标签（空格分隔）： Hadoop Hive hwi
1.Hive简介
之前我一直在Maxcompute上进行大数据开发，所以对数仓这块还算比较了解，在接受Hive的时候基本上没什么大的障碍。所以，有需求用到hive的同学，应该对数据仓库相关概念以及数仓设计模型有了大致的了解了。简单来说，Hive是一个基于Hadoop文件系统智商的数据仓库架构(数据存储还是HDFS)，它为数仓的管理提供了：ETL工具，数据存储管理以及大型数据集的查询和分析功能。
此外，Hive还提供了HiveQL,类似SQL的语法，这块因为跟MaxCompute提供的SQL语法比较接近，我也就不具体讲了，它原理其实还是通过MapReduce去执行任务，后面我们部署hive，并跑sql的时候会看到mr的相关日志就明白了。
2.Hive的数据存储
Hive是建立在HDFS基础之上的，Hive本身并没有专门的数据存储格式，也不能为数据建立索引，因为用户可以非常自由的组织Hive中的表，只要告诉文件位置，列分隔符和行分隔符就行了。因此，我们在数仓设计以及提供data mart的时候，可以给不同的角色/部门提供不同的表名，但其实数据只需要一份(建表必须声明是外部表)。
2.1Hive的四类数据模型
- 表这个概念与我们接触到数据库的表类似，只不过hive表中都对应了一个存储目录，比如video_play 对应的是/user/hive/warehouse/video_play，大家可以在50070对应的页面上查看hdfs文件目录。
- Hive中的每个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引，但是它的分区方式与索引不一样，Hive的一个分区对应表下的一个目录。比如我们实际中都会收集每天的日志，以每天甚至小时作为分区，那么day='20170818' hour='00'对应的就是/user/hive/warehouse/video_play/day=20170818/hour=00
- Bucket（桶）对指定列进行Hash计算，会根据哈希值切分数据，使每个桶对应一个文件。比如对视频id进行分散，哈希值为0的视频id对应的播放数据目录为/user/hive/warehouse/video_play/day=20170818/hour=00/part-00000
- 外部表(External Table)指向已经在HDFS中存在的数据，也可以创建分区。但是外部表只需要创建表，加载数据和创建表是同时完成的，数据不会移动到数据仓库目录中，删除外部表是不会删除数据的，仅仅删除元数据。
2.2Hive的元数据存储
- 元数据的概念，了解数仓的同学应该比较清楚了，元数据就是指Hive中的表名，表各个字段，表分区等等这些信息，而这些信息是存储在关系型数据库中的，所以在部署Hive的时候，首先要部署关系型数据库。
3.Hive的部署
Hive相当于在Hadoop和HDFS之上为用户封装了一层便于用户使用的接口，所以Hive是在Hadoop基础上才能部署。
3.1关系型数据库安装
由于centos7已经没有mysql了，默认的是maria-db，所以我选择的是mariadb,大家可以直接参考这篇文章的mariadb安装部分centos7 mariadb安装,同时添加一个hive用户用来管理hive的元数据
3.2Hive下载以及部署
- 从hive官网下载安装包，我使用的是1.2.2，在${HADOOP_HOME}下解压
- 配置hive系统环境变量
HIVE_HOME=/data/opt/hadoop-2.8.1/apache-hive-1.2.2-bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export HIVE_HOME PATH - 修改Hive配置文件
cp hive-defaulst.xml.template hive-site.xml
添加如下相关的xml配置
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
```
同时，需要下载MySQL的JDBC驱动包，直接在[Maven公库][2]寻找相关jar包链接，在${HIVE\_HOME}/lib目录下wget就可以了
wget http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.27/mysql-connector-java-5.1.27.jar
后台执行nohup hive --service metastore > /dev/null 2> /dev/null &
执行jps，如果看到RunJar就说明OK了，直接执行hive，，就可以启动客户端了。
###3.3 hwi(Hive WebUI)的部署
hive的web页面，里面可以查看hadoop的相关表结构，也可以直接在这个里面提交Hive QL查询语句得到结果，web页面还是很方便的，对之后的数据分析或者是其他开发同学使用。
部署参考链接[Hwi部署参考文档][3]
####3.3.1编译war包
下载hive的src代码，解压，进入到hwi项目下执行命令jar cfM hive-hwi-1.2.2.war -C web .
在当前目录下会有一个war包，拷贝到${HIVE\_HOME}/lib
####3.3.2 添加hwi配置,hive-site.xml
如下，在hive-site.xml文件中添加一下配置，注意war包的路径是基于${HIVE\_HOME}的相对路径，不要写成绝对路径
```xml
<property>
<name>hive.hwi.war.file</name>
<value>lib/hive-hwi-1.2.2.war</value>
<description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}. </description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.host</name>
<value>master</value>
<description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.port</name>
<value>9999</value>
<description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
3.3.3 添加jar包
由于本身的war包拷贝进去，依然缺少相关jar包，大致需要jdk中的tools.jar,commons-el-1.0.jar
jasper-compiler-5.5.23.jar jasper-runtime-5.5.23.jar
3.3.4 ant安装
去ant官网下载安装包，并且配置环境变量就OK了
3.3.5 启动脚本
nohup bin/hive --service hwi > /dev/null 2> /dev/null &
打开http://master:9999/hwi就可以了