hive第一篇----简介和使用客户端

摘要by crazyhacking：•Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。•本质是将SQL转换为MapReduce程序的映射器

详细的入门教程大家参考《hive指南》比较好。

  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。 
  
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
                             
   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
                             
   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
                            

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));
        }

    }

}

转自： http://www.javabloger.com/article/apache-hive-2.html