大数据学习笔记13-Hive基础1

一、Apache Hive 概述

Hive是一个SQL转化转化工具，将SQL的计算转为MapReduce的计算，让开发人员更加方便进行大数据开发

二、 模拟实现Hive功能(理解)

hive如何将hdfs上的数据转为结构化的表数据？

一张表的数据构成

1-表的元数据 描述表的基本信息

表名字，字段名，字段类型，字段约束

2-表的行数据

表中每一行的数据内容

表名：tb_stu

在mysql，oracle等数据库中，表的元数据和行数是数据库统一管理

在hive中表的元数据和行数据由metastore和hdfs共同管理

表的元数据由metastore管理存储

行数据由hdfs管理存储

三、 Hive基础架构(重要)

1. 三种客户端模式:

• 命令行模式 hive

• 第三方服务(要遵循jdbc协议) : java database connection datagrip beeline

• web页面: 几乎不用

• 帮助我们查询元数据

1. HiveDriver hive驱动

• 解析sql语句

• 制定执行任务

• 提交mr任务

• 优化执行方案

1. 执行计算任务

• 向yarn申请资源

• 从hdfs中提取数据

注意: hivedriver支持多种计算引擎, 例如 MapReduce Tez Spark

四、Hive部署(了解)

前提 : hadoop 服务 和 mysql 服务可以正常使用.

Hive的三种安装模式

• ==内嵌模式==(体验)

  1、元数据存储在内置的derby
  2、不需要单独配置metastore 也不需要单独启动metastore服务
  ​
  安装包解压即可使用。
  ​
  适合测试体验。实际生产中没人用。适合单机单人使用。

• ==本地模式==(测试)

  1、元数据使用外置的RDBMS，常见使用最多的是MySQL。
  2、不需要单独配置metastore 也不需要单独启动metastore服务
  缺点:
  如果使用多个客户端进行访问,就需要有多个Hiveserver服务,此时会启动多个Metastore
  有可能出现资源竞争现象

• ==远程模式==(开发) 知道这种模式就可以了

  1、元数据使用外置的RDBMS，常见使用最多的是MySQL。
  2、metastore服务单独配置  单独手动启动  全局唯一。
  ​
  这样的话各个客户端只能通过这一个metastore服务访问Hive.
  ​
  企业生产环境中使用的模式，支持多客户端远程并发操作访问Hive.
  也是我们课程中使用的模式。

• 对比

  	metadata存储在哪	metastore服务如何
  内嵌模式	Derby	不需要配置启动
  本地模式	MySQL	不需要配置启动
  ==远程模式==	==MySQL==	==单独配置、单独启动==

在公共服务中已经将hive部署完成

Hive服务是单机服务,但是,可以进行分布式存储和分布式计算 (基于hdfs和MapReduce)

hive部署完成后,只有node1可以启动服务,但是node2,node3....都可以使用hive服务,因为其可以使用客户端远程链接node1上的服务.

五、 Hive初体验(了解)

先将统一大数据环境读取快照到07位置

hive依赖于hadoop的功能才能正常使用,所以启动hive前必须先启动hadoop.

start-all.sh

检查mysql服务是否可以使用

systemctl status mysqld

六、Hive客户端(重要)

6-1 本地使用

使用一代客户端在本地服务器上连接hive完成sql操作

需要先把metastore的元数据管理服务启动起来

• 启动metastore服务

hive --service metastore

实际开发中让服务后台运行

nohup hive --service metastore &

hive使用java开发，服务运行后可以jps查看java运行的程序

使用一代客户端连接，不需要输入账号密码

hive

6-2 远程使用

可以在其他服务器中连接hive进行相关操作

可以使用二代客户端进行连接，二代客户端支持jdbc，并且需要使用账号进行登录

• 1-启动metastore服务

  • 管理元数据

• 2-启动hiveserver2服务

  • 底层调用thriftserver

  • 运行服务支持jdbc连接

nohup hive --service hiveserver2 &

注意不要重复启动

hiveserver2的启动时间会比较长，可以通过端口查看确认hiveserver2是否真的启动

hiveserver2运行时会绑定10000端口

lsof  -i:10000

使用hive自带的二代客户端，通过jdbc方式连接hive

beeline

七、 Datagrip使用(掌握)

使用Datagrip连接Hive

1. 创建工程(起一个工程名称即可)

2. 绑定一个文件路径,用来存放我们书写的sql语句

1. 连接hive服务

前提: 启动metastore 和hiveserver2服务

Datagrip连接hive服务,本质上链接的是hiveserver2

填写信息

直接点击链接界面左下方的download driver.

点解test connection验证连接,当连接成功时,点击ok就可以使用了

八、hive的数据库操作

数据库创建

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
-- 指定数据库在hdfs上路径位置
[LOCATION hdfs_path]
​
[] 括起来内容是可选的关键字语法

按照默认路径创建数据库

-- 在hive中不需要指定charset
create database itcast;
-- 一但创建成功会在hdfs的默认路径下出现一个数据库目录 在hdfs的/user/hive/warehousw
create database if not exists itcast;

指定hdfs的路径目录作为数据库目录

-- 指定数据库在hdfs上的路径目录
-- 1-现在hdfs上创建一个空的数据库目录
-- 2-指定该空目录作为hive数据库的数据目录
create database itheima
location '/itheima';
​

数据库的其他操作

-- use 切换数据库
use itcast;
use itheima;

-- 删除数据库  将 hdfs上的数据库目录一并删除
-- drop database itcast;
-- drop database itheima;
-- 如果数据库已经存在表数据，则需要强制删除  在有数据的情况下不要删库
-- drop database itcast cascade ;

-- 查看数据库信息
desc database itheima;

-- 查看建库语句
show create database itcast;

九、hive的数据表操作

9-1 建表语句

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note: 
  [(col_name data_type [column_constraint_specification] [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
  [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive 
     ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
     [STORED AS DIRECTORIES]
  [
   [ROW FORMAT row_format] 
   [STORED AS file_format]
     | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  ]
  [LOCATION hdfs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)
  

基本语法

create table  [库名].表名(
    字段 字段类型 
)；

-- 表的基本创建
-- 表创建成功后会在对应数据库目录下创建一个表目录
create table itcast.tb_stu(
    id int,
    -- 在hive中字符类型使用string
    name string,
    gender string,
    age int,
    create_time date,
    -- decimal 类型表示小数  10 整数部分的个数+小数据部分的个数   2 表示小数位数
    height decimal(10,2)
);
desc database itcast;
​
create table itheima.tb_goods(
    id int,
    name string,
    price decimal(10,2),
    create_time date
);
​
desc database itheima;

表数据写入和查询

-- 表数据写入
-- 数据是文件的方式存储在对应的表目录下
insert into itcast.tb_stu values(1,'张三','男',20,'2023-10-10',178.23),(2,'李四','男',21,'2023-10-11',175.23);
​
-- 查看表数据
select * from itcast.tb_stu;