大数据技术原理与应用 第十四章 基于Hadoop的数据仓库Hive 学习指南

大数据技术原理与应用

【版权声明:本指南为厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程新增配套学习资料,版权所有,转载请注明出处,请勿用于商业用途】

本指南介绍了Hive,并详细指引读者安装Hive。 前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统,并安装配置了Hadoop,但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统,而Hive需要另外下载安装,本指南就是详细指导大家安装并配置Hive,完成后大家可以结合厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程第14章节进行深入学习。另外,本章有配套在线授课视频和电子书,可以点击这里访问

一、安装hive

1. 下载并解压hive源程序
Hive下载地址

sudo tar -zxvf ./apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /usr/local   # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv apache-hive-1.2.1-bin hive       # 将文件夹名改为hive
sudo chown -R dblab:dblab hive            # 修改文件权限

2. 配置环境变量
为了方便使用,我们把hive命令加入到环境变量中去,编辑~/.bashrc文件vim ~/.bashrc,在最前面一行添加:

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

保存退出后,运行source ~/.bashrc使配置立即生效。

3. 修改/usr/local/hive/conf下的hive-site.xml
将hive-default.xml.template重命名为hive-default.xml;新建一个文件touch hive-site.xml,并在hive-site.xml中粘贴如下配置信息:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
    <description>username to use against metastore database</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>hive</value>
    <description>password to use against metastore database</description>
  </property>
</configuration>

二、安装并配置mysql

这里我们采用MySQL数据库保存Hive的元数据,而不是采用Hive自带的derby来存储元数据。
1.Ubuntu下mysql的安装请参考Ubuntu安装MySQL
2.下载mysql jdbc 包,下载地址

tar -zxvf mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz   #解压
cp mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar  /usr/local/hive/lib #将mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar拷贝到/usr/local/hive/lib目录下

3. 启动并登陆mysql shell

 service mysql start #启动mysql服务
 mysql -u root -p  #登陆shell界面

4. 新建hive数据库

mysql> create database hive;    #这个hive数据库与hive-site.xml中localhost:3306/hive的hive对应,用来保存hive元数据

5. 配置mysql允许hive接入:

mysql> grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive';   #将所有数据库的所有表的所有权限赋给hive用户,后面的hive是配置hive-site.xml中配置的连接密码
mysql> flush privileges;  #刷新mysql系统权限关系表

6. 启动hive
启动hive之前,请先启动hadoop集群。

start-all.sh #启动hadoop
hive  #启动hive

注意,我们这里已经配置了PATH,所以,不要把start-all.sh和hive命令的路径加上。如果没有配置PATH,请加上路径才能运行命令,比如,本教程Hadoop安装目录是“/usr/local/hadoop”,Hive的安装目录是“/usr/local/hive”,因此,启动hadoop和hive,也可以使用下面带路径的方式:

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh
cd /usr/local/hive
./bin/hive

使用mysql作为元数据库时登陆使用mysql作为元数据库时登陆

在启动Hive时,有可能会出现Hive metastore database is not initialized的错误,这里给出解决方案。
解决Hive启动,Hive metastore database is not initialized的错误。出错原因:以前曾经安装了Hive或MySQL,重新安装Hive和MySQL以后,导致版本、配置不一致。解决方法是,使用schematool工具。Hive现在包含一个用于 Hive Metastore 架构操控的脱机工具,名为 schematool.此工具可用于初始化当前 Hive 版本的 Metastore 架构。此外,其还可处理从较旧版本到新版本的架构升级。所以,解决上述错误,你可以在终端执行如下命令:

schematool -dbType mysql -initSchema

执行后,再启动Hive,应该就正常了。

三、Hive的常用HiveQL操作

1)Hive基本数据类型

首先,我们简单叙述一下HiveQL的基本数据类型。

Hive支持基本数据类型和复杂类型, 基本数据类型主要有数值类型(INT、FLOAT、DOUBLE ) 、布尔型和字符串, 复杂类型有三种:ARRAY、MAP 和 STRUCT。

a.基本数据类型

  • TINYINT: 1个字节
  • SMALLINT: 2个字节
  • INT: 4个字节
  • BIGINT: 8个字节
  • BOOLEAN: TRUE/FALSE
  • FLOAT: 4个字节,单精度浮点型
  • DOUBLE: 8个字节,双精度浮点型STRING 字符串

b.复杂数据类型

  • ARRAY: 有序字段
  • MAP: 无序字段
  • STRUCT: 一组命名的字段

2)常用的HiveQL操作命令

Hive常用的HiveQL操作命令主要包括:数据定义、数据操作。接下来详细介绍一下这些命令即用法(想要了解更多请参照《Hive编程指南》一书)。

a.数据定义:主要用于创建修改和删除数据库、表、视图、函数和索引。

创建、修改和删除数据库

create database if not exists hive;       #创建数据库
show databases;                           #查看Hive中包含数据库
show databases like 'h.*';                #查看Hive中以h开头数据库
describe databases;                       #查看hive数据库位置等信息
alter database hive set dbproperties;     #为hive设置键值对属性
use hive;                                 #切换到hive数据库下
drop database if exists hive;             #删除不含表的数据库
drop database if exists hive cascade;     #删除数据库和它中的表

注意,除 dbproperties属性外,数据库的元数据信息都是不可更改的,包括数据库名和数据库所在的目录位置,没有办法删除或重置数据库属性。

创建、修改和删除表

#创建内部表(管理表)
create table if not exists hive.usr(
      name string comment 'username',
      pwd string comment 'password',
      address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
      comment  'home address',
      identify map<int,tinyint> comment 'number,sex') 
      comment 'description of the table'  
     tblproperties('creator'='me','time'='2016.1.1'); 
#创建外部表
create external table if not exists usr2(
      name string,
      pwd string,
  address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
      identify map<int,tinyint>) 
      row format delimited fields terminated by ','
     location '/usr/local/hive/warehouse/hive.db/usr'; 
#创建分区表
create table if not exists usr3(
      name string,
      pwd string,
      address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
      identify map<int,tinyint>) 
      partitioned by(city string,state string);    
#复制usr表的表模式  
create table if not exists hive.usr1 like hive.usr;

show tables in hive;  
show tables 'u.*';        #查看hive中以u开头的表
describe hive.usr;        #查看usr表相关信息
alter table usr rename to custom;      #重命名表

#为表增加一个分区
alter table usr2 add if not exists 
     partition(city=”beijing”,state=”China”) 
     location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/China/beijing'; 
#修改分区路径
alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”)
     set location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/CH/beijing';
#删除分区
alter table usr2 drop if exists  partition(city=”beijing”,state=”China”)
#修改列信息
alter table usr change column pwd password string after address;

alter table usr add columns(hobby string);                  #增加列
alter table usr replace columns(uname string);              #删除替换列
alter table usr set tblproperties('creator'='liming');      #修改表属性
alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”)    #修改存储属性
set fileformat sequencefile;             
use hive;                                                   #切换到hive数据库下
drop table if exists usr1;                                  #删除表
drop database if exists hive cascade;                       #删除数据库和它中的表

视图和索引的创建、修改和删除

主要语法如下,用户可自行实现。

create view view_name as....;                #创建视图
alter view view_name set tblproperties(…);   #修改视图

因为视图是只读的,所以 对于视图只允许改变元数据中的 tblproperties属性。

#删除视图
drop view if exists view_name;
#创建索引
create index index_name on table table_name(partition_name/column_name)  
as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild....; 

这里'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'是一个索引处理器,即一个实现了索引接口的Java类,另外Hive还有其他的索引实现。

alter index index_name on table table_name partition(...)  rebulid;   #重建索引

如果使用 deferred rebuild,那么新索引成空白状态,任何时候可以进行第一次索引创建或重建。

show formatted index on table_name;                       #显示索引
drop index if exists index_name on table table_name;      #删除索引

用户自定义函数

在新建用户自定义函数(UDF)方法前,先了解一下Hive自带的那些函数。show functions; 命令会显示Hive中所有的函数名称:

若想要查看具体函数使用方法可使用describe function 函数名:

首先编写自己的UDF前需要继承UDF类并实现evaluate()函数,或是继承GenericUDF类实现initialize()函数、evaluate()函数和getDisplayString()函数,还有其他的实现方法,感兴趣的用户可以自行学习。

另外,如果用户想在Hive中使用该UDF需要将我们编写的Java代码进行编译,然后将编译后的UDF二进制类文件(.class文件)打包成一个JAR文件,然后在Hive会话中将这个JAR文件加入到类路径下,在通过create function语句定义好使用这个Java类的函数。

add jar <jar文件的绝对路径>;                        #创建函数
create temporary function function_name;
drop temporary function if exists function_name;    #删除函数

3)数据操作

主要实现的是将数据装载到表中(或是从表中导出),并进行相应查询操作,对熟悉SQL语言的用户应该不会陌生。

向表中装载数据

这里我们以只有两个属性的简单表为例来介绍。首先创建表stu和course,stu有两个属性id与name,course有两个属性cid与sid。

create table if not exists hive.stu(id int,name string) 
row format delimited fields terminated by '\t';
create table if not exists hive.course(cid int,sid int) 
row format delimited fields terminated by '\t';

向表中装载数据有两种方法:从文件中导入和通过查询语句插入。

a.从文件中导入

假如这个表中的记录存储于文件stu.txt中,该文件的存储路径为/usr/local/hadoop/examples/stu.txt,内容如下。

stu.txt:

1 xiapi 
2 xiaoxue 
3 qingqing

下面我们把这个文件中的数据装载到表stu中,操作如下:

load data local inpath '/usr/local/hadoop/examples/stu.txt' overwrite into table stu;

如果stu.txt文件存储在HDFS 上,则不需要 local 关键字。

b.通过查询语句插入

使用如下命令,创建stu1表,它和stu表属性相同,我们要把从stu表中查询得到的数据插入到stu1中:

create table stu1 as select id,name from stu;

上面是创建表,并直接向新表插入数据;若表已经存在,向表中插入数据需执行以下命令:

insert overwrite table stu1 select id,name from stu where(条件);

这里关键字overwrite的作用是替换掉表(或分区)中原有数据,换成into关键字,直接追加到原有内容后。

从表中导出数据

a.可以简单拷贝文件或文件夹

命令如下:

hadoop  fs -cp source_path target_path;

b.写入临时文件

命令如下:

insert overwrite local directory '/usr/local/hadoop/tmp/stu'  select id,name from stu;

查询操作

和SQL的查询完全一样,这里不再赘述。主要使用select...from...where...等语句,再结合关键字group by、having、like、rlike等操作。这里我们简单介绍一下SQL中没有的case...when...then...句式、join操作和子查询操作。

case...when...then...句式和if条件语句类似,用于处理单个列的查询结果,语句如下:

select id,name,
  case 
  when id=1 then 'first' 
  when id=2 then 'second'
  else 'third'

结果如下:

连接
连接(join)是将两个表中在共同数据项上相互匹配的那些行合并起来, HiveQL 的连接分为内连接、左向外连接、右向外连接、全外连接和半连接 5 种。

a. 内连接(等值连接)
内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。

首先,我们先把以下内容插入到course表中(自行完成)。

1 3
2 1
3 1

下面, 查询stu和course表中学号相同的所有行,命令如下:

select stu.*, course.* from stu join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下:

b. 左连接
左连接的结果集包括“LEFT OUTER”子句中指定的左表的所有行, 而不仅仅是连接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行, 则在相关联的结果集中右表的所有选择列均为空值,命令如下:

select stu.*, course.* from stu left outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

c. 右连接
右连接是左向外连接的反向连接,将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。命令如下:

select stu.*, course.* from stu right outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

d. 全连接
全连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集包含基表的数据值。命令如下:

select stu.*, course.* from stu full outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

e. 半连接
半连接是 Hive 所特有的, Hive 不支持 in 操作,但是拥有替代的方案; left semi join, 称为半连接, 需要注意的是连接的表不能在查询的列中,只能出现在 on 子句中。命令如下:

select stu.* from stu left semi join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

子查询
标准 SQL 的子查询支持嵌套的 select 子句,HiveQL 对子查询的支持很有限,只能在from 引导的子句中出现子查询。

注意,在定义或是操作表时,不要忘记指定所需数据库。

四、Hive简单编程实践

下面我们以词频统计算法为例,来介绍怎么在具体应用中使用Hive。词频统计算法又是最能体现MapReduce思想的算法之一,这里我们可以对比它在MapReduce中的实现,来说明使用Hive后的优势。

MapReduce实现词频统计的代码可以通过下载Hadoop源码后,在 $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar 包中找到(wordcount类),wordcount类由63行Java代码编写而成。下面首先简单介绍一下怎么使用MapReduce中wordcount类来统计单词出现的次数,具体步骤如下:

1)创建input目录,output目录会自动生成。其中input为输入目录,output目录为输出目录。命令如下:

cd /usr/local/hadoop
mkdir input

2)然后,在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt,命令如下:

cd  /usr/local/hadoop/input
echo "hello world" > file1.txt
echo "hello hadoop" > file2.txt

3)执行如下hadoop命令:

cd  ..
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount input output

4)我们可以到output文件夹中查看结果,结果如下:

下面我们通过HiveQL实现词频统计功能,此时只要编写下面7行代码,而且不需要进行编译生成jar来执行。HiveQL实现命令如下:

create table docs(line string);
load data inpath 'input' overwrite into table docs;
create table word_count as 
select word, count(1) as count from
(select explode(split(line,' '))as word from docs) w
group by word
order by word;

执行后,用select语句查看,结果如下:

由上可知,采用Hive实现最大的优势是,对于非程序员,不用学习编写Java MapReduce代码了,只需要用户学习使用HiveQL就可以了,而这对于有SQL基础的用户而言是非常容易的。