Spark环境搭建（四）-----------数据仓库Hive环境搭建

Hive产生背景

1）MapReduce的编程不便，需通过Java语言等编写程序

2） HDFS上的文缺失Schema(在数据库中的表名列名等)，方便开发者通过SQL的方式处理结构化的数据，而不需要Java等编写程序

Hive是什么

1）facebook开源，最初为解决海量的结构化日志数据统计问题

2）构建中Hadoop上的数据仓库

3）Hive定义了一种SQL查询语言：HQL(类似SQl但又不完全相同)

4）通常进行离线处理（采用MapReduce）

5）多种不同的底层执行引擎（Hive on MapReduce/Tez/Spark）

6）支持多种不同的压缩格式，存储格式以及自定义函数

　　压缩格式：GZIP,LZO,Snappy,BZIP2..

　　存储格式：TextFile,SequenceFile,RCFile,ORC，PARquet

　　UDF:自定义函数

为什么使用Hive

1) 简单，容易上手（提供了类似SQL查询语言HQL）

2) 为超大数据集设计的计算、存储扩展能力（MR计算，HDFS存储）

3) 统一的元数据管理（可与Presto/Impala/SparkSQL等共享数据）

Hive环境搭建

1）使用版本：hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz

2) 下载：

　　wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

3）解压：tar -zxvf hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/

4）配置

　　(1)  系统环境变量（~/.bash_profile）

 　　　　  export HIVE_HOME=/root/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0

 　　　　  export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

　　(2) 安装一个Mysql （可以参考我这篇博文）

　　　　命令 yum install ***

　　(3) 在conf下新建一个 hive-site.xml

　　　　插入以下内容

　　　　

 <configuration>
     <property>
       <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
         <value>jdbc:mysql://localhost:3306/sparksql?createDatabaseIfNotExist=true</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>root</value>
     </property
 </configuration>

　　其中需要填写你的数据库用户名和密码以及连接数据库的驱动

　　(4)  拷贝数据库驱动(点击这里下载)到$HIVE_HOME/lib/下

　　(5)  启动Hive

　　　　命令： $HIVE_HOME/bin/hive

没有报错，至此Hive环境搭建完毕