【大数据基础实践】(六)数据仓库Hive的基本操作_熟悉hive的基本操作(2)_hive建数仓实战

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	- * [5.2.1 新建一个数据库；](#521__233)
		* [5.2.2 新建表](#522__240)
		* [5.2.3 添加分区](#523__246)
		* [5.2.4 导入grade\_zqc](#524_grade_zqc_270)
		* [5.2.5 统计男、女生人数](#525__281)
		* [5.2.6 统计每个学生所有科目的总分以及平均分](#526__288)
		* [5.2.7 统计每个科目有多少人以及每个科目平均成绩](#527__295)
		* [5.2.8 查询chinese科目得分排前两名学生学号和分数；](#528_chinese_300)
		* [5.2.9 创建一个新表rank\_zqc保存CS系每个学生信息和科目总分，按成绩降序排序，并查询结果；](#529_rank_zqcCS_302)
		* [5.2.10 统计每个系所有科目平均成绩在所有系中的占比。](#5210__318)
		* [5.2.11 统计每个系每个科目考试不合格学生的占比。](#5211__332)
		* [5.2.12 删除分区，删除表，删除库，退出Hive。（删除操作请谨慎！）](#5212_Hive_338)
	- [5.3 JavaApi进行实验内容](#53_JavaApi_351)
+ [最后](#_414)
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1. 数据仓库概念

数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

• 数据仓库与传统数据库本质区别

数据仓库中的数据相对稳定，大部分情况下不会发变更，存储大量历史数据；
传统数据库一般只存储某一时刻状态信息，不保存历史数据。

2. Hive简介

2.1 简介

• Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具
• 依赖分布式文件系统HDFS存储数据，依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据，本身不存储和处理数据（区别：传统数据仓库支持数据存储和处理分析）
• 支持大规模数据存储、分析，具有良好的可扩展性
• 定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL/HQL
• 用户可以通过编写的HQL语句运行MapReduce任务
• 可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上
• 是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具

2.2 特性

• 采用批处理方式处理海量数据

1. Hive需要把HiveQL语句转换成MapReduce任务进行运行
2. 数据仓库存储的是静态数据，对静态数据的分析适合采用批处理方式，不需要快速响应给出结果，而且数据本身也不会频繁变化

• 提供适合数据仓库操作的工具

1. Hive本身提供了一系列对数据进行提取、转换、加载（ETL）的工具，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据
2. 这些工具能够很好地满足数据仓库各种应用场景

2.3 生态系统

• Hive依赖于HDFS 存储数据、
• Hive依赖于MapReduce 处理数据
• 在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具
• HBase 提供数据的实时访问
• Pig主要用于数据仓库的ETL环节
• Hive主要用于数据仓库海量数据的批处理分析

3. Hive系统架构

• 用户接口模块。包括CLI、HWI、JDBC、ODBC、Thrift Server
• 驱动模块（Driver）。包括编译器、优化器、执行器等，负责把HiveQL语句转换成一系列MapReduce作业
• 元数据存储模块（Metastore）。是一个独立的关系型数据库（自带derby数据库，或MySQL数据库）

4. HQL转成MapReduce作业的原理

4.1 join的实现原理

select name, orderid from user join order on user.uid=order.uid;

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4.2 group by的实现原理

存在一个分组（Group By）操作，其功能是把表Score的不同片段按照rank和level的组合值进行合并，计算不同rank和level的组合值分别有几条记录：

select rank, level ,count(\*) as value from score group by rank, level

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5. 实验练习

5.1 环境配置

5.1.1 HIVE

将Hive解压到/usr/local中

更改名字

更改hive目录所有者和所在用户组

环境配置


使环境生效

5.1.2 MYSQL

更新软件源

安装mysql-server

安装成功

确定mysql服务是否打开

启动和关闭mysql服务

• 关闭

service mysql stop

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• 启动

 service mysql start

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5.1.3 配置MySql为hive元数据存储数据库

进入mysql shell

sudo mysql 或 sudo mysql –u root –p 命令，回车后会提示输入密码，前者输入当前系统用户密码，后者是输入 mysql root 用户密码一般为空，回车进入 mysql 命令行。这里 root是 mysql 安装时默认创建的用户，不是 Ubuntu 系统的 root 用户。

新建一个数据库用来保存hive元数据(hive_metadata_zqc)

1. 配置mysql允许hive接入
   
   将所有数据库的所有表的所有权限赋给新建的hive_zqc用户，hive_zqc、'hive’是后续操作中要对 hive-site.xml 文件配置的连接到 MySQL 数据库的用户名、密码，由你自己定义；

刷新mysql系统权限关系表

exit 退出

2. 配置hive

下载mysql jdbc包https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ ；

解压jdbc包后，将其中的jar包拷贝至hive安装目录下lib文件夹中

进入/usr/local/hive/conf 目录。将hive-default.xml.template 重命名为hive-default.xml 保存着各个配置参数的默认值。

新建一个hive-site.xml 配置文件，并添加如下内容，该文件内容会覆盖原默认值

箭头标记处说明：hive_metadata_zqc 是前面步骤 MySQL 里新建的 database、hive_zqc和 hive 是连接数据库的用户名以及密码；

<configuration>
        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_metadata_zqc?createDatabaseIfNotExist=true</value>
        <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
        </property>

        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
        <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
        </property>

        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive_zqc</value>
        <description>username to use against metastore database</description>
        </property>

        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>hive</value>
        <description>password to use against metastore database</description>
        </property>

</configuration>


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3. 初始化元数据库，启动 Hive，进入 Hive 运行时环境

初始化元数据库，不然有可能会报错。

可能出现错误

原因：com.google.common.base.Preconditions.checkArgument 这是因为 hive 内依赖的 guava.jar 和hadoop内的版本不一致造成的。

解决方法：查看hadoop安装目录下 share/hadoop/common/lib 内 guava.jar 版本，查看 hive安装目录下lib内guava.jar的版本，如果两者不一致，删除版本低的，并拷贝高版本的。

两个版本一样了

在进行一次初始化元数据库

成功了！
4. 启动Hive

启动hive 之前，请先启动hadoop集群（start-dfs.sh）和确保MySQL服务正常运行。“hive”命令启动 hive。
启动hadoop集群

启动mysql

启动hive

5.2 Shell进行实验内容

表1 student_zqc:

表2 grade_zqc:

5.2.1 新建一个数据库；

新建一个数据库db_xxx，添加扩展参数：日期、学号、姓名；使用该数据库做后续操作；设置命令行显示当前使用的数据库，请保证后续操作都能显示。

创建的时候添加了日期，学号，姓名，以及存放路径

5.2.2 新建表

新建student_xxx分区表（分区字段Dept）和grade_xxx内部表，分别查看表结构和存储路径；（字段类型自定义）

5.2.3 添加分区

在表student_zqc中添加两个分区Dept=’CS’和Dept=’SE’，从本地导入数据到student_xxx表的两个分区中，分别查看两个分区所有记录，查看表数据存储目录；

从文件中加载数据，load data
语法 :

![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/83a7c662dae72fe09c81a4167c2fa9d0.png)
![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0dced39a280d855aa9a55ed20e71358a.png)
![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9d2d9f1fae0506bc6767af76db8fa2a3.png)

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F,t_70)  
 从文件中加载数据，load data  
 语法 :



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