Apache Hive入门1
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网址:?http://www.javabloger.com/article/apache-hive-jdbc-mapreduce.html
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? ?Hive是Hadoop项目中的一个子项目，由FaceBook向Apache基金会贡献，其中TaoBao也是其中一位使用者+贡献者，Hive被视为一个仓库工具，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。?
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Hive主要分为以下几个部分：
????1.用户接口?
??? ?? 用户接口主要有三个：命令行(CLI)，客户端(Client) 和 Web界面(WUI)。其中最常用的是 CLI，启动的时候，会同时启动一个 Hive 服务。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive的Web工具。
???2.元数据存储?
??? ?? Hive 将元数据存储在数据库中，如 MySQL或者Derby嵌入式数据库。若将元数据存储在MySQL中，在TBLS中可以看见你建立的所有表信息，Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。
???3. 执行
??? 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
???4. HDFS存储
??? Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。
如图所示：
Hive 元数据存储
??? Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：
??? Single User Mode： 此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test，如图1
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?? Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的组合模式，如图2
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?? Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端利用 Thrift 这个东东 通过 MetaStoreServer 访问元数据库。如图3
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Hive 的启动方式
??? hive? 命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 hive –service cli
??? hive? web界面的启动方式，hive –service hwi??
??? hive? 远程服务 (端口号10000) 启动方式，nohup hive –service hiveserver? &
Hive的SQL
建表
????CREATE TABLE javabloger (foo INT, bar STRING);??
插入
????LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE javabloger;
查询
????SELECT a.* FROM javabloger a;
Hive使用MySQL存放元数据
??? 可以参考一下这篇文章
????http://www.mazsoft.com/blog/post/2010/02/01/Setting-up-HadoopHive-to-use-MySQL-as-metastore.aspx??
??? 别忘了下载 MySQL 的JDBC驱动，推荐下载 mysql-connector-java-5.1.11.tar.gz?
???
Hive 与 JDBC?
导入hive\lib下的所有jar包到IDE的classpath里面，还有hadoop中的 hadoop-0.20.2-core.jar包，即可运行下列代码：
package com.javabloger.hive;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
public class HiveTestCase {
??? public static void main(String[] args) throws? Exception {
??? ??? Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");
??? ????
??? ??? String dropSQL="drop table javabloger";
??? ??? String createSQL="create table javabloger (key int, value string)";
??? ??? String insterSQL="LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE javabloger";
??? ??? String querySQL="SELECT a.* FROM javabloger a";
??? ????
??? ??? Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.20.213:10000/default", "", "");
??? ??? Statement stmt = con.createStatement();
??? ??? stmt.executeQuery(dropSQL);? // 执行删除语句
??? ??? stmt.executeQuery(createSQL);? // 执行建表语句
??? ??? stmt.executeQuery(insterSQL);? // 执行插入语句
??? ??? ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);?? // 执行查询语句
??? ????
??? ????? while (res.next()) {
??? ??? ??? System.out.println("Result: key:"+res.getString(1) +"? –>? value:" +res.getString(2));
??? ??? }
??? }
}
Hadoop学习之旅正在进行中，正在走向Hive的路上，目前只对Hive一些简单的操作和整体结构有所了解，更深入的知识正在学习ing。。。。
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相关文章：
Hive入门3–Hive与HBase的整合?
Apache Hive入门2?
Apache Hive入门1
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