hiveserver2服务

前面都是使用Hive的命令行客户端，此处记录一下hiveserver2服务启动使用的方法。

Hadoop的配置文件

首先要修改Hadoop的配置文件：

# vim /usr/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml

添加如下配置内容：

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

并将该文件拷贝到Hadoop集群的所有节点的对应目录下：

hive服务01.png

Hive的配置文件

由于配置Hive时，配置文件hive-site.xml是复制的hive-default.xml.template，所以其中的内容有默认配置，主要是以下两项：

<property>
    <name>hive.server2.thrift.port</name>
    <value>10000</value>
    <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface when hive.server2.transport.mode is 'binary'.</description>
</property>
<property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value/>
    <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.</description>
</property>

hive.server2.thrift.bind.host的value值，可以配置本机IP地址，也可以默认。

hiveserver2启动

在终端中数据如下命令，即可启动hiveserver2服务：

# hiveserver2

hive服务02.png

此处使用beeline进行连接服务，另开一个终端上执行如下命令：

# beeline

hive服务03.png

然后输入如下信息进行连接：

beeline> !connect jdbc:hive2://192.168.44.128:10000

用户名：root，密码：默认无，直接回车即可。

hive服务04.png

连接成功后，即可进行数据库操作：

0: jdbc:hive2://192.168.44.128:10000>show databases;

hive服务05.png

DML操作

DML（Data Manipulation Language：数据操纵语言）主要是实现对数据库的基本操作。

数据导入

装载数据（Load）

Load在前文的《Hive安装、配置和测试》中已经使用过，前文连接：https://www.jianshu.com/p/5c5d57dc2084。
语法：

hive> load data [local] inpath '/home/test.txt' into | overwrite table testhive.testtable [partition(partcol1=val1...)];

• load data：加载数据。
• local：表示从本地目录加载数据到hive表；不加local表示从HDFS加载数据到hive表。
• inpath：加载数据的目录。
• overwrite：覆盖表中已有数据，不加overwrite表示追加数据到表中。
• into table：表示数据加载到哪张表。
• testhive.testtable：表示数据加载到testhive库中的testtable表。
• partition：表示加载数据到指定的分区中。

实际操作

此处还是使用Hive客户端进行操作。

1. 创建表：

hive (default)> create table test(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ' ' lines terminated by '\n';

2. 创建数据文件：
   另打开一个终端，在home目录下创建test.txt文件：

# vim /home/test.txt

写入如下内容并保存：

1 Dcl_Snow 18
2 Dcl 19
3 Snow 20

hive服务06.png

3. 从本地文件加载数据：

hive (default)> load data local inpath '/home/test.txt' into table default.test;

4. 从HDFS中加载数据：
   上传本地文件到HDFS：

hive (default)> dfs -put /home/test.txt /tmp;

加载HDFS中的数据：

hive (default)> load data inpath '/tmp/test.txt' into table default.test;

5. 覆盖数据加载：
   在HDFS中创建/test目录：

# hdfs dfs -mkdir /test
# hdfs dfs -ls /

hive服务07.png

上传本地文件到HDFS，上传前先在test.txt文件中增加一行内容：

4 DclSnow 21

hive服务08.png

hive (default)> dfs -put /home/test.txt /test;

hive服务9.png

加载HDFS中的数据覆盖表中原数据：

hive (default)> load data inpath '/test/test' overwrite into table default.test;

hive服务10.png

6. 创建新表存储查询结果：

hive (default)> create table if not exists test1 as select id, name, age from test;

hive服务11.png

可以看到，是执行了MapReduce操作。

7. export导出：

hive (default)> export table default.test to '/test/test';

hive服务12.png

8. import导入：

hive (default)> import table test2 from '/test/test';

hive服务13.png

9. insert导出：
   将查询结果导出到本地：

hive (default)> insert overwrite local directory '/home/test' select * from test;

hive服务14.png
hive服务15.png
hive服务16.png

10. Hadoop命令导出到本地：

hive (default)> dfs -get /test/test /home/testha;

hive服务17.png
hive服务18.png

11. Hive Shell命令导出到本地：
    在安装Hive的虚拟机终端下执行：

# hive -e 'select * from default.test;' >/home/testhi

hive服务19.png

12. 清除表中数据：

hive (default)> truncate table test;

hive服务20.png

只能清除内部表（管理表）中的数据，不能清除外部表中的数据。