Hive基础

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 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

select count(*) from stu

二、 模拟实现Hive功能

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

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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
• ​​

适合测试体验。

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本地模式 

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

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 远程模式

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.

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• 对比

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客户端
 

5-1 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

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实际开发中让服务后台运行

nohup hive --service metastore &

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 hive使用java开发，服务运行后可以jps查看java运行的程序

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使用一代客户端连接，不需要输入账号密码

hive

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5-2 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

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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

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使用hive自带的二代客户端，通过jdbc方式连接hive

beeline

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