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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。
一、Hive简介
Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
Hive是一个可以提供有效的、合理的且直观的组织和使用数据的模型，即使对于经验丰富的Java开发工程师来说，将这些常见的数据运算对应到底层的MapReduce Java API也是令人敬畏的。Hive可以帮用户做这些工作，用户就可以集中精力关注查询本身了。Hive可以将大多数的查询转换为MapReduce任务。Hive最适合于数据仓库应用程序，使用该应用程序进行相关的静态数据分析，不需要快速响应给出结果，而且数据本身也不会频繁变化。
Hive不是一个完整的数据库。Hadoop以及HDFS的设计本身约束和局限性限制了Hive所能胜任的工作。最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除。用户可以通过查询生成新表或将查询结果导入到文件中去。因为，Hadoop是一个面向批处理的系统，而MapReduce启动任务启动过程需要消耗很长时间，所以Hive延时也比较长。Hive还不支持事务。因此，Hive不支持联机事务处理（OLTP），更接近于一个联机分析技术（OLAP）工具，但是，目前还没有满足“联机”部分。
Hive提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，其中，ETL是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。因此，Hive是最适合数据仓库应用程序的，它可以维护海量数据，而且可以对数据进行挖掘，然后形成意见和报告等。
因为大多数的数据仓库应用程序是基于SQL的关系数据库现实的，所以，Hive降低了将这些应用程序移植到Hadoop上的障碍。如果用户懂得SQL，那么学习使用Hive会很容易。因为Hive定义了简单的类SQL 查询语言——HiveQL，这里值得一提的是，与SQLServer、Oracle相比，HiveQL和MySQL提供的SQL语言更接近。同样的，相对于其他的Hadoop语言和工具来说，Hive也使得开发者将基于SQL的应用程序移植到Hadoop变得更加容易。
二、Hive安装
因为Hive是构建在Hadoop之上的，所以在安装Hive前，我们需要安装Hadoop环境。Hadoop的安装可以参照厦门大学数据库实验室网站上的安装教程（https://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-in-centos/#more-190），但是，请注意，在按照该教程安装完Hadoop以后，不要进行配置，Hadoop的配置过程，稍后我们在安装完Hive后一起进行。
下面开始安装Hive。
安装Hive的过程和安装Hadoop很类似，首先，我们先下载一个Hive软件压缩包（下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/），然后进行解压缩，具体如下：
cd ~/下载
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 hadoop:hadoop ./hive # 修改文件权限
mkdir -p /usr/local/hive/warehouse # 创建元数据存储文件夹
sudo chmod a+rwx /usr/local/hive/warehouse # 修改文件权限
为了方便使用，我们把hive命令加入到环境变量中去，需要使用以下命令编辑.bashrc文件：
vim ~/.bashrc # 设置环境变量
进入.bashrc编辑状态以后，需要在文件最前面添加如下几行：
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
完成上述操作后，需要运行以下命令让配置生效：
source ~/.bashrc # 使配置立即生效
然后运行hive命令启动Hive，命令如下：
hive # 启动Hive
当出现以下界面即为启动成功。
Hive启动失败: 若启动不成功，则会出现以下错误：
则需要进入到hadoop安装目录下的share/hadoop/yarn/lib下删除jline-0.9.94.jar文件，再启动hive即可（因为高版本的Hadoop对Hive有捆绑）。
三、 Hive配置
通过Hadoop的学习我们已经知道，Hadoop的运行模式有三种：本地模式、伪分布式模式和分布式模式。这里我们以介绍本地模式为主，其他模式只进行简单介绍。因为，本地模式是Hadoop的默认模式，所以，Hadoop不需要进行其他配置，我们只需对Hive进行相应配置。这里只需修改hive-site.xml文件，如果该文件不存在，用户需要自己新建一个。（注意：在$HIVE_HOME/conf目录下我们可能会看到hive-default.xml.template这个大文件，这个文件中包含了Hive提供的配置属性以及默认的属性值，这些属性中的绝大多数，用户可以忽略不管）。
在安装Hive时，默认情况下，元数据存储在Derby数据库中。Derby是一个完全用Java编写的数据库，所以可以跨平台，但需要在JVM中运行 。因为多用户和系统可能需要并发访问元数据存储，所以默认的内置数据库并不适用于生产环境。任何一个适用于JDBC进行连接的数据库都可用作元数据库存储，这里我们把MySQL作为存储元数据的数据库。接下来，我们分别对这两种方式进行介绍，即使用Derby数据库的方式和使用MySQL数据库的方式。
使用Derby数据库的方式
本地模式中，用户的“表”等元数据信息，都默认存储在file://user/hive/warehouse，对于其他模式默认存储路径是hdfs://namenode_server/user/hive/warehouse。使用如下命令编辑hive-site.xml文件：
vim /usr/local/hive/conf/hive-site.xml
在hive-site.xml文件添加以下内容：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/usr/local/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby:;databaseName=/usr/local/hive/metastore_db;create=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
</configuration>
伪分布式模式和分布式模式配置Hive，只需根据Hadoop配置文件core-site.xml中fs.defaultFS的值对hive.metastore.warehouse.dir 进行相应修改即可。这里对Hadoop的模式配置，可以参考厦门大学数据库实验室网站上的的配置教程（https://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-simplify）
Hive配置完成后，下面来启动它，并使用简单的HiveQL命令进行相应测试。我们先新建了一个表x，它有1个int型属性a，然后查找表x中的所有属性，最后删除表x，然后退出。HiveQL命令与SQL命令很相似，所以，读者如果有SQL基础的话，会很快上手。关于HiveQL命令的使用方法会在第4节详细介绍。
注意，命令最后需要以分号“;”结束。
使用MySQL数据库的方式
1）首先我们需要安装MySQL（如果本机上已经安装MySQL，请跳过此步骤）。可以参考网址（http://dev.mysql.com/downloads/mysql/）进行下载安装，也可以用apt-get 命令下载，这里我们选择后者。
a.查看并卸载系统自带的MySQL相关安装包，命令如下：
rpm -qa|grep mysql
若没有安装rpm工具，系统会有提示，按照提示安装即可。接下来查看是否有系统自带的MySQL相关安装包，若有，按下面命令删除：
sudo rpm -e --nodeps mysql-libs-xxxxxx
b.安装MySQL，命令如下：
sudo apt-get install mysql-server
c. 启动设置MySQL，命令如下：
sudo service mysql start #启动mysql服务
sudo chkconfig mysql on #设置为开机自启动
sudo /usr/bin/mysqladmin -u root password '123' #设置root用户登录密码
mysql -u root -p #登录mysql
d. 创建hive用户，数据库等，命令如下：
insert into mysql.user (Host,User,Password) values ("localhost","hive",password (" hive")); # 创建hive用户
create database hive; # 创建hive数据库
grant all on hive.* to hive@'%' identified by 'hive';
grant all on hive.* to hive@'localhost' identified by 'hive';
flush privileges;
exit #退出mysql
mysql -u hive -p hive #验证hive用户
show databases;
看到以下信息，则说明创建成功。
2）配置Hive，修改hive-site.xml文件，修改后的结果如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/usr/local/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive;createDatebaseIfNotExist=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.ConnectionPassword </name>
<value>hive </value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
<description>Username to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>
修改完hive-site.xml文件后，我们需要把JDBC驱动放置在lib目录下（JDBC驱动程序mysql-connector-java-x.x.x-bin.jar文件的下载地址为http://www.mysql.com/downloads/connector/j/ ），命令如下：
mv ~/下载/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar /usr/local/hive /lib/ #拷贝mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar 到hive 的lib下
cp /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop /share/ hadoop/yarn/lib # 把jline-2.12.jar拷贝到hadoop相应目录下
mkdir -p /usr/local/hive/tmp #创建hive临时文件夹
sudo chmod a+rwx /usr/local/hive/tmp # 修改文件权限
接下来，启动测试Hive。首先启动Hadoop后，执行Hive命令 hive，并输入 show databases; 进行测试。
hive client常用命令可以通过 hive --help 查看。下面再介绍一些hive client常用命令，用户可以自行测试：
show tables; #查看所有表名
show tables 'ad*' ; #查看以'ad'开头的表名
set 命令 #设置变量与查看变量
set –v; #查看所有的变量
set hive.stats.atomic; #查看hive.stats.atomic变量
set hive.stats.atomic=false; #设置hive.stats.atomic变量
hadoop dfs -ls /; #查看hadoop所有文件路径
dfs -ls /usr/local/hive/warehouse/; #查看hive所有用戶
dfs -ls /tmp; #查看dfs中內容
source file <filepath> #在client里执行一个hive脚本文件
quit; #退出交互式shell
exit #退出交互式shell
reset #重置配置为默认值
!ls #从Hive shell执行一个shell命令
四、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。
五、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。