HIve体系结构，hive的安装和mysql的安装，以及hive的一些简单使用

Hive体系结构:

　　　　是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构.

　　　　和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快.

　　　　数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量.
　　　　传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.
　　　　Hive和MapReduce的区别,最简单的一个区别就是MapReduce是使用Java写的,平时开发的过程中,需要用java语言进行书写,对于很多人是有瓶颈的.
　　　　hive封装在Hadoop之上的,可以使用SQL进行查询的一个框架.

　　　　Hive中的数据是从其他数据库产品中导入进来的,所以他要从其他数据库中把数据提取出来,然后转化过来,因为我们的数据库有很多,并且业务很分散,但是我们的数据仓库一般都是面向某个领域某个主题的,这个时候我们数据仓库中的一张表要融合很多数据库中的多张表,多张表在进入数据仓库的时候也需要进行转化.将转化之后的数据加载到数据仓库中.
　　　　在数据仓库中经常做的一个事就是ETL(extract transform load)的过程.hive的查询语言非常类似于SQL,但是又有自身的特色,称为HiveQL(HQL).
　　　　Hive数据转化的过程可以使用Hive自身的,可以MapReduce,也可以使用其他的一些东西.通常是使用MapReduce.
　　　　Hive查询的数据位于HDFS中.
　　　　HiveQL的查询在执行时转化为MapReduce,透过MapReduce去执行HDFS.对Hive的优化看生成MapReduce运行的效率如何.

　　　　hive和hdfs对应关系:

　　　　　　Hive中的数据库,表对应HDFS中的文件夹.
　　　　　　Hive表中的列对应HDFS中的文件夹中的数据文件中的数据的不同字段.
　　　　　　Hive表中的数据对应于HDFS中的文件夹中的数据文件中的数据.
　　　　Hive与HDFS的对应关系是存放在Hive的一个组件metastore中的.

　　　　metastore表现为关系数据库,可以是derby，也可以是mysql.也就是说我们的关系是存放在derty或者是mysql中的表里面的.
　　　　Hive和Hadoop结合在一起,需要有一个映射的关系,这个映射的关系就是metastore,sql语句的执行在这里边要转换为对表的操作,对文件夹的操作,对文件的操作,以及对数据的列的操作是通过查询metastore来实现的.
　　　　HDFS中存储的文件,数据类型都是字节数组,本身是不区分类型的,但是在hql语句中是需要区分类型的,还有类型的对应.

Hive安装:

　　　　hive相当于客户端,hadoop相当于服务端,所以我们的hive要配置hadoop的某一台机器上.

    cd /usr/local
    解压缩:tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz
    重命名:mv hive-0.9.0.tar.gz hive
    进入hive配置目录:cd hive/conf
    mv hive-exec-log4j.properties.templater hive-exec-log4j.properties
    mv hive-log4j.properties.templater hive-log4j.properties
    mv hive-env.sh.template hive-env.sh
    mv hive-default.xml.template hive-default.xml
    cp hive-default.xml hive-site.xml

　　　　删除hive-site内部所有内容
　　　　修改bin目录下的hive-config.sh,增加以下三行

    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
    export HIVE_HOME=/usr/local/hive
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

hive的使用:

    cd bin/
    执行hive
    显示数据库:show databases;
    进入数据库:use default;
    显示数据库中的表:show tables;
    创建表:create table t1(id int);
    查询内容:select * from t1;

　　hive的映射关系:

　　　　Hive中的数据库,表对应HDFS中的文件夹.
　　　　Hive表中的列对应HDFS中的文件夹中的数据文件中的数据的不同字段.
　　　　Hive表中的数据对应于HDFS中的文件夹中的数据文件中的数据.
　　　　当hive部署成功后,hive默认的数据库default在hdfs上对应的目录是/usr/hive/warehouse

　　修改hive的metastore为mysql

　　centos上安装mysql

    yum install mysql-server
    启动mysql service mysqld start
    启动mysql mysqld_safe &
    访问mysql mysql -uroot
    进入mysql数据库 use mysql;
    查询用户user的密码 select password ,user from user;
    修改用户密码 update user set password=password('admin');
    修改mysql为允许远程连接 grant all on *.* to 'root'@'%' identified by 'admin';
    刷新 flush privileges; 之前的操作在当前回话中立即生效
    退出登录 mysql -uroot -padmin

　　　　将mysql的jdbc驱动放到hive的lib目录中,　

　　cp mysql-connector-java-5.1.10 /usr/local/hive/lib

　　　　修改hive/conf/hive-site.xml

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop4:3306/hive_hadoop?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>admin</value>
    </property>

　　　　删除hive/bin/下面的metastore_db,derby.log

　　　　操作:

    hive
    use default;
    show tables;
    create table t1(id int);
    quit;
    mysql -uroot -padmin
    show databases;
    use hive_hadoop;
    shwo tables;

　　　　DBS:hive上的数据库

　　　　TBLS:表的信息
　　　　COLUMNS_V2:列的信息

    select * from dbs;
    select * from tbls \g;
    select * from columns_v2;

　　　　加载linux磁盘文件到hive表中:对hive的操作实际上是对hdfs的操作,对hdfs的操作只允许一次写入不允许修改的,load的数据来自于磁盘文件.

    vi onecolumn
    1
    2
    3
    4
    5

vi onecolumn 数据

　　　　将hive配置到环境变量中:

    vi ~/.bashrc
    export PATH=/usr/local/hive/bin:$PATH
    source ~/.bashrc
    hive
    load data local inpath './onecolumn' into table t1;
    select * from t1;查询
    drop table t1;删除表 hive中没有修改

将hive添加到环境变量中

　　　　多列数据的上传：

    create table t2(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
    vi user
    1    zhangsan
    2    lisi
    3    wangwu
    load data local inpath './user' into table 't2';
    select * from t2;
    select name from t2;

　　　　当需要查询某一列的时候,hive就不能够进行全表扫描了,只能走mapreduce

　　　　创建表:

    create table t1(id int);
    create table t2(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t';

　　　　加载linux磁盘文件到hive的表中:

    load data local inpath './onecolumn' into table t1;
    load data local inpath './user' into table t2;