我一直有个习惯，能用可视化工具操作的服务绝不用命令行，一是命令行需要大量机械化记忆，久了不用容易忘，二是使用工具有很多快捷的操作，可以提高工作效率。上篇文章介绍了怎么配置Hive服务，这节课我们就介绍下怎么使用可视化管理工具DBeaver连接Hive。
DBeaver的优点：
1、除了支持Hive，还支持各种关系型数据库，如连接Oracle数据库不需要像plsql那样自己配置连接文件，只需要在界面上输入url、用户名、密码即可
2、操作方便，可以使用各种快捷键操作数据，还有智能提示。
一、首先我们去DBeaver官网下载工具，https://dbeaver.io/download/，这里我们下载windows的lite版，目前最新版本是21.0.3，支持中文
我们下载的是zip压缩包，我们把压缩包解压
三、启动hdfs yarn等相关服务
四、启动hive，这里我们要启动server2模式
/software/apache-hive-3.1.1-bin/bin/hive --service hiveserver2
出现下面的界面就启动好了
五、建立连接，我们点 文件=》新建，弹出对话框
我们双击数据库连接
然后选择 Hadoop/BigData，在右侧我们选择Apache Hive，点击下一步
在新对话框，填写主机和模式，这里我的hive服务是在集群主节点master105上
我们选择建立的连接 会提示我们下载驱动文件，等驱动下载好
驱动下好后，我们双击左侧新建的连接，发现报错，提示如下
java.sql.SQLException: Could not establish connection to jdbc:hive2://localhost:10000: Required field 'serverProtocolVersion' is unset!
经过查找资料，我们需要修改hadoop的配置文件core-site.xml，我们加入下面2个属性配置
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>改完配置，我们需要停止hadoop的服务和hive，重启一遍，然后点击测试，提示已连接，并且给出了hive的版本号，以及相应驱动文件的版本号
我们展开连接，可以看到hive的所有库，hivetest是我们上节课 大数据分析学习第七课 数据仓库HIVE基础学习 建立的测试库hivetest
我们打开hivetest库，里面就是我们上次建的表和数据
到这里工具我们就配置好了
接下来我手动添加5条数据 张三（3条） 李四（2条）
我们首先看下hadoop的任务管理，可以看到插入语句也被提交到hadoop做MR计算了
同时，我们在hive的启动终端可以看到输出信息
我们右键hivetest 在弹出框选择SQL编辑器，打开sql编辑界面
我们在编辑器里写一条按名字统计数量的hive sql
SELECT COUNT(1) Num , name FROM hivetest.hive_0416 group by name;
同时观察MR任务 application_1619179391433_0009
还有终端hive shell 输出信息 application_1619179391433_0009
任务执行成功后，我们在sql编辑器界面也能看到结果
这里我们就见证了HiveSql的特点，我在上节课也介绍过：
1、Hive不是分布式计算框架，Hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序去执行，不用我们再手动去写MapReduce了。
2、Hive不提供资源调度系统，默认由Hadoop集群中的YARN集群来调度。
3、Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。
4、Hive的语法非常类似于我们的MySQL语句，所以上起手来特别容易。
