Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行

      Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。

      关于hbase的介绍，大家可以自行到官网介绍去了解，此文章着重介绍如何安装。

      本例采用三台机器（centos7）：

  master01(192.168.47.130),slave01(192.168.47.131),slave02(192.168.47.132)

      安装Apache Hive前提是要先安装hadoop集群，并且hive只需要在hadoop的namenode节点集群里安装即可（需要在有的namenode上安装)，可以不在datanode节点的机器上安装。 本例在master01（本例的hadoop集群的namenode所在机器）节点上安装。

      本例使用的安装包为：apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz 下载地址：http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.3/

1，安装Hadoop

     由于 Hive是运行上Hadoop的。故安装Hive之前，需先安装Hadoop, 关于Hadoop的安装可以参考之前的文章链接：手把手教你安装Apache Hadoop

2，安装Hive

     本例Hive安装在master01（hadoop集群的namenode节点）机器上。

     master01机器使用命令：tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz 解压hive安装文件，使用命令：mv ./apache-hive-2.3.3-bin /usr/local/ 将hive移动到/usr/local/目录下。

    所有的配置文件位于：ll apache-hive-2.3.3-bin/conf/

2.1 配置hive-evn.sh

      使用命令：cp ./apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-evn.sh.template  ./apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-evn.sh 复制并重命名hive-evn.sh.template为hive-env.sh-文件。

      使用命令：vim  ./apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-evn.xml 打开

    配置红框中的hadoop和hive环境变量地址,实际情况根据自己安装的目录配置。

2.2 配置hive-site.xml

    使用命令：cp apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-default.xml.template apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-site.xml复制并重命名hive-default.xml.template为hive-site.xml文件。

    下面第3步具体配置内容。

2.3 配置hive-log4j2.properties

     使用命令：cp apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-log4j2.properties.template apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-log4j2.properties复制并重命名hive-log4j2.properties.template为hive-log4j2.properties文件。

2.4 配置hive-exec-log4j2.properties

     使用命令：cp apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-exec-log4j2.properties.template apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-exec-log4j2.properties复制并重命名hive-exec-log4j2.properties.template为hive-exec-log4j2.properties文件。

2.5 在hdfs上新建目录

    使用以下命令在hdfs上创建目录：

    hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse (hive-size.xml文件中配置hive.metastore.warehouse.dir的value值对应)

    hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/tmp

    hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/log

    hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse

    hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/tmp

    hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/log

2.6 在本地磁盘新建tmp目录

     数据命令：mkdir ./apache-hive-2.3.3-bin/tmp 在hive安装目录下创建tmp文件夹。

     并在 hive-site.xml 中修改

• 把{system:java.io.tmpdir} 改成 /usr/local/apache-hive-2.3.3-bin/tmp

• 把 {system:user.name} 改成 {user.name}

2.7 配置hive环境变量

     输入命令：vim ~/.bashrc

    其中具体的目录按照自己的安装目录配置。配置环境变量可以方便启动或者停止hive时不需要带上完整目录。

    输入命令：source ~/.bashrc 使环境变量生效。

3，Hive初始化

     由于Hive的元数据（如表定义）存储在derby数据库或者mysql里面。所有在使用hive之前需要，配置元数据的数据库。

3.1 使用derby数据库（本例不使用）

     Apache Derby是一个完全用java编写的数据库，Derby是一个Open source的产品，基于Apache License 2.0分发。Apache Derby非常小巧，核心部分derby.jar只有2M，所以既可以做为单独的数据库服务器使用，也可以内嵌在应用程序中使用。下载链接http://db.apache.org/derby/。

     初始化derby作为hive元数据存储命令：

 $HIVE_HOME/bin/schematool -dbType "derby" -initSchema

    使用derby数据库的优缺点如下：

• 好处：不需要额外安装

• 缺点：derby只允许单连接，无法两个客户端连接到hive(不适合多人使用)；

    不建议使用derby数据库。

3.2 使用mysq数据库（本例使用）

     本例使用mysql数据库作为hive的元数据存储， 关于mysql的安装，可以参考链接https://blog.csdn.net/lym152898/article/details/77319676。

3.3 拷贝数据库驱动包 

    拷贝jar文件mysql-connector-java-5.1.42.jar到hive安装目录的lib文件夹下。

3.4 配置hive-size.xml

    使用命令： vim ./apache-hive-2.3.3-bin/conf/hive-site.xml打开

3.5 初始化hive原数据

    使用命令： schematool -dbType mysql -initSchema 初始化数据库，初始化完毕后，进入mysql客户查看多了一个名为hive的数据库。

     上图可以看出mysql中初始化生成了一个名为hive的数据库。

4，Hive启动

   4.1 启动hive服务端 

     使用命令：

1. hive --service metastore 2>&1 >> /dev/null & 或 hive --service metastore &  启动

2. hive --service hiveserver2 & 启动

    4.2 启动hive客户端 

      使用命令：hive 启动客户端； 使用命令：show databases; 查看hive的数据库， 数据库存储在hdfs的/user/hive/warehouse文件夹中。

5，Hive操作

      进入hive客户端后操作。

   5.1 创建数据库：

  5.2 创建普通表：

   5.3  插入数据

      5.4  查询数据

      5.5  hdfs查看表数据

      5.6  hdfs查看数据

      5.7  创建指定分隔符的文件型表

      5.8  导入【本地磁盘文件】数据到hive表中

      语法：load data local inpath '本地磁盘文件路径' into table '表名'；

      5.9  导入【HDFS文件】数据到hive中

      语法：load data inpath 'HDFS文件路径' into table '表名'；

      5.10  创建分区表

     可以看出在hdfs中按year,month分目录（分区原理）。

     5.10  其他的hive命令

     关于其他的hive shell操作，可参考链接：https://www.cnblogs.com/guanhao/p/5641675.html ，此处不做过多的介绍。

6，Hbase导入Hive

     关于Apache Hbase的安装和介绍参考链接： 手把手教你安装Apache HBase

     6.1  查看要导入hive的Hbase的表数据

   6.2  hive创建关联Hbase的hbase_test_tab表的表hive_hbase_test_tab

    上图中创建了一个关联hbase中hbase_test_tab表的hive表hive_hbase_test_tab。

    注意：external 修饰词代表外部表（external table），即数据不是由hive自身管理的，由hdfs管理，即此处的HBase管理。

   6.3  hive查询表hive_hbase_test_tab数据

    我们可以看到hbase中表hbase_test_tab的数据，可以从hive表hive_hbase_test_tab中查询到。

   6.4  hbase插入数据，查看hive表的变化

    我们可以看到，hbase刚插入的数据，hive中可以查询出来，说明hive中这张表使用外部（非hive自行管理）hbase中的数据。会跟着hbase的数据动态变化。

    6.5  hbase持久化到hive表

    若想把hbase中的数据持久化到hive表中，不让hive查到的数据跟随着hbase的变化。一种方式是，创建新的hive表，然后将hive关联hbase的表结果集插入到新表中。

   可以看到新的hive数据表也有数据了。再来看看hadfs中两个表的区别。

   从上面可以看出hive_hbase_test_tab在HDFS中不占任何资源，而hive_hbase_test_persistent_tab中占资源。

    6.6  验证hive持久化表是否跟随hbase变化

   可以看出hive中的只有和hbase关联的外部表数据才会跟随hbase数据变化而变化。  

7，总结

    关于更多关于hive的知识，请到互联网中自行查找，本教程介绍到这。

来自：https://mp.weixin.qq.com/s/sAldjSGK5zu1r4cjX9xUlQ