Hive

1.Hive概述
1.1在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。它能够管理hadoop中的数据，同时可以查询hadoop中的数据。
　　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。
　　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。
1.2 hive在hdfs中的默认位置是/user/hive/warehouse，是由配置文件hive-conf.xml中属性hive.metastore.warehouse.dir决定的。
2.hive的安装
(1)解压缩、重命名、设置环境变量
(2)在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-default.xml.template hive-site.xml重命名
在目录$HIVE_HOME/conf/下，执行命令mv hive-env.sh.template hive-env.sh重命名
(3)修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh，修改内容如下：

export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin

(4)在目录$HIVE_HOME/bin下面，修改文件hive-config.sh，增加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

3.安装mysql

(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps
　　执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)安装mysql服务端
　　执行命令 rpm -i mysql-server-5.5.31-2.e16.i686.rpm
(3)启动mysql 服务端，
　　执行命令 mysqld_safe &
(4)安装mysql客户端
　　执行命令 rpm -i mysql-client-5.5.31-2.e16.i686.rpm
(5)设置root用户密码
　　执行命令mysql_secure_installation
4. 使用mysql作为hive的metastore
(1)把mysql的jdbc驱动(在Downloads里)放置到hive的lib目录下
执行命令：cp mysql-connection-java-5.1.10.jar /usr/local/hive/lib/
(2)修改hive/conf/hive-site.xml文件，修改内容如下：

<property>
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
　　<value>jdbc:mysql://hadoop0:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
　　<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
　　<value>root</value>
</property>
<property>
　　<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
　　<value>admin</value>
</property>

5. 内部表

CREATE TABLE t1(id int); 
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/id' INTO TABLE t1;//从hdfs上传

CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '	';

6. 分区表

CREATE TABLE t3(id int) PARTITIONED BY (day int); 
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/id' INTO TABLE t1 PARTITION (day=22); 

7. 桶表

create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets; 
set hive.enforce.bucketing = true;
insert into table t4 select id from t3;

8. 外部表

create external table t5(id int) location '/external';