09 Hive安装与操作

一.安装Hive

1. 下载解压重命名权限
2. 配置环境变量
   

3. 修改Hive配置文件
   修改/usr/local/hive/conf下的hive-site.xml

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   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration>   <property>     <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>     <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>     <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>   </property>   <property>     <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>     <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>     <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>   </property>   <property>     <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>     <value>hive</value>     <description>username to use against metastore database</description>   </property>   <property>     <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>     <value>hive</value>     <description>password to use against metastore database</description>   </property> </configuration>

4. 配置mysql驱动
   1. 下载合适版本的mysql jar包，拷贝到/usr/local/hive/lib目录下
   2. 在mysql新建hive数据库
   3. 配置mysql允许hive接入
5. 启停
   1. 启动Hadoop--启动Hive--退出Hive--停止Hadoop
      

      

      二、Hive操作

      1. hive创建与查看数据库
         

      2. mysql查看hive元数据表DBS
         

      3. hive创建与查看表
         

      4. mysql查看hive元数据表TBLS
         

      5. hdfs查看表文件位置
         

         

      6. hive删除表
         

      7. mysql查看hive元数据表TBLS
         

      8. hive删除数据库
         

      9. mysql查看hive元数据表DBS

      　　　　

      三、hive进行词频统计

      1. 准备txt文件
         

      2. 启动hadoop，启动hive
         

      3. 创建并查看文本表  create table
         

      4. 导入文件的数据到文本表中 load data local inpath
         

      5. 分割文本 split
         

      6. 行转列explode
         

      7. 统计词频group by

      

      

      准备txt文件

      

      上传文件至hdfs

      

      从hdfs导入文件内容到表wctext, 并查看hdfs源文件，hfds数据库文件

      

      统计词频

      

      

      词频统计结果存到数据表里，并查看表和文件

      

      

      本地调用本地hql文件进行词频统计，将结果保存为本地文件

      

      

      

      退出hive，停止hadoop