Hive数据库项目搭建

目次

一、Apache Hive 概述(重要)
二、 模拟实现Hive功能(明白)
hive
如何将hdfs上的数据转为结构化的表数据？
三、 Hive根本架构(重要)
四、Hive部署(了解)
Hive的三种安装模式
五、 Hive初体验(了解)
六、Hive客户端(重要)
6-1 本地使用
6-2 远程使用
七、 Datagrip使用(掌握)
使用Datagrip连接Hive
八、hive
的数据库操纵
数据库创建
九、hive
的数据表操纵
9-1 建表语句

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一、Apache Hive 概述(重要)

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

1. select count(*) from stu

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二、 模拟实现Hive功能(明白)

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 描述表的根本信息
  表名字，字段名，字段范例，字段约束
  2-表的行数据
  表中每一行的数据内容
  表名：tb_stu
id intname varchar(20)gander varchar(20)1张三男2李四男3王五男   在mysql，oracle等数据库中，表的元数据和行数是数据库同一管理
    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根本架构(重要)

   

• 三种客户端模式:
  

  

• 命令行模式 hive
  
  
• 第三方服务(要遵照jdbc协议) : java database connection datagrip beeline
  
  
• web页面: 几乎不用
  

  

• 
  

  

• 帮助我们查询元数据
  

  

• HiveDriver hive
  驱动
  

  

• 分析sql语句
  
• 制定实利用命
  
• 提交mr使命
  
• 优化实验方案
  

  

• 实验计算使命
  

  

• 向yarn申请资源
  
• 从hdfs中提取数据
  

  留意: hive
driver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. 1、元数据存储在内置的derby
  2. 2、不需要单独配置metastore 也不需要单独启动metastore服务
  3. ​
  4. 安装包解压即可使用。
  5. ​
  6. 适合测试体验。实际生产中没人用。适合单机单人使用。

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• ==本地模式==(测试)
  
  1. 1、元数据使用外置的RDBMS，常见使用最多的是MySQL。
  2. 2、不需要单独配置metastore 也不需要单独启动metastore服务
  3. 缺点:
  4. 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
  5. 有可能出现资源竞争现象

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• ==远程模式==(开辟) 知道这种模式就可以了
  
  1. 1、元数据使用外置的RDBMS，常见使用最多的是MySQL。
  2. 2、metastore服务单独配置  单独手动启动  全局唯一。
  3. ​
  4. 这样的话各个客户端只能通过这一个metastore服务访问Hive.
  5. ​
  6. 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.
  7. 也是我们课程中使用的模式。

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• 对比
     metadata存储在哪metastore服务如何内嵌模式Derby不必要配置启动本地模式MySQL不必要配置启动==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,由于其可以使用客户端远程链接node1上的服务.


五、 Hive初体验(了解)

先将同一大数据环境读取快照到07位置

hive
依靠于hadoop的功能才气正常使用,所以启动hive
前必须先启动hadoop.

1. start-all.sh

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查抄mysql服务是否可以使用

1. systemctl status mysqld

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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操纵
  必要先把metastore的元数据管理服务启动起来
  

• 启动metastore服务
  

1. hive
2. --service metastore

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   现实开辟中让服务后台运行

1. nohup hive
2. --service metastore &

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   hive
使用java开辟，服务运行后可以jps查察java运行的程序
  

   使用一代客户端连接，不必要输入账号暗码

1. hive

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6-2 远程使用

   可以在其他服务器中连接hive
进行相关操纵
  可以使用二代客户端进行连接，二代客户端支持jdbc，而且必要使用账号进行登录
  

• 1-启动metastore服务
  
  
  
  • 管理元数据
    
  
  
• 2-启动hive
  server2服务
  
  
  
  • 底层调用thriftserver
    
  • 运行服务支持jdbc连接
    
  
  

1. nohup hive
2. --service hive
3. server2 &

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  留意不要重复启动
  

   hive
server2的启动时间会比力长，可以通过端口查察确认hive
server2是否真的启动
  hive
server2运行时会绑定10000端口

1. 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

1. beeline

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七、 Datagrip使用(掌握)

使用Datagrip连接Hive

• 创建工程(起一个工程名称即可)
  
• 绑定一个文件路径,用来存放我们誊写的sql语句
  

• 连接hive
  服务
  

   前提: 启动metastore 和hive
server2服务
  Datagrip连接hive
服务,本质上链接的是hive
server2
  

填写信息

如果第一次使用必要下载驱动,安装驱动有2种方式
   

• 直接点击链接界面左下方的download driver.
  

  

  
  2 自定义驱动位置,绑定本地驱动
  

  

  

  

  

  

  

  

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

• 创建一个文件,验证sql命令是否可用
  

创建文件

选择会话

输入sql语句并实验

八、hive
的数据库操纵

数据库创建

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

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  按照默认路径创建数据库

1. -- 在hive
2. 中不必要指定charsetcreate 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次 在hdfs的/user/hive
3. /warehouswcreate database if not exists itcast;

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   指定hdfs的路径目次作为数据库目次

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

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   数据库的其他操纵

1. -- use 切换数据库
2. use itcast;
3. use itheima;
5. -- 删除数据库  将 hdfs上的数据库目录一并删除
6. -- drop database itcast;
7. -- drop database itheima;
8. -- 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
9. -- drop database itcast cascade ;
11. -- 查看数据库信息
12. desc database itheima;
14. -- 查看建库语句
15. show create database itcast;

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九、hive
的数据表操纵

9-1 建表语句

1. CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note:
2.   [(col_name data_type [column_constraint_specification] [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
3.   [COMMENT table_comment]
4.   [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
5.   [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
6.   [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive
7.      ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
8.      [STORED AS DIRECTORIES]
9.   [
10.    [ROW FORMAT row_format]
11.    [STORED AS file_format]
12.      | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
13.   ]
14.   [LOCATION hdfs_path]
15.   [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
16.   [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)
17.   

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  根本语法

1. create table  [库名].表名(
2.         字段 字段类型
3. )；

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1. -- 表的根本创建-- 表创建成功后会在对应数据库目次下创建一个表目次create table itcast.tb_stu(    id int,    -- 在hive
2. 中字符范例使用string    name string,    gender string,    age int,    create_time date,    -- decimal 范例表示小数  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;

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  表数据写入和查询

1. -- 表数据写入
2. -- 数据是文件的方式存储在对应的表目录下
3. 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);
5. -- 查看表数据
6. select * from itcast.tb_stu;

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