Hive

1 简介

Hive是Hadoop家族的一员，它能在HDFS存储的结构化或者半结构化的文件上运行类似sql的查询。通俗讲就是能将普通文件抽象成表，例如有个1.txt文件内容如下。三列分别是id name和age。

1	张三	22
2	李四	33
3	王五	12

通过Hive就可以将这个文件看成一张表，只要设置列之间是’\t’隔开。就可以运行sql查询，如

select count(*) from tablename where age>20;

反过来想，我们将这些数据直接存到MySQL不是更好吗，为什么要存到Hadoop然后用Hive查询呢？ 原因主要有：

• 1 海量数据MySQL无法应对，而HDFS可以
• 2 MySQL只能存储结构化数据，Hive可以将半结构化的文件约束成表
• 3 MySQL在大量数据的查询的时候是一台机子孤军奋战，Hive是将sql转化为MapReduce程序运行 当然Hive也有很多缺点：
• 1 将sql转化为MapReduce程序，MapReduce前面提到过逐渐被Spark等代替，以任务的形式提交程序不是实时返回结果的查询。
• 2 写的sql其实是Hivesql，只能实现一部分sql，很多功能不支持，例如表关联，事务等等
• 3 完全的关系型、结构化存储有更好的方案GreenPlum(后续文章会介绍)

  2 搭建[2.3.0]

  Hive依赖于HDFS，请先完成HDFS搭建
  1 下载安装包并解压，配置环境变量HIVE_HOME为解压后的目录，并添加bin目录到PATH中
  2 安装mysql用于存储hive的元数据，同时需要将mysql的jdbc的jar放入hive的lib目录下。
  3 修改$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml   在$HIVE_HOME/conf/hive-env.sh中也添加一行

  export HADOOP_HOME=xxxxxxxxx
  

  4 初始化元数据 ```shell nohup hive –service metastore &

schematool -dbType mysql -initSchema

5 启动hiveserver2
```shell
nohup hive --service hiveserver2 &

6 客户端查询工具

beeline

1.x版本的hive指令在2.x中也进行了保留，但已经不推荐使用：

hive

3 使用hive查询

查询方式同样有自己提供的CLI和JavaAPI的方式，这里我们同样只讲前者。 使用create table指令可以创建表row format可以界定列之间的隔开。

CREATE TABLE test(id int,name string,age int)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|';

利用load指令可以将本地或者hdfs中的文件转化成hive中的表。

load data local inpath '/root/2.txt' into table test;

不加local参数则是hdfs文件导入表中，如果文件中某一行和表格不一致，则尽量匹配，实在匹配不到的字段就是NULL

Hive运行order by或group by的时候会转化成MapReduce程序去执行，这里会有警告Hive-On-MR将会被弃用，请选择Spark等执行器。