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教材代码-林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程（第2版）》教材所有章节代码_厦大数据库实验室博客

1.实验学时

4学时

2.实验目的

• 熟悉Hive的安装
• 熟悉Hive的基本用法

3.实验内容

（一）完成Hive的安装和配置Mysql接口。

先进行hive安装包的安装。

然后修改文件名和文件权限；

之后加入环境变量的路径：

加入：

然后输入命令使得配置立即生效。

之后进入对应文件夹修改文件名：

然后创建一个新的文件.xml

输入信息：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" target="_blank" rel="external nofollow" ?>
<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?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</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>

之后配置MySQL:

先把压缩包压解，之后将压缩包复制到对应文件夹内；

 

先安装MySql数据库：

关闭然后重新启动数据库：

成功进入数据库：

进入sql的shell命令

测试几个功能：

查看sql当前字符格式：

临时设置编码格式：

通过修改配置文件来进行编码格式的永久修改：

在下面加上character_set_server=utf8即可

这里要注意，需要修改文件权限才可以进行修改，添加代码的操作。

之后进入mysql查看发现已经修改utf8（character_set_server）成功：

之后是mysql数据库的基本操作：

显示数据库：

使用use命令打开数据库：

使用下面的命令显示数据库中的表：

显示user表中的记录：

创建数据库aaa：

创建表：

创建表并使得建立表person，表中有id、xm（姓名）、xb（性别）、csny（出生年月）等信息。

打印对应的信息：

增加对应的记录：

由于设置了id自增，所以对应的增加的信息会自动的加入到下一个列表之中。

使用select命令查看插入是否成功：

修改数据库中的信息：

删除信息：

删除对应的数据库以及表可以使用命令drop database+对应库名

drop table+对应表格

配置完成mysql数据库之后，开始配置接入hive数据库。

然后将mysql接入hive数据仓库：

然后配置允许mysql接入hive数据仓库：

然后可以开始启动hive数据仓库：

不过启动之前先要启动hadoop。

启动完成之后就可以启动hive数据仓库：

发现出现了问题：

这时可以使用架构升级软件来进行版本的提升适配：

但是还是出现了报错，这个时候需要修改对应的版本号来进行错误清除。

查看发现对应的hadoop和hive两个的版本号是不一样的。这个时候就可以将两个guava版本修改成一样的就可以了。

修改之后，再次启动hive。

不过还是报错。

这里的报错意思是hadoop现在在安全模式下，这个时候无法创建文件！！！

这个时候需要关闭hadoop的安全模式！！！！

关闭之后，就可以重新启动hive，之后就可以重新进入hive进行编程。

 （二）了解Hive的基本数据类型。列出各种数据类型。

这里的hive基本数据类型有多种。

TINYINT	1B(8b)有符号整数	1
SMALLINT	2B(16b)有符号整数	1
INT	4B(32b)有符号整数	1
BIGINT	8B(64b)有符号整数	1
FLOAT	4B(32b)单精度浮点数	1.0
BOUBLE	8B(64b)双精度浮点数	1.0
STRING	字符串，可以指定字符串	“smu”
TIMESTAMP	整数、浮点数或者字符串	127383728193

BINARY	字节数组	[0,1,0,1,0,1]
BOOLEAN	布尔类型：true/false	true

同时还有Hive支持的集合数据类型：

ARRAY	一组有序字段，字段类型必须相同	Array(1,2)
MAP	一组无序的键值对，键的类型必须是原子的，值可以是任何数据类型，同一个映射的健和值的类型必须相同	Map(‘a’,1,2)
STRUCT	一组命名的字段，字段的类型可以不同	Struct(‘a’,1,1,0)

（三）完成Hive的基本操作，参考8.3节。

然后开始hive的编程基本操作：

1.首先是创建数据库hive:，创建的指令与mysql数据库相似：

2.创建表：需要在创建好的hive数据库中才创建一个表：

在hive中创建一个表的同时，还可以指定对应的路径进行表的创建。

当然，还可以在外部创建一个表，创建的这个表可以读取路径/usr/local/data下以”.”分割的数据。

然后在hive数据库中创建分区表uerl，这个表通过复制usr表得到：

3.创建视图：

之后是删除操作：

1.删除数据库：

这里的意思是说这个库中有其他的信息，需要将这些信息删除之后才可以删除库。

可以在代码中加入if exists代码，如果不存在也不会产生异常

当然，也可以在代码后面加上caseade，这样删除当前数据库和数据库中的表。

2.删除表：

如果删除内部表，那么所有的信息都会被删除，如果是外部表，那么只会删除元数据而不会删除实际数据。

3.删除视图：

之后是修改数据库中的元素的操作：

1.修改数据库：

先创建一个数据库，然后在数据库中设置键值对属性进行操作。

2.修改表：

重命名：

为usr增加分区：

删除分区：

将usr表中的name修改为username,并且将name放在age之后

在usr分区字段前面增加一个新的列sex：

删除usr表中的所有字段之后重新定义字段：

描述对应的属性信息：

3.修改视图：

首先创建一个a的表，然后将视图继承于这个表：

然后修改视图

之后是查看数据库、表、视图：

1.查看数据库：

2.查看表和视图：

描述数据库、表、视图：

1.描述数据库基本信息：

查看数据库详细信息：

2.描述表和视图：

查看表usr和视图的基本信息：

查看详细信息：

然后是查看usr列中的id信息：

然后是向表中装载数据：

首先打开hive库，然后写入路径中的数据：

 

将HDFS路径下的数据文件装入表中并且覆盖原来数据：

导出数据：

首先创建一个新的分区表，然后创建一个新的表，让这个新的表继承这个分区表，

然后向新的分区表装载信息。

  

然后导出信息：

可以选择追加原有数据：

（四）在hive中实现wordcount。

创建一个input文件作为输入：

进入这个文件夹之后创建两个文件：

然后进入hive界面编写实现wordcount算法：

之后使用select语句查看结果：

4.思考题

（一）为什么要设计Hive？

1.在使用hive的时候，可以比mapreduce使用更少的代码量，在mapreduce中需要实现产生jar包，但是在使用hive的时候不需要使用jar包。用户不用实现具体的细节。

2. 大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为查询语言。Hive降低了将这些应用程序转移到Hadoop系统上的难度。

3. 另外，相比其他工具，Hive更便于开发人员将基于SQL的应用程序转移到Hadoop中。如果没有Hive，那么开发者将面临一个艰巨的挑战，如何将他们的SQL应用程序移植到Hadoop上。

（二）在hive中实现wordcount和直接写java程序有什么区别和相似？

相似：

使用的时候与直接在java程序中一样先要创建两个测试文件，也是需要进入到相同的目录和路径之下。

不同：

实现wordcount时hive已经将sql封装成mapreduce，简化了编写mapreduce的时间，相当于执行了两次mapreduce。但是使用java编写的时候，将会调用各种包，之前还需要进行各种包的导入以及代码的编写，远远没有wordcount便利简洁。

5.实验结论或体会

1.实验的时候，需要事先安装好mysql，下载的时候如果速度太慢，可以更换对应的下载网站。

2.在安装好hive并且想要启动的时候，有可能会报错。这里需要注意，可以使用架构升级软件来进行版本的提升适配：

但是还是出现了报错，这个时候需要修改对应的版本号来进行错误清除。

查看发现对应的hadoop和hive两个的版本号是不一样的。这个时候就可以将两个guava版本修改成一样的就可以了。

修改之后，再次启动hive。

不过还是报错。

这里的报错意思是hadoop现在在安全模式下，这个时候无法创建文件！！！

这个时候需要关闭hadoop的安全模式！！！！

关闭之后，就可以重新启动hive，之后就可以重新进入hive进行编程。

3.建议每次使用hive的时候，启动hadoop的时候需要启动hadoop的安全模式。进行删除数据库的时候，需要匹配对应的路径才可以。

4.需要注意路径有中文符号的问题。