入门大数据---Hive的搭建

本博客主要介绍Hive和MySql的搭建： 　　

　　学习视频一天就讲完了，我看完了自己搭建MySql遇到了一堆坑，然后花了快两天才解决完，终于把MySql搭建好了。然后又去搭建Hive，又遇到了很多坑，就这样一直解决问题，加上网上搜索和个人排查检查日志。搜索百度，百度不行搜索Bing，看了csdn，看strackflow，最后终于功夫不负有心人，成功把MySql和Hive跑起来了。这里我将还原最初状态，并把遇到的坑一并记录下，同时防止后人采坑。

　　搭建环境：

　　Centos7，MySql14.14，Hive2.3.6　　

　　搭建MySql：

　　搭建步骤我参考的菜鸟教程： https://www.runoob.com/mysql/mysql-install.html

　　参考上述步骤搭建遇到的坑：

　　坑1：安装完后，给root用户设置密码后，使用账户和密码登陆报了ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)错误，解决方案点击。

　　搭建Hive：

　　搭建步骤我参考的： https://www.cnblogs.com/dxxblog/p/8193967.html

　　参考上述步骤遇到的坑：启动hive抛出Relative path in absolute URI: ${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D异常，解决方案点击。

　　操作Hive：

　  先说下环境的坑：

　　坑1：当我在Hive中执行查询操作没问题，但是当删除表结构的时候会抛出如下异常 ：

　　执行drop table tableName;

　　Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries at the client level.)
　　这句话的意思是不支持此操作，并不是SQL写错了。 这个问题的原因是之前我们在hive的lib中添加的mysql-connection-java.jar（使用JDBC操作MySql的包）版本不对，我之前用的mysql-connection-java-5.1.18.jar，后来改为了mysql-connection-java-5.1.47.jar就好了。

　　如果您的也不对，请及时替换，包连接

　　案例1(在Hive中创建内部表)：

　　在Linux系统找个位置创建visits.txt和visits.hive文件：

　　在visits.txt文件里面加入如下内容，中间是以\t 分割的　　

一明  北京市朝阳区
毒逆天  江苏省苏州市
海面贝贝  上海市闵行区

　　在visits.hive加入创建数据库命令　　

create table people_visits
(
user_name string,
phone string,
address string
)
row format delimited
fields terminated by '\t';

　　 在hive里面创建people_visits表

 hive -f  visits.hive

　　 然后在hive中使用show tables; 就能看到这个表了。 但是数据是空的。接下来使用命令将visits.txt文件数据提交到hdfs再查询就能看到数据了。

hadoop fs -put visits.txt   /user/hive/warehouse/people_visits

　　使用web浏览也可以看到上传的文件：

　　案例2:(在hive中创建外部表)

　　在Linux本地找个文件夹创建externalHive.txt文件

 cd /data/

 touch externalHive.txt

　　编辑文件加入以下内容

vim  externalHive.txt

西红柿
桃子 

　 注意:(上面字符使用tab键分割)

　　在hdfs里面新建一个hivetest文件夹

hadoop fs -mkdir /user/root/hivetest

　　将文件上传到hdfs

hadoop fs -put externalHive.txt /user

　　进入Hive创建一个价格外部表

hive

create external table priceVisits
(
name string,
price int
)
row format delimited
fields terminated by '\t'
location '/user/root/hivetest';   --指定表所在路径

　　将数据上传到priceVisits表里面

hive  

load data inpath '/user/externalHive.txt' into table priceVisits;

　　PS：(上面的命令执行完后，user目录下的externalHive.txt就会移动到创建table时指定的目录下面)

　　查询priceVisits表就可以看到数据了

select *from priceVisits;

　　 删除priceVisits表：

drop table priceVisits;

　　 可以看到表删除了，但是数据还没删除，这就是外部表的作用

　　上面的查询并没有用到MapReduce计算，仅仅使用了简单的本地查询，这是因为我们没有写聚合语句，不需要MapReduce。

　　

　   DDL操作语句参考： https://www.cnblogs.com/shun7man/p/13172313.html

　　分桶操作参考：https://www.cnblogs.com/shun7man/p/13172437.html

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