Hive安装及与HBase的整合

1 Hive简介

Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它把海量数据存储于Hadoop文件系统，而不是数据库，但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用类SQL语言对这些数据进行自动化管理和处理。我们可以把Hive中海量结构化数据看成一个个的表，而实际上这些数据是分布式存储在HDFS 中的。Hive经过对语句进行解析和转换，最终生成一系列基于Hadoop 的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。

使用Hive的命令行接口，感觉很像操作关系数据库，但是Hive和关系数据库还是有很大的不同，具体总结如下：

一是存储文件的系统不同。Hive使用的是Hadoop的HDFS，关系数据库则是服务器本地的文件系统。

二是计算模型不同。Hive使用MapReduce计算模型，而关系数据库则是自己设计的计算模型。

三是设计目的不同。关系数据库都是为实时查询的业务设计的，而Hive则是为海量数据做数据挖掘设计的，实时性很差。实时性的区别导致Hive的应用场景和关系数据库有很大的不同。

四是扩展能力不同。Hive通过集成Hadoop使得很容易扩展自己的存储能力和计算能力，而关系数据库在这个方面要比数据库差很多。

Hive的技术架构如下图所示。

由上图可知，Hadoop和MapReduce是Hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、Web GUI、Metastore和Driver（Complier、Optimizer和Executor），这些组件可分为服务端组件和客户端组件两大类。

首先来看服务端组件：

Driver组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的MapReduce计算框架。

Metastore组件是元数据服务组件，它存储Hive的元数据，Hive的元数据存储在关系数据库里，支持的关系数据库有derby和mysql。元数据对于Hive十分重要，因此Hive支持把Metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦Hive服务和Metastore服务，保证Hive运行的健壮性。

Thrift Server是Facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。

再来看看客户端组件：

CLI即command lineinterface，命令行接口。

JDBC/ODBC 是Thrift的客户端。

Web GUI是Hive客户端提供的一种通过网页的方式访问Hive的服务。这个接口对应Hive的hwi组件，使用前要启动hwi服务。

2 Hive内置服务

Hive自带了许多服务，可在运行时通过service选项来明确指定使用什么服务，或通过--service help来查看帮助。下面介绍最常用的一些服务。

（1）CLI：这是Hive的命令行界面，用的比较多。这是默认的服务，直接可以在命令行里面使用。

（2）hiveserver：这个可以让Hive以提供Trift服务的服务器形式来运行，可以允许许多不同语言编写的客户端进行通信。可以通过设置HIVE_PORT环境变量来设置服务器所监听的端口号，在默认的情况下，端口为 10000。最新版本（hive1.2.1）用hiveserver2取代了原有的hiveserver。

（3）hwi：它是Hive的Web接口，是hive cli的一个web替换方案。

（4）jar：与Hadoop jar等价的Hive接口，这是运行类路径中同时包含Hadoop和Hive类的Java应用程序的简便方式。

（5）Metastore：用于连接元数据库（如mysql）。在默认情况下，Metastore和Hive服务运行在同一个进程中，端口号为9083。使用这个服务，可以让Metastore作为一个单独的进程运行，我们可以通过METASTORE_PORT来指定监听的端口号。

3 Metastore部署模式

3.1 内嵌模式

内嵌模式使用内嵌的Derby数据库存储元数据，只能单用户操作，一般用于单元测试。其架构图如下所示。

3.2 本地模式

本地模式与内嵌模式最大的区别在于数