一、hive的基本概念与原理
Hive是基于Hadoop之上的数据仓库，能够存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据。
Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL。它同意熟悉 SQL 的用户查询数据，同意熟悉 MapReduce 开发人员的开发自己定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完毕的复杂的分析工作。
Hive 没有专门的数据格式。
hive的訪问方式：
hive的运行原理：
二、hive的经常使用命令
连接进入hive：hive
删除数据库：drop database if exists qyk_test cascade;例如以下图：
然后，我们使用create database qyk_test;创建一个qyk_test的数据库，例如以下：
接下来，我们运行create table user_info(id bigint, account string, name string, age int) row format delimited fields terminated by ‘ ’;创建一张表，例如以下：
我们能够运行describe user_info;查看表结构。例如以下：
然后。我们使用create table user_info_tmp like user_info;创建一个和user_info一样结构的暂时表，例如以下：
然后我们准备一个文件user_info.txt，以制表符分隔，例如以下
11 1200.0 qyk1 21
22 1301 qyk2 22
33 1400.0 qyk3 23
44 1500.0 qyk4 24
55 1210.0 qyk5 25
66 124 qyk6 26
77 1233 qyk7 27
88 15011 qyk8 28接下来运行load data local inpath ‘/tmp/user_info.txt’ into table user_info;可看到例如以下：
然后运行select * from user_info;可看到：
然后，我们运行insert into table user_info_tmp select id, account, name, age from user_info;能够看到：
这里，hive将此语句的运行转为MR，最后将数据入到user_info_tmp。
然后。我们运行select count(*) from user_info_tmp;可看到：
相同的是将sql转为mr运行。
最后，运行insert overwrite table user_info select * from user_info where 1=0;清空表数据。
运行drop table user_info_tmp;便可删除表，例如以下：
好了，基本命令就说到这儿，关于外部表、分区、桶以及存储格式相关的概念大家也能够去研究下。
三、编写MR将数据直接入到hive
此MR仅仅有Mapper，没有reducer。直接在mapper输出到hive表。
pom需新增依赖：
<!-- hcatalog相关jar -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hive-hcatalog-core</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hive-hcatalog-hbase-storage-handler</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hive-hcatalog-server-extensions</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hive-hcatalog-pig-adapter</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hive-webhcat-java-client</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>Mapper类：
/**
* Project Name:mr-demo
* File Name:HiveStoreMapper.java
* Package Name:org.qiyongkang.mr.hivestore
* Date:2016年4月4日下午10:02:07
* Copyright (c) 2016, CANNIKIN(http://http://code.taobao.org/p/cannikin/src/) All Rights Reserved.
*
*/
package org.qiyongkang.mr.hivestore;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hive.hcatalog.data.DefaultHCatRecord;
import org.apache.hive.hcatalog.data.HCatRecord;
import org.apache.hive.hcatalog.data.schema.HCatSchema;
import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.HCatOutputFormat;
/**
* ClassName:HiveStoreMapper <br/>
* Function: Mapper类. <br/>
* Date: 2016年4月4日 下午10:02:07 <br/>
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see
*/
public class HiveStoreMapper extends Mapper<Object, Text, WritableComparable<Object>, HCatRecord> {
private HCatSchema schema = null;
//每一个mapper实例，运行一次
@Override
protected void setup(Mapper<Object, Text, WritableComparable<Object>, HCatRecord>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
schema = HCatOutputFormat.getTableSchema(context.getConfiguration());
}
@Override
protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, WritableComparable<Object>, HCatRecord>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//每行以制表符分隔 id, account, name, age
String[] strs = value.toString().split(" ");
HCatRecord record = new DefaultHCatRecord(4);
//id，通过列下表
record.set(0, Long.valueOf(strs[0]));
//account
record.set(1, strs[1]);
//name
record.set(2, strs[2]);
//age，通过字段名称
record.set("age", schema, Integer.valueOf(strs[3]));
//写入到hive
context.write(null, record);
}
public static void main(String[] args) {
String value = "1 1200 qyk 24";
String[] strs = value.toString().split(" ");
for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
System.out.println(strs[i]);
}
}
}
主类：
/**
* Project Name:mr-demo
* File Name:LoadDataToHiveMR.java
* Package Name:org.qiyongkang.mr.hivestore
* Date:2016年4月4日下午9:55:42
* Copyright (c) 2016, CANNIKIN(http://http://code.taobao.org/p/cannikin/src/) All Rights Reserved.
*
*/
package org.qiyongkang.mr.hivestore;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hive.hcatalog.data.DefaultHCatRecord;
import org.apache.hive.hcatalog.data.schema.HCatSchema;
import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.HCatOutputFormat;
import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.OutputJobInfo;
/**
* ClassName:LoadDataToHiveMR <br/>
* Function: MR将数据直接入到hive. <br/>
* Date: 2016年4月4日 下午9:55:42 <br/>
*
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see
*/
public class LoadDataToHiveMR {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf = new Configuration();
try {
Job job = Job.getInstance(conf, "hive store");
job.setJarByClass(LoadDataToHiveMR.class);
// 设置Mapper
job.setMapperClass(HiveStoreMapper.class);
// 由于没有reducer。这里设置为0
job.setNumReduceTasks(0);
// 设置输入文件路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/qiyongkang/input"));
// 指定Mapper的输出
job.setMapOutputKeyClass(WritableComparable.class); // map
job.setMapOutputValueClass(DefaultHCatRecord.class);// map
//设置要入到hive的数据库和表
HCatOutputFormat.setOutput(job, OutputJobInfo.create("qyk_test", "user_info", null));
//这里注意是使用job.getConfiguration()，不能直接使用conf
HCatSchema hCatSchema = HCatOutputFormat.getTableSchema(job.getConfiguration());
HCatOutputFormat.setSchema(job, hCatSchema);
//设置输出格式类
job.setOutputFormatClass(HCatOutputFormat.class);
job.waitForCompletion(true);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
然后。我们使用maven打个包，上传到服务器。
然后。我们准备一个user_info.txt，上传至hdfs中的/qiyongkang/input下:
11 1200.0 qyk1 21
22 1301 qyk2 22
33 1400.0 qyk3 23
44 1500.0 qyk4 24
55 1210.0 qyk5 25
66 124 qyk6 26
77 1233 qyk7 27
88 15011 qyk8 28注意以制表符 分隔。
然后运行yarn jar mr-demo-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar。在jobhistory能够看到：
事实上，hive的元数据是放在hdfs上。运行hadoop fs -ls /user/hive/warehouse能够看到：
然后，我们在hive命令行运行 select * from user_info;能够看到：
说明数据从hdfs写入到hive成功。
四、使用java jdbc连接Thrift Server查询元数据
接下来，我们使用java编写一个客户端，来查询刚才入到hive里面的数据，代码例如以下：
package org.hive.demo;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.log4j.Logger;
public class HiveStoreClient {
private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
private static String url = "jdbc:hive2://172.31.25.8:10000/qyk_test";
private static String user = "hive";
private static String password = "";
private static final Logger log = Logger.getLogger(HiveStoreClient.class);
@SuppressWarnings("rawtypes")
public static void main(String[] args) {
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet res = null;
try {
//载入驱动
Class.forName(driverName);
//获取连接
conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
stmt = conn.createStatement();
// select * query
String sql = "select * from user_info";
System.out.println("Running: " + sql);
//运行查询
res = stmt.executeQuery(sql);
//处理结果集
List list = convertList(res);
System.out.println("总记录:" + list);
//获取总个数
sql = "select count(1) from user_info";
System.out.println("Running: " + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println("总个数:" + res.getString(1));
}
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
log.error(driverName + " not found!", e);
System.exit(1);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
log.error("Connection error!", e);
System.exit(1);
} finally {
try {
res.close();
stmt.close();
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
*
* convertList:将结果集转换成map. <br/>
*
* @author qiyongkang
* @param rs
* @return
* @throws SQLException
* @since JDK 1.6
*/
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
public static List convertList(ResultSet rs) throws SQLException {
List list = new ArrayList();
ResultSetMetaData md = rs.getMetaData();
int columnCount = md.getColumnCount(); //Map rowData;
while (rs.next()) { //rowData = new HashMap(columnCount);
Map rowData = new HashMap();
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
rowData.put(md.getColumnName(i), rs.getObject(i));
}
list.add(rowData);
}
return list;
}
}运行后，能够看到控制台输出例如以下：
開始的异常能够忽略。
能够看到数据，说明是成功的。
好了，hive就说到这儿了。
事实上，hive还能够同步hbase的数据，还能够将hive的表数据同步到impala。由于它们都是使用相同的元数据，这个在后面的博文中再进行介绍。