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Hive架构

Hive部署

VMware虚拟机部署

一、在node1节点安装mysql数据库

二、配置Hadoop

三、下载 解压Hive

四、提供mysql Driver驱动

五、配置Hive

六、初始化元数据库

七、启动Hive(Hadoop用户)

chown -R hadoop:hadoop apache-hive-3.1.3-bin hive

阿里云部署

一、创建云数据库库

二、配置Hive

数据库连接地址粘贴到配置文件中

通过yum install -y mysql 安装mysql客户端，用于mysql命令的输入

UCloud云部署

一、创建UDB数据库

二、创建一个Hive数据库（需要通过yum install -y mysql提前安装命令）

三、初始化

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Hive操作

通过ps -ef | grep 40991更详细查看
或者通过jps查看

通过浏览器可以查看

Hive客户端

启动Hive客户端两种方式：
①、bin/hive即Hive的Shell客户端，直接写SQL
②、bin/hive --service hiveserver2 HiveServer2属于Hive内置的一个ThriftServer服务，提供Thrift端口供其他客户端链接：

可以链接ThriftServer的客户端有：

• Hive内置的beeline客户端工具（命令行工具）
• 第三方图形化SQL工具DataGrip 或DBeaver或者Navicat

HiveServer2 & Beeline(内置客户端)

①、启动beeline

②、连接hive2

DataGrip & DBeaver（第三方客户端）

①、DataGrip使用

②、进行连接

③、写SQL语句

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①、DBeaver使用

②、构建驱动

删除原来的驱动

添加自己本地下载好的文件

③、写好SQL，回车可以运行

数据库操作

表分类：

内部表

create table myhive.stu(id int,name string); # 在myhive数据库中创建stu表# 指定分隔创建表 避免在下面查看表内容出现id和name不可见字符导致的紧凑
create table if not exists stu2(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t';insert into myhive.stu values(1,'jordan'),(2,"kobe");

外部表

一、将数据上传到外部表所在的目录（先有表，再有数据）

二、先存在数据，后创建表

两者对比：

内外部表转换：

①、先查看表类型

②、转换

数据的导入：

①、使用LOAD语法，从外部将数据加载到Hive内

CREATE TABLE myhive.test_load(dt string comment '时间（时分秒）',user_id string comment '用户ID',word string comment '搜索词',url string comment '用户访问地址'
) comment '搜索引擎日志表' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

# 本地linux系统上传
load data local inpath '/home/hadoop/search_log.txt' into table myhive.test_load;# 本质上是文件移动
load data inpath '/tmp/search_log.txt' overwrite into table myhive.test_load

【基于HDFS进行load加载数据，元数据文件会消失（本质是被移动到表所在的目录中）】

②、从其他表加载数据

数据的导出：

①、将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，hdfs，mysql等

②、通过hive shell方式导出

分区表

构建分区表

分桶表

分桶表创建

修改表操作

复杂类型

array数组

map映射

struct结构

常用的基本查询

正则表达式

UNION联合

随机采样

虚拟列

函数

案例：

一、需求：

数据

二、ETL数据清洗：

三、指标

四、可视化

①、下载FineBI

②、将Hive驱动包放到FineBI安装目录下，以及安装隔离插件

③、建立数据库连接

④、构建数据集（选择数据库表）

添加组件和仪表盘