本小节主要介绍如何在 Hive 数据仓库中创建数据库和表，并向表中载入数据，提交 HQL 查询数据。

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，将 SQL 语句转换成 MR/Spark 任务，进行复杂的海量数据分析。

前提条件

  • 已获取管理控制台登录账号和密码，且已获取集群操作权限。

  • 已创建 QingMR 集群，且集群状态为活跃。

  • 已打通集群网络，使集群云服务器能面向互联网提供服务。例如使用端口转发或 VPN 等方式打通网络，详细操作请参见访问组件 Web 页面。

启用 Hive 服务

Hive 的 Hive Metastore 和 HiveServer2 服务已经在主节点配置完成（默认关闭），您不需要手动配置。只需设置配置参数开启 Hive 为 true 就可以启动这两个服务，然后即可在 Client 节点运行 Hive 命令行使用 Hive。

  1. 登录管理控制台。

  2. 选择产品与服务 > 大数据服务 > 大数据引擎 QingMR，进入集群管理页面。

  3. 选择目标集群，点击目标集群 ID，进入集群详情页面。

  4. 选择配置参数页签，点击修改属性，设置开启 Hive 参数为 true。

    开启 Hive

配置 Hive 执行引擎

Hive 支持 mr 和 spark 两种执行引擎（其中 spark 引擎从 QingMR 1.3.0 开始支持，并且作为默认执行引擎）。

本节以 spark 引起为例进行介绍，如果您需要切换执行引擎，请参见 Hive 使用指南的 Hive 执行引擎。

以 spark 作为 Hive 的执行引擎 ，在操作 Hive 之前请先在 hdfs 上创建相应的用户目录。

例如以用户 ubuntu 操作 Hive：

  1. 在 Client 节点以用户 ubuntu 执行以下命令，切换到 root 用户。utuntu 初始密码为 p12cHANgepwD。

    sudo su

  2. 以 root 用户执行以下命令，在 hdfs 上创建 ubuntu 用户目录。

    /opt/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/ubuntu/
/opt/hadoop/bin/hdfs dfs -chown -R ubuntu:ubuntu /user/ubuntu/

连接 Hive

在 QingMR 集群中连接 Hive 有两种方式：通过 Hive CLI 客户端、通过 Beeline 客户端。

本节以 Hive CLI 客户端 为例进行介绍，Beeline 客户端的详细操作，请参见 Hive 使用指南的 通过 beeline 执行 HQL。

在 Hive 数据仓库中创建数据库

在 Hive 中创建数据库需要以 root 用户进行操作。

  1. 以 root 用户执行以下命令，在 root 下创建一个名为 test 的数据库。

    /opt/hive/bin/hive -e "create database test;"

    创建数据库执行成功后会显示执行时间。

  2. 以 root 用户执行以下命令，将数据库 test 的拥有者更改为 ubuntu。

    说明

    在实际生产环境中，通过 root 用户创建数据库后，建议立即更改数据库的所有者，避免以 root 用户执行 Hive 语句。

    		 
    /opt/hadoop/bin/hdfs dfs -chown -R ubuntu /user/hive/warehouse/test.db

在 Hive 的数据库中创建表

  1. 以 root 用户执行以下命令，切换到 ubuntu 用户。

    su ubuntu

  2. 以 ubuntu 用户执行以下命令，启动 CLI。CLI 中的用户身份是启动 CLI 时 Linux 所用的用户身份。

    /opt/hive/bin/hive

  3. 执行以下命令，查看创建的数据库 test，并切换到 test 数据库。并在 test 数据库下创建一个 invites 表，包含两个普通列和一个分区列。

    # 查看创建的数据库，可以看到目前 Hive 数据仓库中的数据库名
SHOW DATABASES;

# 切换到 test 数据库
USE test;

# 在 test 数据库下创建一个 invites 表，包含两个普通列和一个分区列
CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);

# 查看创建的 invites 表：
SHOW TABLES;

向 Hive 中的表载入数据

# 向创建的 invites 表载入数据，数据源使用本地文件。
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive/examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive/examples/files/kv3.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-08');

执行 HQL 查询数据

# 查找invites表中 ‘ds=2008-08-08’ 的 ‘foo’ 列的所有内容：
# 这里并没有执行结果导出语句，因此查询的结果不会保存在任何地方，只是从CLI中显示出来。
SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-08';

# 执行运算，计算invites表中，’ds=2008-08-15’的‘foo’列的平均值：
# Hive服务将自动把HQL查询语句转换为MapReduce运算，并调用Hadoop集群进行计算。您也可以在yarn监控中查看该语句的执行进度。
SELECT AVG(a.foo) FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

查看 Hive 运行状态

您可以通过访问 HiveServer2 WEB UI，查看运行记录。HiveServer2 WEB UI 展示的 sessions 和 queries 仅包含以 beeline 远程模式或其他方式提交到 HiveServer2 服务的任务。

在浏览器输入“http://<主节点 IP>:10002”，查看 HiveServer2 WEB UI。

说明

QingMR 1.3.0 及之后版本才支持通过此方式访问 HiveServer2 WEB UI。
HIVE_SERVER2