为什么选择 Hive？

  • 基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力
  • 支持SQL like查询语言
  • 统一的元数据管理
  • 简单编程

Hive 是一种客户端工具，无所谓伪分布式/分布式；

对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Java程序员在Hadoop上编程的运用灵活性。于是Hadoop提供了两个解决方案（Pig & Hive），使得Hadoop编程变得更加容易。

Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS），并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。与Pig一样，Hive的核心功能是可扩展的。

Hive 基础

  • （1）在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据，同时可以查询hadoop中的数据。
  • a) 所谓 hadoop 中的数据，是指存储在 hdfs 文件系统上的数据，MapReduce用于数据处理
  • b) hive 的最大优势便在于其对数据管理和数据查询功能的支持；
  • （2）本质上讲，hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行。
  • （3）hive有一套映射工具，可以把SQL转换为MapReduce中的job，可以把SQL中的表、字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。这套映射工具称之为metastore，一般存放在derby、mysql中。
  • a) 表 ⇒ 文件（文件夹）
  • b) 字段 ⇒ 文件中的列

Hive 的系统架构



windows hive 开启10000端口 hive连接端口_hive



上图可知：

  • （1）是一个二层的分层结构：Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础架构；
  • （2）Hive 提供了三个用户接口：
  • a) CLI：command line interface，命令行接口，
  • b) JOBC/ODBC：
  • c) WebGUI：web 接口
  • （3）不同的接口在连接在（编译器、优化器、执行器）构成的驱动上，通过driver驱动，将三个接口得到的SQL语句转换为hadoop的mapreduce 执行，也即对hdfs 的操纵；
  • （4）驱动的转换工作需要 metastore 的参与，metastore是hive的转换工具嘛；

安装

  • （1）下载、解压缩、配置环境变量
  • （2） 修改配置文件
  • （1）重命名文件
    mv hive-default.xml.default hive-site.xml
    mv hive-env.sh.template hive-env.sh
  • （2）修改 hadoop 的hadoop-env.sh（否则启动hive会报找不到类的错误）
export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin
  • （3）修改$HIVE_HOME/bin的 hive-config.sh，增加以下三行
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
    export HIVE_HOME=/usr/local/hive
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

References

[1] 《Hadoop实战》的笔记-说明一下Pig与Hive