> use itcast;
OK
Time taken: 0.027 seconds
hive> exit;
启动服务、修改配置
远程模式部署方式下，hive metastore服务需要单独配置手动启动，此时就可以使用Hive CLI来进行相关服务的启动，hiveserver2服务类似。
#--service
$HIVE_HOME/bin/hive --service metastore
$HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2
#--hiveconf
$HIVE_HOME/bin/hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console
Beeline CLI
$HIVE_HOME/bin/beeline被称之为第二代客户端或者新客户端，是一个JDBC客户端，是官方强烈推荐使用的Hive命令行工具，和第一代客户端相比，性能加强安全性提高。Beeline在嵌入式模式和远程模式下均可工作。
在嵌入式模式下，它运行嵌入式Hive(类似于Hive CLI)；
远程模式下beeline通过Thrift连接到单独的HiveServer2服务上，这也是官方推荐在生产环境中使用的模式。
常见的使用方式如下所示，在启动hiveserver2服务的前提下使用beeline远程连接：
[root@node3 ~]# /export/server/hive/bin/beeline
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
beeline> ! connect jdbc:hive2://node1:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1:10000:
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://node1:10000>
beeline支持的参数非常多，可以通过官方文档进行查询
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-Beeline%E2%80%93NewCommandLineShell
5.2 Configuration Properties配置属性
配置属性概述
Hive作为一款复杂的数据仓库软件，除了一些默认的属性行为之外，还支持用户配置属性进行修改，使得在某些场景下满足用户的需求。
作为用户我们需要掌握两件事：
- 一是：Hive有哪些属性支持修改，修改了有什么功能；
- 二是：Hive支持哪种方式进行修改，修改是临时生效还是永久生效的。
Hive配置属性的规范列表是在HiveConf.Java类中管理的，因此请参考该HiveConf.java文件，以获取Hive当前使用的发行版中可用的配置属性的完整列表。从Hive 0.14.0开始，会从HiveConf.java类中直接生成配置模板文件hive-default.xml.template，它是当前版本配置及其默认值的可靠来源。
详细的配置参数大全可以参考Hive官网配置参数，在页面使用ctrl+f进行搜索。
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties
修改配置属性方式
方式1：hive-site.xml配置文件
在$HIVE_HOME/conf路径下，可以添加一个hive-site.xml文件，把需要定义修改的配置属性添加进去，这个配置文件会影响到这个Hive安装包的任何一种服务启动、客户端使用方式，可以理解为是Hive的全局配置。
比如我们指定使用MySQL作为Hive元数据的存储介质，那么就需要把Hive连接MySQL的相关属性配置在hive-site.xml文件中，这样不管是本地模式还是远程模式启动，不管客户端本地连接还是远程连接，都将访问同一个元数据存储介质，大家使用的元数据都是一致的。
<!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value> jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
</configuration>
方式2：hiveconf命令行参数
hiveconf是一个命令行的参数，用于在使用Hive CLI或者Beeline CLI的时候指定配置参数。这种方式的配置在整个的会话session中有效，会话结束，失效。
比如在启动hive服务的时候，为了更好的查看启动详情，可以通过hiveconf参数修改日志级别：
$HIVE_HOME/bin/hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,consol
方式3：set命令
在Hive CLI或Beeline中使用set命令为set命令之后的所有SQL语句设置配置参数，这个也是会话级别的。
这种方式也是用户日常开发中使用最多的一种配置参数方式。因为Hive倡导一种：谁需要、谁配置、谁使用的一种思想，避免你的属性修改影响其他用户的修改。
#启用hive动态分区，需要在hive会话中设置两个参数：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
方式4：服务器特定的配置文件
您可以设置特定metastore的配置值hivemetastore-site.xml中，并在HiveServer2特定的配置值hiveserver2-site.xml中。
Hive Metastore服务器读取$ HIVE_CONF_DIR或类路径中可用的hive-site.xml以及hivemetastore-site.xml配置文件。
HiveServer2读取$ HIVE_CONF_DIR或类路径中可用的hive-site.xml以及hiveserver2-site.xml。
如果HiveServer2以嵌入式模式使用元存储，则还将加载hivemetastore-site.xml。
概况总结
配置文件的优先顺序如下，后面的优先级越高：
hive-site.xml-> hivemetastore-site.xml-> hiveserver2-site.xml->' -hiveconf'命令行参数
从Hive 0.14.0开始，会从HiveConf.java类中直接生成配置模板文件hive-default.xml.template，它是当前版本配置变量及其默认值的可靠来源。
hive-default.xml.template 位于安装根目录下的conf目录中，并且 hive-site.xml 也应在同一目录中创建。
从 Hive 0.14.0开始， 您可以使用SHOW CONF命令显示有关配置变量的信息。
配置方式的优先级顺序，优先级依次递增：
set参数生命>hiveconf命令行参数>hive-site.xml配置文件。
即set参数声明覆盖命令行参数hiveconf，命令行参数覆盖配置文件hive-site.xml设定。
日常的开发使用中，如果不是核心的需要全局修改的参数属性，建议大家使用set命令进行设置。
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。
六、Hive初体验
6.1 Hive使用起来和Mysql差不多吗？
背景
对于初次接触Apache Hive的人来说，最大的疑惑就是：Hive从数据模型看起来和关系型数据库mysql等好像。包括Hive SQL也是一种类SQL语言。那么实际使用起来如何？
过程
体验步骤：按照mysql的思维，在hive中创建、切换数据库，创建表并执行插入数据操作，最后查询是否插入成功。
create database itcast;--创建数据库
show databases;--列出所有数据库
use itcast;--切换数据库
-建表
create table t_student(id int,name varchar(255));
--插入一条数据
insert into table t_student values(1,"allen");
--查询表数据
select * from t_student;
在执行插入数据的时候，发现插入速度极慢，sql执行时间很长，为什么？
最终插入一条数据，历史30秒的时间。
查询表数据，显示数据插入成功
验证
首先登陆Hadoop YARN上观察是否有MapReduce任务执行痕迹。
YARN Web UI: http://resourcemanager_host:8088/
然后登陆Hadoop HDFS浏览文件系统，根据Hive的数据模型，表的数据最终是存储在HDFS和表对应的文件夹下的。
HDFS Web UI: http://namenode_host:9870/
结论
- Hive SQL语法和标准SQL很类似,使得学习成本降低不少。
- Hive底层是通过MapReduce执行的数据插入动作,所以速度慢。
- 如果大数据集这么一条一条插入的话是非常不现实的，成本极高。
- Hive应该具有自己特有的数据插入表方式，结构化文件映射成为表。
6.2 体验2：如何才能将结构化数据映射成为表？
背景
在Hive中，使用insert+values语句插入数据，底层是通过MapReduce执行的，效率十分低下。此时回到Hive的本质上：可以将结构化的数据文件映射成为一张表，并提供基于表的SQL查询分析。
假如，现在有一份结构化的数据文件，如何才能映射成功呢？在映射成功的过程中需要注意哪些问题？不妨猜想文件的存储路径？字段类型？字段顺序？字段之间的分隔符问题？
过程
在HDFS根目录下创建一个结构化数据文件user.txt，里面内容如下
1,zhangsan,18,beijing
2,lisi,25,shanghai
3,allen,30,shanghai
4,woon,15,nanjing
5,james,45,hangzhou
6,tony,26,beijing
在hive中创建一张表t_user。注意：字段的类型顺序要和文件中字段保持一致。
create table t_user(id int,name varchar(255),age int,city varchar(255));
验证
执行数据查询操作，发现表中并没有数据。
猜想：难道数据文件要放置在表对应的HDFS路径下才可以成功？
再次执行查询操作，显示如下，都是null：
表感知到结构化文件的存在，但是并没有正确识别文件中的数据。猜想：还需要指定文件中字段之间的分隔符？重建张新表，指定分隔符。
--建表语句 增加分隔符指定语句
create table t_user_1(id int,name varchar(255),age int,city varchar(255))
row format delimited
fields terminated by ',';
--关于分隔符语法 后续学习展开
#把user.txt文件从本地文件系统上传到hdfs
hadoop fs -put user.txt /user/hive/warehouse/itcast.db/t_user_1/
--执行查询操作
select * from t_user_1;
此时再创建一张表，保存分隔符语法，但是故意使得字段类型和文件中不一致。
--建表语句 增加分隔符指定语句
create table t_user_2(id int,name int,age varchar(255),city varchar(255))
row format delimited
fields terminated by ',';
#把user.txt文件从本地文件系统上传到hdfs
hadoop fs -put user.txt /user/hive/warehouse/itcast.db/t_user_2/
--执行查询操作
select * from t_user_2;
此时发现，有的列显示null，有的列显示正常。
name字段本身是字符串，但是建表的时候指定int，类型转换不成功；age是数值类型，建表指定字符串类型，可以转换成功。说明hive中具有自带的类型转换功能，但是不一定保证转换成功。
结论
- 要想在hive中创建表跟结构化文件映射成功，需要注意以下几个方面问题：
- 创建表时，字段顺序、字段类型要和文件中保持一致。
- 如果类型不一致，hive会尝试转换，但是不保证转换成功。不成功显示null。
- 文件好像要放置在Hive表对应的HDFS目录下，其他路径可以吗？
- 建表的时候好像要根据文件内容指定分隔符，不指定可以吗？
6.3 体验3：使用hive进行小数据分析如何？
背景
因为Hive是基于HDFS进行文件的存储，所以理论上能够支持的数据存储规模很大，天生适合大数据分析。假如Hive中的数据是小数据，再使用Hive开展分析效率如何呢？
过程
之前我们创建好了一张表t_user_1,现在通过Hive SQL找出当中年龄大于20岁的有几个。
验证
--执行查询操作
select count(*) from t_user_1 where age > 20;
发现又是通过MapReduce程序执行的数据查询功能。
结论
- Hive底层的确是通过MapReduce执行引擎来处理数据的
- 执行完一个MapReduce程序需要的时间不短
- 如果是小数据集，使用hive进行分析将得不偿失，延迟很高
- 如果是大数据集，使用hive进行分析，底层MapReduce分布式计算，很爽
