Hadoop（四）C#连接Hive

Hive

Hive将HiveQL（类sql语言）转为MapReduce，完成数据的查询与分析，减少了编写MapReduce的复杂度。它有以下优点：

学习成本低：熟悉sql就能使用
良好的数据分析：底层基于MapReduce实现

同样存在一些缺点：

HiveDL表达能力有限
效率不高
Hive调优比较困难

Hive架构

用户通过Hive的用户接口（User Interfaces）与hive交互，常见的用户接口有CLI，JDBC/ODBC，WEB UI等
Hive将元数据存在Meta Store中，元数据包括数据库、表、列、类型、数据所在目录等
HiveQL Process Engine实现HiveQL的语法分析、优化生成对应的查询计划，存于HDFS中。
由Execution Engine实现HiveQL Process Engine与MapReduce的结合。最终实现对HDFS中数据的处理。

Hive工作流程

Execute Query：Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。
Get Plan：在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。
Get MetaData：编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
Send MetaData：Metastore发送元数据，以编译器的响应。
Send Plan：编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。
Excute Plan：驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
Excute Job：执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracke。
1. MetaData Ops：在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。
Fetch Results：执行引擎接收来自数据节点的结果。
Send Results：执行引擎发送这些结果值给驱动程序。
Send Results：驱动程序将结果发送给Hive接口。

Hive安装

1.下载Hive3.1.2

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/

2.解压

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

3.配置环境变量

vi /etc/profile

export HIVE_HOME=/usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin

export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin/conf

#生效

source /etc/profile

4.将mysql作为metastore，下载mysql-connetctor

https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java/5.1.46

将其放入$HIVE_HOME/lib文件夹中

5.配置conf/hive-env.sh

cd conf
mv hive-env.sh.template hive-env.sh

6.将以下内容加入hive-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/java18/jdk1.8.0_331

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3

export HIVE_HOME=/usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin

export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin/conf

7.添加conf/hive-site.xml文件

<?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&amp;useSSL=false</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>root</value>

    <description>username to use against metastore database</description>

  </property>

  <property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

    <value>admin</value>

    <description>password to use against metastore database</description>

  </property>

</configuration>

8.替换guava文件

因为hadoop/share/hadoop/common/lib目录下的guava和/apache-hive-3.1.2-bin/lib目录下的guava版本不同。需要将版本将hadoop高版本的guava拷贝到hive的目录下，删除hive低的版本。

cp /usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

rm -rf /usr/local/hive312/apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-19.0.jar

9.初始化metastore

./bin/schematool -dbType mysql -initSchema

10.使用Hive

bin/hive

这种方式默认启动了cli，相当于以下命令

bin/hive --service cli

11.查看表

hive> show tables;

12.启动Hive Thrift Server

bin/hive --service hiveserver2 &

通过jps验证RunJar是否启动

也可以查看10000端口是否处于监听状态

[root@localhost apache-hive-3.1.2-bin]# netstat -anop |grep 10000

tcp6       0      0 :::10000                :::*                    LISTEN      12207/java           off (0.00/0/0)

C#如何连接Hive

可以通过odbc来连接。

1.首先需要配置hadoop，从任何主机登录的root用户可以作为任意组的用户

<property>

    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

    <value>*</value>

</property>

<property>

    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

    <value>*</value>

</property>

重启hadoop

sbin/stop-dfs.sh

sbin/stop-yarn.sh

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

2.启动hiveserver2 thrift server，其默认端口为10000

bin/hive --service hiveserver2 &

可通过10002端口验证是否thrift server启动

3.下载odbc,并安装（同样有linux版本）

http://package.mapr.com/tools/MapR-ODBC/MapR_Hive/MapRHive_odbc_2.1.1.0013/Windows/

4.打开odbc，添加dsn

5.新建console，并添加hive访问类

using System.Data;

using System.Data.Odbc;

public class HiveOdbcClient

{

    public static HiveOdbcClient Current

    {

        get { return new HiveOdbcClient(); }

    }

    public void ExcuteNoQuery(string dns, string sql)

    {

        OdbcConnection conn = null;

        try

        {

            conn = new OdbcConnection(dns);

            conn.Open();

            OdbcCommand cmd = new OdbcCommand(sql, conn);

            cmd.ExecuteNonQuery();

        }

        catch (Exception ex)

        {

            throw ex;

        }

        finally

        {

            if (null != conn)

            {

                conn.Close();

            }

        }

    }

    public DataSet Query(string dns, string sql, string tblName = "tbl")

    {

        DataSet set = new DataSet();

        OdbcConnection conn = null;

        try

        {

            conn = new OdbcConnection(dns);

            conn.Open();

            OdbcCommand cmd = conn.CreateCommand();

            cmd.CommandText = sql;

            OdbcDataAdapter adapter = new OdbcDataAdapter(cmd);

            adapter.Fill(set, tblName);

        }

        catch (Exception ex)

        {

            throw ex;

        }

        finally

        {

            if (null != conn)

            {

                conn.Close();

            }

        }

        return set;

    }

}

通过C#直接新加hive表

string dns = "DSN=test;UID=root;PWD=";

string sql = "show tables";

string sql2 = "create table Employee(ID string,Code string,Name string)";

HiveOdbcClient.Current.ExcuteNoQuery(dns, sql2);

Console.WriteLine(HiveOdbcClient.Current.Query(dns, sql));

6.通过bin/hive进入交互式命令，查看employee新建成功

hive> show tables;

OK

employee

Time taken: 0.62 seconds, Fetched: 1 row(s)