【大数据】从0到1，Hive学习全攻略，小白也能轻松上手-优快云博客

Hive 的核心价值在于它能够充分利用 Hadoop 的分布式存储和计算能力，将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行，使得我们可以在不了解复杂的 MapReduce 编程模型的情况下，也能高效地处理大规模数据集。例如，在互联网公司中，每天都会产生海量的用户行为数据，通过 Hive，我们可以快速统计出用户的活跃度、留存率等关键指标，为产品优化和业务决策提供有力支持。

对于博主和读者来说，学习 Hive 有着诸多好处。一方面，掌握 Hive 可以拓宽技术视野，提升在大数据领域的竞争力，为未来的职业发展打下坚实的基础。另一方面，Hive 在实际项目中的广泛应用，使得我们在学习过程中积累的经验和技能，能够迅速应用到实际工作中，解决实际问题。

二、走进 Hive 架构原理

Hive 的架构就像是一台精密的仪器，各个组件协同工作，确保数据处理的高效运行。它主要由用户接口、元数据存储、驱动器（包含解析器、编译器、优化器和执行器）等部分组成。

用户接口是我们与 Hive 交互的通道，常见的有 CLI（命令行接口），就像一个与 Hive 直接对话的窗口，通过输入命令来操作 Hive；JDBC/ODBC 接口则方便了 Java 程序或其他支持该接口的应用程序与 Hive 进行连接，实现数据的交互；WebGUI 则提供了一个可视化的界面，让我们可以通过浏览器轻松地操作 Hive，就像使用网页版的应用一样。

元数据存储是 Hive 的 “数据字典”，它存储了表名、表所属的数据库、表的拥有者、列 / 分区字段、表的类型、表的数据所在目录等重要信息。这些元数据对于 Hive 理解和处理数据至关重要，就好比图书馆的目录系统，帮助我们快速找到所需的数据。默认情况下，元数据存储在自带的 Derby 数据库中，但在实际应用中，为了更好的性能和扩展性，我们通常会选择使用 MySQL 来存储 Metastore。

当我们通过用户接口提交一个 HiveQL 查询语句时，驱动器就开始发挥作用了。解析器首先将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST ，就像把一篇文章拆解成一个个语法结构，同时对 AST 进行语法分析，检查表是否存在、字段是否存在以及 SQL 语义是否正确。例如，当我们执行 “SELECT * FROM user_table WHERE age> 20;” 这样的查询语句时，解析器会检查 “user_table” 表是否存在，“age” 字段是否属于该表等。

接着，编译器将 AST 编译生成逻辑执行计划，这个计划就像是一份旅行路线图，规划了数据处理的步骤和顺序。然后，优化器登场，它对逻辑执行计划进行优化，就像一个经验丰富的导游，根据实际情况调整旅行路线，选择最优的路径，以提高查询的执行效率。优化器会考虑各种因素，如数据的分布情况、索引的使用等，来生成更高效的执行计划。

最后，执行器把优化后的逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。在 Hive 中，这个物理计划通常就是 MapReduce 任务或者其他执行引擎（如 Tez、Spark 等）能够执行的任务。执行器将任务提交到 Hadoop 集群中执行，读取 HDFS 上的数据进行处理，并将结果返回给用户接口。

三、Hive 安装部署全流程

现在，我们已经了解了 Hive 的基本概念和架构原理，接下来就是实战环节 —— 安装部署 Hive 。这一步就像是搭建一座房子，只有基础打得牢固，后续才能顺利地使用 Hive 进行数据处理。

3.1 前期准备

在安装 Hive 之前，我们需要确保一些前提条件已经满足。首先，你需要安装好 Java 环境，因为 Hive 是基于 Java 开发的，就像汽车需要汽油才能行驶一样，Hive 需要 Java 环境才能运行。建议安装 JDK 1.8 及以上版本。

其次，Hive 依赖于 Hadoop，所以还需要提前安装并配置好 Hadoop 集群。Hadoop 就像是 Hive 的坚实后盾，为它提供分布式存储和计算的能力。你可以根据自己的需求和环境，选择合适的 Hadoop 版本进行安装，安装过程中要注意配置好 Hadoop 的各项参数，如 HDFS 的 NameNode 和 DataNode 的地址、YARN 的 ResourceManager 地址等。

另外，为了更好地存储 Hive 的元数据，我们通常会选择使用 MySQL 数据库。所以，还需要安装 MySQL，并创建好用于存储 Hive 元数据的数据库和用户。安装 MySQL 时，要设置好 root 用户的密码，并确保 MySQL 服务能够正常启动。创建数据库时，可以使用如下 SQL 语句：

CREATE DATABASE hive_metastore;

创建用户并授权：

CREATE USER 'hive_user'@'%' IDENTIFIED BY 'hive_password';

GRANT ALL PRIVILEGES ON hive_metastore.* TO 'hive_user'@'%';

FLUSH PRIVILEGES;

3.2 下载和解压 Hive

一切准备就绪后，就可以开始下载 Hive 安装包了。你可以前往 Apache Hive 的官方网站（https://hive.apach e.org /down loads .html ），选择适合自己的版本进行下载。在下载页面，你会看到不同版本的 Hive，每个版本都有其特点和适用场景，建议选择最新的稳定版本，以获取更好的性能和功能支持。

下载完成后，将安装包上传到服务器的指定目录，比如/opt/software 。然后，使用以下命令进行解压：

tar -zxvf apache-hive-x.x.x-bin.tar.gz -C /opt/module/

这里的x.x.x 代表你下载的 Hive 版本号。解压完成后，进入解压后的目录，你会看到 Hive 的各种文件和目录，如bin目录存放着 Hive 的可执行命令，conf目录存放着配置文件等。

3.3 配置环境变量

为了能够在任何目录下都方便地执行 Hive 命令，我们需要配置环境变量。打开终端，编辑/etc/profile文件：

sudo vim /etc/profile

在文件末尾添加以下内容：

# Hive environment variables

export HIVE_HOME=/opt/module/apache-hive-x.x.x-bin

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

保存并退出文件，然后执行以下命令使环境变量生效：

source /etc/profile

执行hive --version命令，如果能够正确输出版本信息，说明环境变量配置成功。这就像是为 Hive 在系统中开辟了一条快速通道，让你可以随时随地调用它。

3.4 配置 Hive 到 MySQL

接下来，是一个关键的步骤 —— 将 Hive 的元数据配置到 MySQL 中。默认情况下，Hive 的元数据存储在自带的 Derby 数据库中，但 Derby 只支持单用户模式，在实际应用中往往无法满足需求，所以我们选择使用 MySQL 来存储元数据。

首先，需要将 MySQL 的 JDBC 驱动拷贝到 Hive 的lib目录下。你可以从 MySQL 官方网站下载对应的驱动包，也可以使用以下命令进行下载（假设你使用的是 MySQL 5.7 版本）：

wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz

tar -zxvf mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz

cp mysql-connector-java-5.1.49/mysql-connector-java-5.1.49-bin.jar $HIVE_HOME/lib/

然后，进入 Hive 的conf目录，创建或编辑hive-site.xml文件。这个文件就像是 Hive 的 “配置宝典”，里面记录了 Hive 的各种配置信息。使用以下命令创建文件：

cd $HIVE_HOME/conf

cp hive-default.xml.template hive-site.xml

vim hive-site.xml

在hive-site.xml文件中添加以下配置内容，用于连接 MySQL 数据库：

<configuration>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

<value>jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/hive_metastore?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

<value>hive_user</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

<value>hive_password</value>

</property>

<property>

<name>hive.metastore.schema.verification</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>

<value>/user/hive/warehouse</value>

</property>

</configuration>

这里的your_mysql_host需要替换为你实际的 MySQL 主机地址，hive_user和hive_password替换为你在 MySQL 中创建的用户名和密码。这些配置信息就像是一把把钥匙，打开了 Hive 与 MySQL 之间的连接通道，让 Hive 能够将元数据存储到 MySQL 中。