40 Hive基础、数据类型 - HelloWorld开发者社区

Hive的基本概念

HIve简介

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL的查询功能

Hive本质

将HQL转化成MapReduce程序
Hive处理的数据存储在HDFS
Hive分析数据底层的实现是MapReduce
执行程序运行在Yarn上

Hive的优缺点

优点

采用类SQL语法，简单
避免了去写MapReduce
支持用户自定义函数

缺点

执行延迟比较高，常用于对实时性要求不高的场合如数据分析
优势在于处理大数据，对处理小数据没有优势
无法表达迭代式算法
不擅长数据挖掘。由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现
Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
Hive调优比较困难，粒度比较粗

Hive架构原理

40 Hive基础、数据类型

Metastore元数据
- 包括表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在的目录等
解析器
- 将SQL字符串转换成抽象语法树AST，对AST进行语法分析，比如表是否存在，字段是存在，SQL语义是否有错误
编译器
- 将AST编译生成逻辑执行计划
优化器
- 对逻辑执行计划进行优化

Hive和数据库的比较

数据更新

Hive是针对数据仓库应用设计的，读多写少
因此中不建议对数据的改写，所有数据都是在加载的时候确定好的

Hive安装

安装MySQL

# 检测是否安装过MySQL，如果有则卸载
rpm -qa|grep mariadb
sudo rpm -e --nodeps  mariadb-libs

# 解压安装包
tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

# 在安装目录下执行rpm安装，注意按顺序执行
sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

# 如果Linux是最小化安装的，可能会出现错误，需要安装缺少的依赖然后重新安装 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64
yum install -y libaio

#删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容
# 查看datadir的值
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
# 删除/var/lib/mysql目录下的所有内容
cd /var/lib/mysql
sudo rm -rf ./*    

# 初始化数据库
sudo mysqld --initialize --user=mysql

# 查看临时生成的root用户的密码
cat /var/log/mysqld.log 

# 启动mysql服务
sudo systemctl start mysqld

# 登录mysql数据库
mysql -uroot -p

# 修改root用户的密码
set password = password("123456");

# 修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接
update mysql.user set host='%' where user='root';
flush privileges;

Hive安装部署

# 解压
tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/

# 添加环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
#HIVE_HOME
HIVE_HOME=/opt/module/hive-3.1.2
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME HIVE_HOME

# 解决日志Jar包冲突
mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak

Hive元数据配置到Mysql

# 拷贝驱动
cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib

# 配置Metastore到Mysql
vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- jdbc连接的URL -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://node01:3306/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username-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>

    <!-- jdbc连接的password -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
</property>

    <!-- Hive默认在HDFS的工作目录 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>

   <!-- Hive元数据存储的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!-- 元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</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://node01:9083</value>
    </property>
    <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>node01</value>
    </property>

    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
     <!-- hadoop高可用时要加入下面的配置 -->
     <property>
        <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>
         <value>true</value>
     </property>
</configuration>

Hive的基本使用

初始化元数据库

# 登录Mysql
mysql -uroot -p123456

# 新建元数据库
create database metastore;
quit;

# 初始化Hive元数据库
schematool -dbType mysql -initSchema

启动Hive

先启动Hadoop集群
启动Hive
```
bin/hive
```

使用Hive

show databases;
show tables;
create table test (id int);
insert into test values(1);
select * from test;

使用元数据服务的方式访问Hive

# 启动Metastore
hive --service metastore
# 启动后窗口不能再操作，需要打开一个新的shell窗口
# 启动Hive
bin/hive

使用JDBC方式访问Hive

# 启动hiveserver2
bin/hive --service hiveserver2

# 启动beeline客户端j
bin/beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n lixuan

编写hiveserver2启动脚本hiveservices.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
```
chmod u+x hiveservices.sh
```
启动Hive后台服务
```
hiveservices.sh start
```

连接Hiveserver2客户端

bin/beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n lixuan

Hive常用交互命令

-e 不进入hive的交互窗口执行sql语句
```
bin/hive -e "select id from student;"
```

-f 执行脚本中sql语句

bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql

退出窗口
```
exit;
quit;
```

Hive常见属性配置

打印当前库和表头，hive-site.xml中加入如下两个配置

<property>
    <name>hive.cli.print.header</name>
    <value>true</value>
  </property>
   <property>
    <name>hive.cli.print.current.db</name>
    <value>true</value>
  </property>

Hive运行日志信息配置

Hive的log默认存放在/temp/lixuan/hive.log目录下

修改hive的log存放日志到/opt/module/hive-3.12/logs

cd /opt/module/hive-3.1.2/conf
mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
# 在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置
property.hive.log.dir=/opt/module/hive-3.1.2/logs

Hive数据类型

基本数据类型

Hive数据类型	Java数据类型	长度	例子
TINYINT	byte	1byte有符号整数	20
SMALINT	short	2byte有符号整数	20
INT	int	4byte有符号整数	20
BIGINT	long	8byte有符号整数	20
BOOLEAN	boolean	布尔类型，true或者false	TRUE FALSE
FLOAT	float	单精度浮点数	3.14159
DOUBLE	double	双精度浮点数	3.14159
STRING	string	字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。	‘now is the time’ “for all good men”
TIMESTAMP		时间类型
BINARY		字节数组

Hive的String 类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串

集合数据类型

数据类型	描述	语法示例
STRUCT	和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。	struct() 例如struct<street:string, city:string>
MAP	MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素	map() 例如map<string, int>
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。	Array() 例如array

案例实操

有如下JOSN个数的数据结构

{
    "name": "songsong",
    "friends": ["bingbing" , "lili"] ,       //列表Array, 
    "children": {                      //键值Map,
        "xiao song": 19 ,
        "xiaoxiao song": 18
    }
    "address": {                      //结构Struct,
        "street": "hui long guan" ,
        "city": "beijing" 
    }
}

创建本地测试文件test.txt

songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing

Hive上创建测试表

create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';

导入文本数据到测试表

load data local inpath '/opt/module/hive/datas/test.txt' into table test;

访问数据

select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";

隐式类型转化

任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广地类型，如TINYINT可以转换成INT，INT可以转换成BIGINT
所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE
TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT
BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型

附加：Hive的启动顺序

先启动mysql数据库
```
sudo systemctl start mysqld
```
再启动Hadoop集群
然后用脚本启动Metastore和hive2
```
hiveservices.sh start
```

最后连接hive2

bin/beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n lixuan