HIVE的介绍1Hive简介22结构与功能介绍43适用场景114部署与简单操作13目录5问
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
指南22Hive简介hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，能够很方便地对存储于Hadoop兼容文件系统中的大数据集进行简单地数据汇总、即席查询、分析等处理。hive提供了一种机制，使用一种类似于SQL的语言（称为HiveQL）来组织数据和对数据进行查询。同时，这种语言也允许传统的map/reduce程序员以插件的形式编写自定义的mapper和reducer来处理用HiveQL不方便或无法编写的逻辑。目录1Hive简介22结构与功能介绍43适用场景134部署与简单操作405问题指南22Hive的技术架构客户端组件CLI：commandlineinterface，命令行接口。Thrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是hive架构的许多客户端接口是建立在thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。WEBGUI：hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服务。这个接口对应hive的hwi组件（hivewebinterface），使用前要启动hwi服务。Hive执行
流程
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MR实现过程pageidage125225pageidage132225keyvalue<1,32>1<2,25>1keyvalue<1,25>1<2,25>1keyvalue<2,25>1<2,25>1keyvalue<1,25>1<1,32>1keyvaluecount2252keyvaluecount12511321mapreduceShufferSort1Hive简介22结构与功能介绍43适用场景114部署与简单操作13目录5问题指南22适用场景业务场景非结构化数据的的离线分析统计。场景技术特点为超大数据集设计的计算、扩展能力。支持SQLlike查询语言。多
表
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的join操作。支持非结构化数据的查询、计算。提供对数据存取的编程接口，支持jdbc、odbc。前提条件支持的操作系统RedHat：64-bit：RHEL5.7，CentOS5.7，OracleLinux5.6(UEK),RHEL6.2，CentOS6.2；32-bit：RHEL6.2，CentOS6.2SUSE：64-bit：SLES11Ubuntu：64-bit：LTSreleasesLucid(10.04)andPrecise(12.04)Debian：64-bit：Squeeze(6.0.3)其他oraclejdk1.6以上版本(配置好环境变量)ssh(各个主机之间配置好无密码访问)集群间各主机已关闭防火墙和selinux。集群间启动ntp服务，定时同步集群间主机时间。集群使用相同用户（相同组和userid），相同目录部署数据节点挂载目录不做raid，可挂载多个文件系统系统配置集群间主机名不重复，均应加入到所有主机/etc/hosts文件中更改系统资源配置：openfiles(65535),stacksize(5120),maxuser安装将安装程序hive-0.10.0-cdh4.3.0.tar.gz拷贝到对应的一台主机如170的/chunk1/demo目录下使用tarzxvfhive-0.10.0-cdh4.3.0.tar.gz命令进行解压。重命名文件mvhive-0.10.0-cdh4.3.0hive配置
javax.jdo.option.ConnectionUserNameusernamejavax.jdo.option.ConnectionPasswordpassworddatanucleus.autoCreateSchemafalse注：datanucleus.autoCreateSchema首次执行配置成true，创建元数据表后，置为false。配置（2）远程数据库配置
hive.metastore.uristhrift://172.21.3.171:9083Thrifturifortheremotemetastore.Usedbymetastoreclienttoconnecttoremotemetastore.配置（3）
hive.hwi.war.filelib/hive-hwi-0.10.0-cdh4.3.0.warThissetsthepathtotheHWIwarfile,relativeto${HIVE_HOME}.hive.hwi.listen.host0.0.0.0ThisisthehostaddresstheHiveWebInterfacewilllistenonhive.hwi.listen.port9999ThisistheporttheHiveWebInterfacewilllistenon使用（一）建表CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_name[(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][COMMENTtable_comment][PARTITIONEDBY(col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)][CLUSTEREDBY(col_name,col_name,...)[SORTEDBY(col_name[ASC|DESC],...)]INTOnum_bucketsBUCKETS][[ROWFORMATrow_format][STOREDASfile_format]|STOREDBY'storage.handler.class.name'[WITHSERDEPROPERTIES(...)]][LOCATIONhdfs_path][TBLPROPERTIES(property_name=property_value,...)][ASselect_statement]；使用（二）插入数据LoadLOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)];InsertingdataINSERTOVERWRITE|INTOTABLEtablename1[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)[IFNOTEXISTS]]select_statement1FROMfrom_statement;数据查询SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,select_expr,...FROMtable_reference[WHEREwhere_condition][GROUPBYcol_list][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list]][LIMITnumber]删除表droptabletaleName;1Hive简介22结构与功能介绍43适用场景114部署与简单操作135问题指南22目录运行指南-建表失败问题描述Causedby:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException:Specifiedkeywastoolong;maxkeylengthis767bytes解决
方法
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数据库存储字段有误，在数据库中执行：alterdatabasehivedbcharactersetlatin1;运行指南-显示表失败问题描述解决方法hive-site.xml中添加:
datanucleus.autoCreateTablestrue*
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