新闻网大数据实时分析可视化系统项目——12Hive与HBase集成进行数据分析

Posted 2021-11-28 ratels

（一）Hive 概述

（二）Hive在Hadoop生态圈中的位置

（三）Hive 架构设计

（四）Hive 的优点及应用场景

（五）Hive 的下载和安装部署

1.Hive 下载

Apache版本的Hive。

Cloudera版本的Hive。

这里选择下载Apache稳定版本apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz，并上传至bigdata-pro03.kfk.com节点的/opt/softwares/目录下。

2.解压安装hive

tar -zxf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /opt/modules/

3.修改hive-log4j.properties配置文件

cd /opt/modules/hive-0.13.1-bin/conf

mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

vi hive-log4j.properties

#日志目录需要提前创建

hive.log.dir=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/logs

4.修改hive-env.sh配置文件

mv hive-env.sh.template hive-env.sh

vi hive-env.sh

export HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-2.5.0

export HIVE_CONF_DIR=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/conf

5.首先启动HDFS，然后创建Hive的目录

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse

bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

6.启动hive

./hive

#查看数据库

show databases;

#使用默认数据库

use default;

#查看表

show tables;

（六）Hive 与MySQL集成

1.在/opt/modules/hive-0.13.1-bin/conf目录下创建hive-site.xml文件，配置mysql元数据库。

vi hive-site.xml

  <property>

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

    <value>jdbc:mysql://bigdata-pro01.kfk.com/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>

  </property>

  <property>

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

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

  </property>

 <property>

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

    <value>root</value>

  </property>

  <property>

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

    <value>123456</value>

  </property>

2.设置用户连接

1）查看用户信息

mysql -uroot -p123456

show databases;

use mysql;

show tables;

select User,Host,Password from user;

2）更新用户信息

update user set Host=‘%‘ where User = ‘root‘ and Host=‘localhost‘

3）删除用户信息

delete from user where user=‘root‘ and host=‘127.0.0.1‘

select User,Host,Password from user;

delete from user where host=‘localhost‘

4）刷新信息

flush privileges;

3.拷贝mysql驱动包到hive的lib目录下

cp mysql-connector-java-5.1.27.jar /opt/modules/hive-0.13.1/lib/

4.保证第三台集群到其他节点无秘钥登录

（七）Hive 服务启动与测试

1.启动HDFS和YARN服务

2.启动hive

./hive

3.通过hive服务创建表

CREATE TABLE stu(id INT,name STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\\t‘ ;

4.创建数据文件

vi /opt/datas/stu.txt

00001   zhangsan

00002   lisi

00003   wangwu

00004   zhaoliu

5.加载数据到hive表中

load data local inpath ‘/opt/datas/stu.txt‘ into table stu;

（八）Hive与HBase集成

1.在hive-site.xml文件中配置Zookeeper，hive通过这个参数去连接HBase集群。

<property>

    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>   <value>bigdata-pro01.kfk.com,bigdata-pro02.kfk.com,bigdata-pro03.kfk.com</value>

</property>

2.将hbase的9个包拷贝到hive/lib目录下。如果是CDH版本，已经集成好不需要导包。

3.创建与HBase集成的Hive的外部表

create external table weblogs(id string,datatime string,userid string,searchname string,retorder string,cliorder string,cliurl string)  STORED BY  ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler‘ WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,info:datatime,info:userid,info:searchname,info:retorder,info:cliorder,info:cliurl") TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "weblogs");

       

#查看hbase数据记录

select count(*) from weblogs;

4.hive 中beeline和hiveserver2的使用

1）启动hiveserver2

bin/hiveserver2

2）启动beeline

bin/beeline

#连接hive2服务

!connect jdbc:hive2//bigdata-pro03.kfk.com:10000

#查看表

show tables;

#查看前10条数据

select * from weblogs limit 10;