Hadoop中Hive原理及安装

Hive是什么(官网概念)

Apache Hive?数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上。提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将客户连接到Hive。整理了一份适合2018年学习的大数据资料需要的加群QQ群：834325294 注明简书既可免费获取

Hive是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库;

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;

Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟习SQL 的客户查询数据;

允许用Java开发自己设置的函数UDF来解决内置无法完成的复杂的分析工作;

Hive没有专门的数据格式(分隔符等可以自己灵活的设定);

适用场景

Hive不适用于在线事务解决。 它最适用于传统的数据仓库任务

Hive的执行推迟比较高，由于hive常用于数据分析的，对实时性要求不高;

Hive优势在于解决大数据，对于解决小数据没有优势，由于hive的执行推迟比较高。

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1 Execute Query

Hive接口，如命令行或者Web UI发送查询驱动程序(任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等)来执行。

2 Get Plan

在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或者查询的要求。

3 Get Metadata

编译器发送元数据请求到Metastore(任何数据库)。

4 Send Metadata

Metastore发送元数据，以编译器的响应。

5 Send Plan

编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。

6 Execute Plan

驱动程序发送的执行计划到执行引擎。

7 Execute Job

在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。

7.1 Metadata Ops

与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。

8 Fetch Result

执行引擎接收来自数据节点的结果。

9 Send Results

执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

10 Send Results

驱动程序将结果发送给Hive接口。

Hadoop中实际应用

通过上面流程解释，要想在hadoop中使用hive,至少需要安装hive和Metastore(任何数据库)本文安装mysql 。

1 ， 安装mysql

下载linux环境下的mysql安装包，需要两个，一个是server端的，一个是client端的。

查询linux机器上默认安装的mysql或者者你以前安装的mysql, 暴力卸载之 。

rpm?-e?mysql-libs-5.xxxxxx_i686?–nodeps?

执行安装命令

rpm?-ivh?Mysql-server-xxx.i386.rpm??

rpm?-ivh?Mysql-client-xxx.i386.rpm?

执行命令初始化设置mysql

/usr/bin/mysql_secure_installation?

?

使用用户端登陆

mysql?-uroot?-proot?

登陆成功后输入命令：(授予mysql远程客户连接的权限)

GRANT?ALL?PRIVILEGES?ON?*.*?TO?’root’@’%’?IDENTIFIED?BY?’root’?WITH?GRANT?OPTION;?

使用远程用户端连接(navicat 或者Advanced Query Tools等等工具 )我用的navicat, 如图自行领悟。

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到这里hive就安装搭建完成了!