Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务及Hive基础

CDH Hadoop系列目录:

Hadoop实战(3)_虚拟机搭建CDH的全分布模式

Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和资源分配

Hadoop实战(5)_Hadoop的运维经验

Hive体系结构

Hive有2个服务端守护进程:Hiveserver2:支撑JDBC访问,Thrift服务。MetaStore Server:支撑访问元数据库的服务。

Hive内核结构

Complier:编译器,编译hql语法。

Optimizer:优化hql代码,产生最优执行计划。通过explain select ...查看执行计划。

Executor:执行最终转化的类(MRjob)。

Hive用户接口

用户接口主要有三个:CLI, JDBC/ODBC和WebGUI。

CLI,即hive shell命令行,Command line。

JDBC/ODBC是Hive的JAVA,与使用传统数据库JDBC的方式类似。

WebGUI是通过浏览器访问Hive,废弃功能。

添加Hive服务

添加服务-Hive,Gateway空,Hive Metastore Server选择cdhmaster,HiveServer2选择cdhslave1。使用嵌入式数据库测试连接跳过。

安装MySQL

yum list | grep mysql
yum install -y mysql-server
# 启动mysql服务
chkconfig --list | grep mysql
service mysqld start
chkconfig mysqld on
chkconfig --list | grep mysql
# 创建root管理员
mysqladmin -u root password 123456
# 登录mysql
mysql -u root -p
# 设置字符集,否则会造成转码问题
create database hive;
alter database hive character set latin1;
# 设置访问权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;

字符集不正确的话,可能报错。

FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.thrift.transport.TTransportException null)
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

MySQL驱动,把mysql的驱动mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar放在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/lib/下。

(可选)复制mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar/usr/share/cmf/lib/,供cm界面用,添加hive服务跳过元数据库配置即这个驱动包可能会找不到。

Hive元数据库设置

进入cm的hive服务-配置中,

先进行资源管理,Hive Metastore Server的Java堆栈大小,200M。Hive Server2的Java堆栈大小,200M。

Hive Metastore数据库,选择MySQL。Hive Metastore数据库名称,hive。Hive Metastore数据库主机,cdhmaster。Hive Metastore数据库端口,3306。Hive Metastore数据库用户,root。Hive Metastore数据库密码,123456。自动创建和升级Hive Metastore数据库架构,打勾。严格的Hive Metastore架构验证,不打勾。

然后启动Hive服务,观察Metastore Server是否能连上mysql(实例点进去查看角色的日志)。如果连不上,就检查grant访问mysql的权限。

[main]: Failed initialising database.
Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://cdhmaster:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8, username = root. Terminating connection pool (set lazyInit to true if you expect to start your database after your app). Original Exception: ------
java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@'cdhmaster' (using password: YES)

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'cdhmaster' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;

远程元数据库

元数据库可以安装在任何节点上,客户端通过MetaStoreServer服务访问元数据库。

(Meta Store Client/Hive CLI)-MetaStore Server(thrift)-MySQL Server

属性 默认值
hive.metastore.local true false
hive.metastore.uris 如thrift://192.168.1.110:9083

Hive命令

show databases;
use default;
create table test(id int, name string);
desc test;


内部表,又称托管表,drop后数据丢失。

外部表:create external table tableName,drop表时数据不会删除。

alter table set location '';
alter table add partition(date='') location '';

默认分隔符,列为\001,行为\n。

create external table page_view_stg
(userid bigint,
 url string,
 ip string comment 'IP Address of the User')
row format delimited fields terminated by '\t'
partitioned by (ds string, type string)
lines terminated by '\n'
stored as textfile
location '/user/hive/external/city';

字段类型

  • int
  • bigint,长整型
  • double,金额类
  • string,字符串,日期,非数值型的一切可以用string

Cli

hive -e "select ..."

hive -f aa.sql

hive -e -i -i的作用是加载初始化命令,比如UDF

create database dw location '/user/hive/dw';

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Got exception: org.apache.hadoop.security.AccessControlException Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/hive":hive:hive:drwxrwxr-t

解决办法,用hdfs帐户执行

su - hdfs
hadoop fs -chmod 777 /user/hive
hive
use dw;
create table aa(name string);

分区

关系DB的分区都是事先建好,一般都是通过某个字段的范围,比如date。

Hive的分区是写数据进去的时候自动建的,分区表insert时必须指定分区。

把一个文件入到Hive表有2中方式:

方式1:通过load命令

方式2:首先hadoop fs -put至HDFS,然后alter location。

Hive的insert有2种,insert overwrite(覆盖),insert into(追加)。

create table track_log (
id                         string ,
url                        string ,
referer                    string ,
keyword                    string ,
type                       string ,
guid                       string ,
pageId                     string ,
moduleId                   string ,
linkId                     string ,
attachedInfo               string ,
sessionId                  string ,
trackerU                   string ,
trackerType                string ,
ip                         string ,
trackerSrc                 string ,
cookie                     string ,
orderCode                  string ,
trackTime                  string ,
endUserId                  string ,
firstLink                  string ,
sessionViewNo              string ,
productId                  string ,
curMerchantId              string ,
provinceId                 string ,
cityId                     string )  
PARTITIONED BY (date string,hour string)  
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
hive -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data/2015082818' OVERWRITE INTO TABLE track_log PARTITION (date='2015-08-28',hour='18');"

hive -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data/2015082819' OVERWRITE INTO TABLE track_log PARTITION (date='2015-08-28',hour='19');"
select date,count(url) as pv, count(distinct guid) as uv from track_log where date='2015-08-28' group by date;

分区字段名不能和普通字段重复,分区字段用起来和普通字段没区别。

动态分区

表1是日期分区,需要把表1中数据写入表2(日期、小时分区)?

insert overwrite table table2 partition(date='', hour='00') 
select 
from table1 
 where hour(time)=0;
create table rpt_visit_daily_hour 
(
    pv bigint,
    uv bigint
) partitioned by (date string, hour string);

insert overwrite table rpt_visit_daily_hour partition (date='2015-08-28', hour) 
select count(url) as pv, 
count(distinct guid) as uv, 
hour 
from track_log 
where date='2015-08-28' group by date,hour;

Hive表数据的来源

  • 业务系统,sqoop用于关系db和hive/hdfs导入导出。
  • 数据文件,hive load命令,用于加载网站用户行为数据。
  • 其他数据表,insert ... select
  • 消息中间件,比如kafka离线消费写HDFS。

Q:drop后的外部表在什么位置?

A:外部表数据没有删除,只是删除了表的元数据信息,手工把HDFS目录映射到hive表分区:
hive -e "alter table tt add partition (date='',hour='') location '/user/hive/warehouse/track_log/date=2015-08-28/hour=18'"

Hive官方文档:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial


您可能还想看

数据分析/数据挖掘/机器学习

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(3)——特征工程

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(4)——模型训练与调优

爬虫

Python爬虫实战之爬取链家广州房价_01简单的单页爬虫

Python爬虫实战之爬取链家广州房价_02把小爬虫变大

Python爬虫实战之爬取链家广州房价_03存储

Python爬虫实战之爬取链家广州房价_04链家的模拟登录(记录)

搜狗词库爬虫(1):基础爬虫架构和爬取词库分类

搜狗词库爬虫(2):基础爬虫框架的运行流程


微信公众号「数据分析」,分享数据科学家的自我修养,既然遇见,不如一起成长。

数据分析

转载请注明:转载自微信公众号「数据分析」


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,222评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,455评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,720评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,568评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,696评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,879评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,028评论 3 409
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,773评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,220评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,550评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,697评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,360评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,002评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,782评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,010评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,433评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,587评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容