大数据Hadoop之——数据仓库Hive

目录

• 一、概述
• 二、Hive优点与使用场景
  • 1）优点
  • 2）使用场景
• 三、Hive架构
  • 1）服务端组件
    • 1、Driver组件
    • 2、Metastore组件
    • 3、Thrift服务
  • 2）客户端组件
    • 1、CLI
    • 2、Thrift客户端
    • 3、WEBGUI
  • 3）Metastore详解
• 四、Hive的工作原理
• 五、安装
  • 1）local模式（内嵌derby）
    • 1、下载hive
    • 2、配置环境变量
    • 3、启动验证
  • 2）单用户模式（mysql）
    • 1、安装mysql数据库
    • 2、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异
    • 3、下载对应版本的mysql驱动包
    • 4、配置
    • 5、初始化元数据
    • 6、启动验证
  • 3）多用户模式（mysql）
    • 在hadoop-node2部署客户端
• 五、Hive客户端
  • 1）Hive CLI
    • 1、查看帮助
    • 2、交互式命令行
    • 3、非交互式
    • 4、接SQL文件非交互式执行SQL脚本
    • 5、配置Hive变量
  • 2）Beeline CLI（推荐）
    • 1、查看帮助
    • 2、常用参数
    • 3、通过代理用户连接 Hive（不需要配置用户名和密码）
  • 3）DataGrip客户端
• 六、实战操作
  • 1）建库，建表
  • 2）查看
  • 3）注释COMMENT中文乱码解决
  • 4）Load加载数据（推荐）
  • 5）Insert添加数据（特别慢，不推荐）

一、概述

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库（Data Aarehouse，简称数仓、DW），可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。是用于存储、分析、报告的数据系统。

在Hadoop生态系统中，HDFS用于存储数据，Yarn用于资源管理，MapReduce用于数据处理，而Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库，包括以下方面：

• 使用HQL作为查询接口；
• 使用HDFS存储；
• 使用MapReduce或其它计算框架计算；
• 执行程序运行在Yarn上。

Hive的本质是：将Hive SQL转化成MapReduce程序，其灵活性和扩展性比较好，支持UDF，自定义存储格式等；适合离线数据处理。

Hive相关网站

官网：http://hive.apache.org
文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home
下载：http://archive.apache.org/dist/hive
Github地址：https://github.com/apache/hive

二、Hive优点与使用场景

1）优点

• 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力(简单、容易上手)；
• 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本；
• 统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据；
• 易扩展(HDFS+MapReduce：可以扩展集群规模；支持自定义函数)；
• 数据的离线处理；比如：日志分析，海量结构化数据离线分析。

2）使用场景

• Hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析的，对实时性要求 不高的场合；
• Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执 行延迟比较高。

三、Hive架构

由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，这些组件我可以分为两大类：服务端组件和客户端组件。

1）服务端组件

1、Driver组件

该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。

2、Metastore组件

Metastore是元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性。

3、Thrift服务

Thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。

2）客户端组件

1、CLI

command line interface，命令行接口。

2、Thrift客户端

上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。

3、WEBGUI

hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服务。这个接口对应hive的hwi组件（hive web interface），使用前要启动hwi服务。

3）Metastore详解

• Hive的metastore组件是hive元数据集中存放地。
• Metastore组件包括两个部分：metastore服务和后台数据的存储。
• 后台数据存储的介质就是关系数据库，例如hive默认的嵌入式磁盘数据库derby，还有mysql数据库。
• Metastore服务是建立在后台数据存储介质之上，并且可以和hive服务进行交互的服务组件，默认情况下，metastore服务和hive服务是安装在一起的，运行在同一个进程当中。
• 我也可以把metastore服务从hive服务里剥离出来，metastore独立安装在一个集群里，hive远程调用metastore服务，这样我们可以把元数据这一层放到防火墙之后，客户端访问hive服务，就可以连接到元数据这一层，从而提供了更好的管理性和安全保障。
• 使用远程的metastore服务，可以让metastore服务和hive服务运行在不同的进程里，这样也保证了hive的稳定性，提升了hive服务的效率。

四、Hive的工作原理

简单的将就是说sql或者HQL（Hive SQL）会被Hive解释，编译，优化并生成查询计划，一般情况而言查询计划会被转化为MapReduce任务进而执行。

具体工作过程如下：

• 词法分析/语法分析

使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树（AST）

• 语义分析

从Megastore获取模式信息，验证SQL语句中队表名，列名，以及数据类型的检查和隐式转换，以及Hive提供的函数和用户自定义的函数（UDF/UAF）

• 逻辑计划生成

生成逻辑计划--算子树

• 逻辑计划优化

对算子树进行优化，包括列剪枝，分区剪枝，谓词下推等

• 物理计划生成

将生成包含由MapReduce任务组成的DAG（Directed acyclic graph：有向无环图）的物理计划

• 物理计划执行

将DAG发送到Hadoop集群进行执行

• 最后把查询结果返回

【温馨提示】新版本的Hive也支持使用Tez或Spark等作为执行引擎。

五、安装

1）local模式（内嵌derby）

内嵌derby数据库（一个会话连接，常用于简单测试）derby是个in-memory的数据库。

安装方法如下：

1、下载hive

地址：http://archive.apache.org/dist/hive

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
# 下载
$ wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
# 解压
$ tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/bigdata/hadoop/server/

2、配置环境变量

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf/
# 把模板文件复制一份
$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh

• 在/etc/profile文件中追加如下内容：

export HIVE_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

source 加载生效

$ source /etc/profile

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• hive-site.xml，这个文件不存在，创建文件，内容如下：

# 创建在hdfs存储目录，下面配置文件会用到
$ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
# 切到hive conf目录
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf

hive-site.xml

<?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:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>  
  <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>hive.metastore.local</name>  
  <value>true</value>  
</property>  

<property>  
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>  
  <value>false</value>  
</property>  

<!-- 数据在hdfs中的存储位置 -->
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive/warehouse</value>  
</property>  
<property>
    <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
    <value>true</value>
</property>
</configuration>

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• hive-env.sh #底部追加两行

export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/hadoop-3.3.1
export HIVE_CONF_DIR=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIV_AUX_JARS_PATH=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

3、启动验证

$ hive
# 查看数据库
hive> show databases;
# 查看当前库（默认是default库）的表
hive> show tables;
# 查看当前库
hive> select current_database();

查看当前目录，发现多了derby文件和一个metastore_db目录

【注意】使用derby存储方式时，运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库，否则会提示如下错误：

2）单用户模式（mysql）

该模式下就是客户端和服务端在一个节点上，使用关系型数据库（mysql、oracle等带jdbc驱动的数据库）来对元数据进行存储。这里使用mysql，mysql可以在安装同一台机器上，也可以在远程机器上。

hive包上面已经下载了，这里就不重复了。

1、安装mysql数据库

• yum源安装

$ yum -y install mysql-server
# 启动数据库
$ systemctl start mysqld
$ systemctl status mysqld
# 开机自启动
$ systemctl enable mysqld

• 连接mysql8.x授权（无密码，直接进入）

$ mysql
# 创建可远程连接用户
CREATE USER 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
#  修改用户密码
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
# 授权给用户
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%'  WITH GRANT OPTION;
# 查看
select user,host from mysql.user;
show grants for 'root'@'%';
# 权限撤回，这里不执行，了解即可
revoke all privileges on *.* from 'root'@'%';

通过密码登录mysql

$ mysql -uroot -h 192.168.0.113 -p
输入密码：123456

2、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server
$ ls -l apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar
$ ls -l hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/lib/guava-*.jar
# 删除hive中guava低版本
$ rm -f apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar
# copy hadoop中的guava到hive
$ cp hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/lib/guava-*.jar apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ ls -l apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-*.jar

3、下载对应版本的mysql驱动包

# 查看mysql版本
$ mysql --version

这里的mysql版本是8.0.26，所以就得下载对应版本的驱动包
官网下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/

如果小伙伴的mysql版本（8.0.26）跟我的一样，也可以使用百度的地址下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1uczpnH0PHxbq258vMoYlgA
提取码：8888

# 包放在这个目录下
$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
# 解压
$ unzip mysql-connector-java-8.0.26.zip

把对应的驱动包copy到hive lib目录下

$ cp mysql-connector-java-8.0.26/mysql-connector-java-8.0.26.jar ../server/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

4、配置

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
# 先备份一下
$ mv hive-site.xml local-derby-hive-site.xml 
# 复制一份
$ cp hive-default.xml.template hive-site.xml

hive-site.xml内容如下：

<?xml version="1.0"?>  
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  
<configuration>

<!-- 配置hdfs存储目录 -->
<property>  
	<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
	<value>/user/hive_remote/warehouse</value>  
</property>  

<!-- 本地模式 -->
<property>
  <name>hive.metastore.local</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 所连接的 MySQL 数据库的地址，hive_local是数据库，程序会自动创建，自定义就行 -->
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://hadoop-node1:3306/hive_local?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai</value>
</property>

<!-- MySQL 驱动 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<!-- mysql连接用户 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>root</value>
</property>  

<!-- mysql连接密码 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>123456</value>
</property>

<!--元数据是否校验-->
<property>
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
</property>

<property>
  <name>system:user.name</name>
  <value>root</value>
  <description>user name</description>
</property>

</configuration>

5、初始化元数据

# 初始化，--verbose：查询详情，可以不加
$ schematool -initSchema -dbType mysql --verbose

出现上图Initialization script completed和schemaTool completed，就初始化完成了。

通过mysql 客户端工具取连接数据，发现新增量了hive_local，这个库里有74张表。

6、启动验证

# 进入hive
$ hive
# 查看数据库
hive> show databases;
# 查看当前库（默认是default库）的表
hive> show tables;
# 查看当前库
hive> select current_database();

3）多用户模式（mysql）

该模式下就是客户端和服务端在不同的节点上，因此需要单独启动metastore服务。该模式需要hive.metastore.local设置为false，并将hive.metastore.uris设置为metastore服务器URI，如有多个metastore服务器，URI之间用逗号分隔。

• 客户端hadoop-node2和服务端hadoop-node1分布在不同的节点上，客户端通过远程的方式连接。
• 客户端hadoop-node2节点操作，基本和服务端差不多操作，区别是他不需要初始化。

---

在hadoop-node2部署客户端

1、copy hive包到客户端hadoop-node2（在hadoop-node1服务端执行）

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server
$ scp -r apache-hive-3.1.2-bin hadoop-node2:/opt/bigdata/hadoop/server/

2、在客户端添加环境变量（hadoop-node2）

• 在/etc/profile文件中追加如下内容：

export HIVE_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

source 加载生效

$ source /etc/profile

3、配置hive-site.xml（hadoop-node2）

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf/

hive-site.xml内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>  
  
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive/warehouse</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>hive.metastore.local</name>  
  <value>false</value>  
</property>  
<property>  
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>  
   <value>false</value>  
</property>
  
<property>  
  <name>hive.metastore.uris</name>  
  <value>thrift://hadoop-node1:9083</value>  
</property>  
  
</configuration>

4、服务端后台开启metastore（hadoop-node1）

$ nohup hive --service metastore &
$ ss -atnlp|grep 9083

5、在客户端执行hive操作（hadoop-node2）

# 这里使用新命令beeline，跟hive命令差不多
$ hive
$ show databases;
$ show tables;
$ create table users(id int,name string);
$ insert into users values(1,'zhangsan');

通过上面数据的插入操作，发现hive的操作最终会变成一个mapreduce任务在运行，也正验证了之前所述。

五、Hive客户端

Hive发展至今，总共历经了两代客户端工具：

• 第一代客户端（deprecated不推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/hive，是一个shellUtil。主要功能：一是可用于以交互或批处理运行Hive查询；二是用于Hive相关服务的启动，比如metastore服务。
• 第二代客户端（recommend 推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/beeline，是一个JDBC客户端，是官方强烈推荐使用的Hive命令行工具，和第一代客户端相比，性能加强安全性提高。

1）Hive CLI

1、查看帮助

使用 hive -H 或者 hive --help 命令可以查看所有命令的帮助，显示如下：

usage: hive
 -d,--define <key=value>          Variable subsitution to apply to hive 
                                  commands. e.g. -d A=B or --define A=B  --定义用户自定义变量
    --database <databasename>     Specify the database to use  -- 指定使用的数据库
 -e <quoted-query-string>         SQL from command line   -- 执行指定的 SQL
 -f <filename>                    SQL from files   --执行 SQL 脚本
 -H,--help                        Print help information  -- 打印帮助信息
    --hiveconf <property=value>   Use value for given property    --自定义配置
    --hivevar <key=value>         Variable subsitution to apply to hive  --自定义变量
                                  commands. e.g. --hivevar A=B
 -i <filename>                    Initialization SQL file  --在进入交互模式之前运行初始化脚本
 -S,--silent                      Silent mode in interactive shell    --静默模式
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the  console)  --详细模式

2、交互式命令行

直接使用 hive 命令，不加任何参数，即可进入交互式命令行。

3、非交互式

在不进入交互式命令行的情况下，可以使用 hive -e 执行 SQL 命令。

示例：

$ hive -e 'show databases';

4、接SQL文件非交互式执行SQL脚本

用于执行的 sql 脚本可以在本地文件系统，也可以在 HDFS 上。

准备一个sql文件test001.sql

$ cat test001.sql
show databases;
show tables;

本地文件系统执行

hive -f ./test001.sql

HDFS文件系统执行

# 先把sql文件传到hdfs上
$ hadoop fs -put test001.sql /
$ hadoop fs -ls hdfs://hadoop-node1:8082/test001.sql
$ hive -f hdfs://hadoop-node1:8082/test001.sql

5、配置Hive变量

$ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/test
$ hive -e 'select * from users' \
--hiveconf hive.exec.scratchdir=/user/hive/warehouse/test  \
--hiveconf mapred.reduce.tasks=4;

发现hdfs的目录没有写权限

添加权限再执行

$ hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse/test
$ hive -e 'select * from users' \
--hiveconf hive.exec.scratchdir=/user/hive/warehouse/test  \
--hiveconf mapred.reduce.tasks=4;

2）Beeline CLI（推荐）

HiveServer2

• Hive 内置了 HiveServer 和 HiveServer2 服务，两者都允许客户端使用多种编程语言进行连接，但是 HiveServer 不能处理多个客户端的并发请求，所以产生了 HiveServer2。
• HiveServer2（HS2）允许远程客户端可以使用各种编程语言向 Hive 提交请求并检索结果，支持多客户端并发访问和身份验证。HS2 是由多个服务组成的单个进程，其包括基于 Thrift 的 Hive 服务（TCP 或 HTTP）和用于 Web UI 的 Jetty Web 服务器。
• HiveServer2 拥有自己的 CLI(Beeline)，Beeline 是一个基于 SQLLine 的 JDBC 客户端。由于 HiveServer2 是 Hive 开发维护的重点 (Hive0.15 后就不再支持 hiveserver)，所以 Hive CLI 已经不推荐使用了，官方更加推荐使用 Beeline。

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1、查看帮助

Beeline 拥有更多可使用参数，可以使用 beeline --help 查看，完整参数如下：

$ beeline --help

Usage: java org.apache.hive.cli.beeline.BeeLine
   -u <database url>               the JDBC URL to connect to
   -r                              reconnect to last saved connect url (in conjunction with !save)
   -n <username>                   the username to connect as
   -p <password>                   the password to connect as
   -d <driver class>               the driver class to use
   -i <init file>                  script file for initialization
   -e <query>                      query that should be executed
   -f <exec file>                  script file that should be executed
   -w (or) --password-file <password file>  the password file to read password from
   --hiveconf property=value       Use value for given property
   --hivevar name=value            hive variable name and value
                                   This is Hive specific settings in which variables
                                   can be set at session level and referenced in Hive
                                   commands or queries.
   --property-file=<property-file> the file to read connection properties (url, driver, user, password) from
   --color=[true/false]            control whether color is used for display
   --showHeader=[true/false]       show column names in query results
   --headerInterval=ROWS;          the interval between which heades are displayed
   --fastConnect=[true/false]      skip building table/column list for tab-completion
   --autoCommit=[true/false]       enable/disable automatic transaction commit
   --verbose=[true/false]          show verbose error messages and debug info
   --showWarnings=[true/false]     display connection warnings
   --showNestedErrs=[true/false]   display nested errors
   --numberFormat=[pattern]        format numbers using DecimalFormat pattern
   --force=[true/false]            continue running script even after errors
   --maxWidth=MAXWIDTH             the maximum width of the terminal
   --maxColumnWidth=MAXCOLWIDTH    the maximum width to use when displaying columns
   --silent=[true/false]           be more silent
   --autosave=[true/false]         automatically save preferences
   --outputformat=[table/vertical/csv2/tsv2/dsv/csv/tsv]  format mode for result display
   --incrementalBufferRows=NUMROWS the number of rows to buffer when printing rows on stdout,
                                   defaults to 1000; only applicable if --incremental=true
                                   and --outputformat=table
   --truncateTable=[true/false]    truncate table column when it exceeds length
   --delimiterForDSV=DELIMITER     specify the delimiter for delimiter-separated values output format (default: |)
   --isolation=LEVEL               set the transaction isolation level
   --nullemptystring=[true/false]  set to true to get historic behavior of printing null as empty string
   --maxHistoryRows=MAXHISTORYROWS The maximum number of rows to store beeline history.
   --convertBinaryArrayToString=[true/false]    display binary column data as string or as byte array
   --help                          display this message

2、常用参数

在 Hive CLI 中支持的参数，Beeline 都支持，常用的参数如下。更多参数说明可以参见官方文档 Beeline Command Options

参数	说明
-u	数据库地址
-n	用户名
-p	密码
-d
-e	执行 SQL 命令
-f	执行 SQL 脚本
-i (or)–init	在进入交互模式之前运行初始化脚本
–property-file	指定配置文件
–hiveconf property=value	指定配置属性
–hivevar name=value	用户自定义属性，在会话级别有效

3、通过代理用户连接 Hive（不需要配置用户名和密码）

1）在hive服务的安装节点的hive-site.xml配置文件中添加以下配置

<!-- host -->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>hadoop-node1</value>
  <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.</description>
</property>

<!-- hs2端口 默认是1000，为了区别，我这里不使用默认端口-->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>11000</value>
</property>

2）修改hadoop配置文件core-site.xml,表示设置可访问的用户及用户组

配置hadoop core-site.xml，再core-site.xml文件中追加如下内容

<property>
  <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

【注意】hadoop.proxyuser.root.hosts和hadoop.proxyuser.root.hosts，其中“root”是连接beeline的用户，将“root”替换成自己的用户名即可。，这个用户是什么不重要，它就是个超级代理。

改完hadoop-node1后，把配置也推送到其它节点上，然后重启hadoop就行

$ /opt/bigdata/hadoop/server/hadoop-3.3.1/etc/hadoop
$ scp core-site.xml hadoop-node2:/opt/bigdata/hadoop/server/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/
$ scp core-site.xml hadoop-node2:/opt/bigdata/hadoop/server/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/
# 重启hadoop
$ stop-all.sh
$ start-all.sh

3）启动hiveserver2（hs2）

$ nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &
$ jobs -l
# 启动有点慢，可以稍等一段时间再查看端口
$ ss -antlp|grep 11000

4）连接，这里root就是上面core-site.xml配置的代理用户

【第一种方式】

$ beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop-node1:11000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop-node1:11000: root
# 密码直接回车就行
Enter password for jdbc:hive2://hadoop-node1:11000:
0: jdbc:hive2://hadoop-node1:11000> show databases;

【第二种方式】

$ beeline -u jdbc:hive2://hadoop-node1:11000  -n root

5）在~/.bashrc中添加alias

$ alias beeline="beeline -u jdbc:hive2://hadoop-node1:11000  -n root"
$ beeline

---

除了上面那种连接方式，还有以下几种方式

默认配置如下：

<!-- hs2端口 -->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>10000</value>
</property>
<!-- hs2用户登录方式，NONE表示不登录 -->
<property>
  <name>hive.server2.authentication</name>
  <value>NONE</value>
</property>

这里需要稍微讲一下hive.server2.authentication的这种类型，连接方式如下：

• NONE：这种类型就是默认值，hive没有启用用户安全认证，任何登录者都拥有超级权限，可以对hive进行任意操作。
• NOSASL：需要任意一个用户名，不需要密码，不填写或者填写错误用户名会导致报错。
• KERBEROS：用户需要拥有hive的keytab文件（类似于ssh-key等密钥），有了keytab就相当于拥有了永久的凭证，不需要提供密码，因此只要linux的系统用户对于该keytab文件有读写权限，就能冒充指定用户访问hadoop，因此keytab文件需要确保只对owner有读写权限。
• LDAP：hive采用ldap统一认证服务，连接访问时需要提供username和password。
• PAM：hive采用pam认证模块，同样需要提供username和password，只是原理大不相同。

PAM(Pluggable Authentication Modules)即可插拔式认证模块，它是一种高效而且灵活的用户级别的认证方式，它也是当前Linux服务器普遍使用 的认证方式。PAM可以根据用户的网段、时间、用户名、密码等实现认证。并不是所有需要验证的服务都使用PAM来验证，如MySQL-Server就没有安 装相应的PAM文件。

• CUSTOM：可以根据自身需求对用户登录认证进行一定客制，比如将密码通过md5进行加密等。

3）DataGrip客户端

这里提供一个别人破解安装DataGrip的教程，如果没安装DataGrip，可以参考一下：http://www.32r.com/soft/70050.html

1、创建工程

2、关联本地目录到工程

3、配置连接hive

六、实战操作

Hive SQL跟mysql等关系型数据库的操作非常相似，如果了解过或学习过关系型数据库，使用Hive SQL就非常简单，学习成本也非常低。

1）建库，建表

hive有个默认的数据库default

1、建库

# 建库
create datatabse test1218
# 查库
show databases;
# 查看当前所在库
select current_database();
# 切库
use test1218;
select current_database();

2、建表

分隔符

Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法。

\n    每行记录分隔符
^A    分隔列（八进制 \001），对应ascii码SOH；
^B    分隔ARRAY或者STRUCT中的元素，或者MAP中多个键值对之间分隔（八进制 \002）
^C    分隔MAP中键值对的“键”和“值”（八进制 \003）

对应sql设置

row format delimited 
fields terminated by '\001' 
collection items terminated by '\002' 
map keys terminated by '\003'
lines terminated by '\n' 
stored as textfile; 

创建表

-- 创建表时指定库,默认分隔符
CREATE TABLE  IF NOT EXISTS test1218.person (
id INT,
name STRING,
age INT,
likes ARRAY<STRING>,
address MAP<STRING,STRING>
);
-- 创建表时指定库，指定分隔符
CREATE TABLE  IF NOT EXISTS test1218.person_1 (
id INT COMMENT 'ID',
name STRING COMMENT '名字',
age INT COMMENT '年龄',
likes ARRAY<STRING> COMMENT '爱好',
address MAP<STRING,STRING> COMMENT '地址'
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LINES TERMINATED BY '\n';

show tables;

在HDFS页面上查看对应的文件

3、上传表数据到HDFS
person_1表数据

1,t1,18,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山
2,t2,20,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山
3,t3,21,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山
4,t4,21,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山
5,t5,21,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山
6,t6,21,lol-book-movie,地址:广东.深圳.南山

通过命令上传数据

$ hadoop fs -put person_1-data.txt /user/hive_remote/warehouse/test1218.db/person_1/
$ hadoop fs -ls /user/hive_remote/warehouse/test1218.db/person_1/

查看数据

select * from test1218.person_1;

2）查看

# 显示所有库
show databases ;
# 查看当前库
select current_database();
# 查看default库里的表
show tables in default;
# 查看当前数据里的表
show tables ;
# 查询显示一张表的元数据信息
desc formatted person_1;

3）注释COMMENT中文乱码解决

【原因】元数据保存在mysql中，默认不支持中文，默认的编码是latin1

desc formatted person_1;

【解决】修改Hive存储的元数据信息（metastore），下面语句是在mysql中执行，数据库记得换成自己的。

use hive_local;
show tables;

alter table hive_local.COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
alter table hive_local.TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table hive_local.PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table hive_local.PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
alter table hive_local.INDEX_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;

再查看还是没改过来，是因为对已经创建的表是不生效的，得删除表重新创建表才会显示正常。

# 删表
drop table test1218.person_1;
# 创建表
-- 创建表时指定库，指定分隔符
CREATE TABLE  IF NOT EXISTS test1218.person_1 (
id INT COMMENT 'ID',
name STRING COMMENT '名字',
age INT COMMENT '年龄',
likes ARRAY<STRING> COMMENT '爱好',
address MAP<STRING,STRING> COMMENT '地址'
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LINES TERMINATED BY '\n';

再查看表的元数据信息，中文注释信息显示正常了

desc formatted person_1;

4）Load加载数据（推荐）

# 创建表
create table person_local_1(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ',';
create table person_hdfs_1(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ',';
show tables;
# 从local加载数据，这里的local是指hs2服务所在机器的本地linux文件系统
load data local inpath '/opt/bigdata/hadoop/data/hive-data' into table person_local_1;
# 查询
select * from person_local_1;
# 从hdfs中加载数据，这里是移动，会把hdfs上的文件mv到对应的hive的目录下
load data inpath '/person_hdfs.txt'  into table person_hdfs_1;
# 查询
select * from person_hdfs_1;

5）Insert添加数据（特别慢，不推荐）

insert into table person_hdfs_1 values (4,'p4',21);

上面那条插入语句会启动一个MR任务

更多Hive SQL操作，可以参考官方文档：https://hive.apache.org/