hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具

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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

Hive最早由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题，是一个ETL工具，
Hive的一些应用场景如下：
日志分析
  统计网站一个时间段内的pv、uv
  多维度数据分析
  大部分互联网公司使用Hive进行日志分析，包括百度、淘宝等
其他场景
  海量结构化数据离线分析
  低成本进行数据分析（不直接编写MR）


本篇，散仙来介绍下Hive的安装与部署，Hive并不是一个分布式的系统，所以它的安装相对来说，还是比较容易的，在Hive安装之前，确保你的hadoop环境已经成功搭建，并可以正常启动，散仙的配置版本是，hadoop1.2.0的版本，hive0.10的版本。

 

 

我们，先来总结下Hive的安装步骤：

序号

描述

1

安装配置MySQL数据库，（默认是derby）

2

放一个mysql的JDBC连接的jar包，到hvie/lib里面

3

在hive-env.sh里面加入hadoop的目录路径（拷贝自带模板，重命名）

4

在HDFS上创建Hive的主目录hive和临时文件存储目录tmp

5

配置hive-site.xml，配置hive的一些相关信息（拷贝自带模板，重命名）

6

启动Hive

 

散仙重点要说的是，关于3,4,5的配置，mysql的安装其实很简单，在这里不再介绍，首先我们要拷贝hive-env.sh.template重命名为hive-env.sh并向其中，加入hadoop的目录路径截图如下：



其次，我们要在HDFS上创建，对应的hive的table的存放位置目录，截图如下：

接下来，我们需要最重要的东西了，hive-site.xml,重命名hive-default.xml.template为hive-site.xml，修改其中几项即可：

<configuration>
<property>
<!-- MySQ的URL配置 -->
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<!-- 数据库的用户名配置-->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>root</value>
</property>
<!-- 此处JDBC的驱动务必加上，对应的数据配置对应的驱动-->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<!-- 数据库密码配置-->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>root</value>
</property>
<!-- HDFS路径hive表的存放位置-->
<property>
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
  <value>/root/hive</value>
</property>
<!--HDFS路径，用于存储不同 map/reduce 阶段的执行计划和这些阶段的中间输出结果。 -->
<property>
  <name>hive.exec.scratchdir</name>
  <value>/root/tmp</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.child.java.opts</name>
  <value>-Xmx4096m</value>
</property>
<!-- 日志的记录位置-->
<property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value>/root/hive-0.10.0/logs</value>
</property>
</configuration>

<configuration>
<property>  
<!-- MySQ的URL配置 -->
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>   
  <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>  
</property> 
<!-- 数据库的用户名配置--> 
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>  
  <value>root</value>  
</property> 
<!-- 此处JDBC的驱动务必加上，对应的数据配置对应的驱动-->
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>  
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>  
  <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>  
</property>  
<!-- 数据库密码配置-->
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>  
  <value>root</value>  
</property>
<!-- HDFS路径hive表的存放位置-->
<property>
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
  <value>/root/hive</value>
</property>
<!--HDFS路径，用于存储不同 map/reduce 阶段的执行计划和这些阶段的中间输出结果。 -->
<property>
  <name>hive.exec.scratchdir</name>
  <value>/root/tmp</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.child.java.opts</name>
  <value>-Xmx4096m</value>
</property>
<!-- 日志的记录位置-->
<property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value>/root/hive-0.10.0/logs</value>
</property>
</configuration> 

至此，配置部分已经完毕，下面我们就可以启动hive，并尝试建表操作了，截图如下：




最后，退出的命令，使用exit即可。