HIVE 数据仓库工具之第一部分（讲解部署）

2024-08-28 05:12
文章标签 工具 讲解 部署 部分 hive 数据仓库 第一

本文主要是介绍HIVE 数据仓库工具之第一部分（讲解部署），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

HIVE 数据仓库工具

  • 一、Hive 概述
    • 1.1 Hive 是什么
    • 1.2 Hive 产生的背景
    • 1.3 Hive 优缺点
      • 1.3.1 Hive的优点
      • 1.3.2 Hive 的缺点
    • 1.4 Hive在Hadoop生态系统中的位置
    • 1.5 Hive 和 Hadoop的关心
  • 二、Hive 原理及架构
    • 2.1 Hive 的设计原理
    • 2.2 Hive 特点
    • 2.3 Hive的体现结构
    • 2.4 Hive的运行机制
    • 2.5 Hive 的转换过程
    • 2.6 Hive 的数据类型
      • 2.6.1 Hive 的基本数据类型
      • 2.6.2 Hive 的复杂数据类型
    • 2.7 Hive 的数据存储
  • 三、Hive 安装部署
    • 3.1 安装 MySQL
    • 3.2 安装 Hive
      • 3.2.1 下载解压
      • 3.2.2 修改 Hive 配置文件
      • 3.2.3 配置 Hive 环境变量
      • 3.2.4 添加 MySQL 驱动
      • 3.2.5 修改 Hive 相关数据目录
      • 3.2.6 启动 Hive 服务

一、Hive 概述

1.1 Hive 是什么

  • Hive是由faceBook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题，它可以作为ETL
    工具。
  • Hive最初是构建在Hadoop之上的数据仓库
    • 数据计算是MapReduce
    • 数据存储是HDFS
  • Hive 定义了一种类SQL的查询语言——HQL
  • Hive 适合离线数据处理
  • Hive 是将HQL转换为MR的语言翻译器

1.2 Hive 产生的背景

Hive 的诞生源于 Facebook 的日志分析需求，面对海量的结构化数据， Hive 能够以较低的成本完成以往需要大规模数据库才能完成的任务，并且学习门槛相对较低，应用开发灵活且高效。
后来Facebook将 Hive 开源给了 Apache，成为 Apache的一个顶级项目，至此Hive在大数据应用方面得到了快速的发展和普及。

1.3 Hive 优缺点

1.3.1 Hive的优点

  • Hive适合数据的批处理，解决了传统关系型数据库在海量数据处理上的瓶颈。
  • Hive构建在Hadoop之上，充分利用了集群的存储资源、计算资源。
  • Hive学习使用成本低，支持标准的SQL语法，这样就免去了编写MapReduce程序的过程减少了开发成本。
  • 具有良好的扩展性，且能够实现与其他组件的集成开发

1.3.2 Hive 的缺点

  • HQL的表达能力依然有限，不支持迭代计算，有些复杂的运算用 HQL不易表达，还需要单独编写MapReduce来实现。
  • Hive的运行效率低、延迟高，这是因为Hive底层计算引擎默认为MapReduce，而MapReduce是离线计算框架。
  • Hive的调优比较困难，由于HQL语句最终会转换为MapReduce任务，所以Hive的调优还需要考虑MapReduce层面的优化。

1.4 Hive在Hadoop生态系统中的位置

在这里插入图片描述

1.5 Hive 和 Hadoop的关心

Hive利用HDFS来存储数据，利用MapReduce来查询分析数据，那么Hive与Hadoop之间的关系总结如下。

  • Hive需要构建在Hadoop集群之上。
  • Hive中的所有数据都存储在Hadoop分布式文件系统中。
  • 对HQL查询语句的解释、优化、生成查询计划等过程均是由 Hive 完成的，而查询计划被转化为 MapReduce 任务之后需要运行在 Hadoop 集群之上。

二、Hive 原理及架构

2.1 Hive 的设计原理

Hive 是一种构建在Hadoop之上的数据仓库工具，可以使用HQL 语句对数据进行分析和查询而Hive的底层数据都存储在HDFS中。Hive在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到指定的HDFS目录下，因此，Hive不支持对数据的修改。

2.2 Hive 特点

  • 支持索引，加快数据查询。
  • 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。
  • 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。
  • 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
  • 内置大量用户自定义函数(user define function，简称UDF)来对时间、字符串进行操作,支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。
  • HQL语句最终会被转换为MapReduce任务运行在Hadoop集群之上。

2.3 Hive的体现结构

在这里插入图片描述

2.4 Hive的运行机制

在这里插入图片描述

2.5 Hive 的转换过程

在这里插入图片描述

2.6 Hive 的数据类型

2.6.1 Hive 的基本数据类型

在这里插入图片描述

2.6.2 Hive 的复杂数据类型

在这里插入图片描述

2.7 Hive 的数据存储

  • 表（table）
    Hive的表在逻辑上由存储的数据和描述表中数据形式的相关元数据组成。数据一般存放在HDFS中，但它也可以放在其他任何Hadoop文件系统中，包括本地文件系统或S3。Hive把元数据存放在关系型数据库中，而不是放在HDFS中。在Hive中创建表时，默认情况下Hive负责管理数据。这意味着Hive把数据移入它的“仓库目录”另外一种选择是创建一个外部表(external table)，这会让Hive到仓库目录以外的位置访问数据。

  • 分区（Partition）
    Hive把表组织成分区。这是一种根据分区列(如日期)的值对表进行粗略划分的机制。使用分区可以加快数据分片的查询速度。以分区的常用情况为例，如日志文件的每条记录包含一个时间戳。如果我们根据日期来对它进行分区，那么同一天的记录就会被存放在同一个分区中。这样做的优点是对于限制到某个或者某些特定日期的查询，它们的处理可以变得非常高效。因为它们只需要扫描查询范围内分区中的文件。注意，使用分区并不会影响大范围查询的执行，我们仍然可以查询跨多个分区的整个数据集。

  • 桶（Bucket）
    表或者分区可以进一步分为桶。它会为数据提供额外的结构以获得更高效的查询处理。例如，通过用户ID来划分桶，我们可以在所有用户集合的随机样本上快速计算基于用户的查询

三、Hive 安装部署

3.1 安装 MySQL

  • 在线安装 MySQL
[root@hadoop1 ~]# yum install mysql-server

如果安装提示：no package mysql-server available，可以先下载mysql的repo源，再安装repo源，然后再执行上面的脚本

[root@hadoop1 ~]# wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
[root@hadoop1 ~]# rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
  • 启动 MySQL 服务，查看状态
[root@hadoop1 ~]# service mysqld start
[root@hadoop1 ~]# service mysqld status

在这里插入图片描述

  • 设置用户密码
    • 登录 MySQL （无密码，直接按回车）
    [root@hadoop1 ~]# mysql -uroot -p
    • 设置 root 用户密码
    mysql> set password for root@localhost=password('root');
    • 登录 MySQL （需要输入秘密）
    [root@hadoop1 ~]# mysql -uroot -p
  • 创建 Hive 账号
    • 创建 hive 账号
    mysql> create user 'hive' identified by 'hive';
    • 给 hive 用户授权
    mysql> grant all on *.* to 'hive'@'hadoop1' identified by 'hive';
    • 使授权生效
    mysql> flush privileges;
    • Hive 用户登录 MySQL
    [root@hadoop1 ~]# mysql -h hadoop1 -u hive -p

3.2 安装 Hive

3.2.1 下载解压

下载地址：https://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.9/
在这里插入图片描述
下载 Hive 安装包apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz，然后上传至hadoop1节点的/usr/local/目录下。

然后开始解压并创建软连接，命令如下：

[root@hadoop1 local]# tar -zxvf apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz 
[root@hadoop1 local]# ln -s apache-hive-2.3.9-bin hive

在这里插入图片描述

3.2.2 修改 Hive 配置文件

进入hive的conf目录下发现hive-site.xml文件不存在，需要从默认配置文件复制一份，具体操作如下所示。

[root@hadoop1 hive]# cp /usr/local/hive/conf/hive-default.xml.template /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

然后在hive-site.xml配置文件中，修改元数据库相关配置，修改内容如下所示。

[root@hadoop1 hive]# vim /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

配置文件对应位置修改如下（此处本人使用mysql数据库，默认是derby数据库）：

<property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property>
#修改连接MySQL的URL
<property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://hadoop1:3306/hive?creatDatabaseIfNotExist=true</value></property>
#修改连接数据库的用户名和密码
<property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>hive</value></property>
<property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>hive</value></property>

3.2.3 配置 Hive 环境变量

打开 /etc/profile 文件，配置Hive环境变量，具体操作如下所示。

[root@hadoop1 hive]# vim /etc/profile

添加如下内容

# 添加 Hive 环境变量
HIVE_HOME=/usr/local/hive
PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
export HIVE_HOME PATH

在这里插入图片描述
保存并退出，并用命令source /etc/profile 使配置文件生效。

3.2.4 添加 MySQL 驱动

下载 MySQL 驱动地址：https://dev.mysql.com/downloads/
在这里插入图片描述
然后上传至Hive的lib目录下即可。
在这里插入图片描述

3.2.5 修改 Hive 相关数据目录

修改hive-site.xml配置文件，更改相关数据目录，具体配置如下所示。

[root@hadoop1 hive]# vim /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

配置文件对应位置修改如下：

<property><name>hive.querylog.location</name><value>/usr/local/hive/iotmp</value>
</property>
<property><name>hive.exec.local.scratchdir</name><value>/usr/local/hive/iotmp</value>
</property>
<property><name>hive.downloaded.resources.dir</name><value>/usr/local/hive/iotmp</value>
</property>

3.2.6 启动 Hive 服务

第一次启动Hive服务需要先进行初始化，具体操作如下所示。（初始化之前需要启动 Hadoop 集群）

[root@hadoop1 hive]# /usr/local/hive/bin/schematool -dbType mysql -initSchma

在这里插入图片描述
启动 hive
在这里插入图片描述

备注：第二部分进行 Hive 的使用进行详细说明

这篇关于HIVE 数据仓库工具之第一部分（讲解部署）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1113826。

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