大家好，今天来介绍hive安装与配置详解的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！
hadoop分布式系统中怎么安装hive
Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在hadoop分布式文件系统中的数据。其在Hadoop的架构体系中承担了一个SQL解析的过程，它提供了对外的入口来获取用户的指令然后对指令进行分析，解析出一个MapReduce程序组成可执行计划，并按照该计划生成对应的MapReduce任务提交给Hadoop集群处理，获取最终的结果。元数据——如表模式——存储在名为metastore的数据库中。
系统环境
ip地址1hadoop-master
ip地址2 hadoop-slave
MySQL安装在master机器上，hive服务器也安装在master上
Hive下载
下载源码包，最新版本可自行去官网下载
[hadoop@hadoop-master~]$wgethive的下载地址
[hadoop@hadoop-master~]$tar-zxfapache-hive-1.2.1-bin.tar.gz
[hadoop@hadoop-master~]$ls
apache-hive-1.2.1-binapache-hive-1.2.1-bin.tar.gzdfshadoop-2.7.1Hsourcetmp12341234
配置环境变量
[root@hadoop-masterhadoop]#vi/etc/profile
HIVE_HOME=/home/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
exportHIVE_NAMEPATH
Metastore
metastore是hive元数据集中存放地。它包括两部分：服务和后台数据存储。有稿斗厅三种方式配置metastore：内嵌metastore、本地metastore以及远程metastore。
本次搭建中采用MySQL作为远程仓库，部署在hadoop-master节点上，hive服务端也安装在hive-master上，hive客户端即hadoop-slave访问hive服务器。
创建Hive用户
mysql>CREATEUSER'hive'IDENTIFIEDBY'hive';
mysql>GRANTALLPRIVILEGESON*.*TO'hive'@'hadoop-master'WITHGRANTOPTION;
mysql>flushprivileges;123123
Hive用户登录
[hadoop@hadoop-master~]mysql-hhadoop-master-uhive
mysql>setpassword=password('hive');1212
创建Hive数据库
mysql>createdatabasehive;
配置Hive
修改配置文件
进入到hive的配置文件目录下，找到hive-default.xml.template，cp份为hive-default.xml
另创建hive-site.xml并添销拿加参数
[hadoop@hadoop-masterconf]$pwd
/home/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin/conf
[hadoop@hadoop-masterconf]$vihive-site.xml
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://hadoop-master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
JDBCconnectstringforaJDBCmetastore
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
DriverclassnameforaJDBCmetastore
javax.jdo.option.ConnectionUserName
hive
usernametouseagainstmetastoredatabase
javax.jdo.option.ConnectionPassword
hive
passwordtouseagainstmetastoredatabase
Hive客户端配置
[hadoop@hadoop-master~]$scp-rapache-hive-1.2.1-bin/hadoop@hadoop-slave:/home/hadoop
[hadoop@hadoop-slaveconf]$vihive-site.xml
hive.metastore.uris
thrift://hadoop-master:9083
Hive启动
要启动metastore服务
[hadoop@hadoop-master~]$hive--servicemetastore&
[hadoop@hadoop-master~]$jps
10288RunJar#多了一个进程
9365NameNode
9670SecondaryNameNode
11096Jps
9944NodeManager
9838ResourceManager
9471DataNode
Hive服务器端访问
[hadoop@hadoop-master~]$hive
Logginginitializedusingconfigurationinjar:file:/home/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties
hive>showdatabases;
OK
default
src
Timetaken:1.332seconds,Fetched:2row(s)
hive>usesrc;
OK
Timetaken:0.037seconds
hive>createtabletest1(idint);
OK
Timetaken:0.572seconds
hive>showtables;
OK
abc
test
test1
Timetaken:0.057seconds,Fetched:3row(s)
hive>
Hive客户端访问
[hadoop@hadoop-slaveconf]$hive
Logginginitializedusingconfigurationinjar:file:/home/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties
hive>showdatabases;
OK
default
src
Timetaken:1.022seconds,Fetched:2row(s)
hive>usesrc;
OK
Timetaken:0.057seconds
hive>showtables;
OK
abc
test
test1
Timetaken:0.218seconds,Fetched:3row(s)
hive>createtabletest2(idint,namestring);
OK
Timetaken:5.518seconds
hive>showtables;
OK
abc
test
test1
test2
Timetaken:0.102seconds,Fetched:4row(s)
.png "hive安装与配置详解(hadoop集群安装hive)")
Hive优化之Hive的配置参数优化
Hive是大数据领域常用的组件之一，主要用于大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
1. 创建一个普通表
table test_user1(id int, name string,code string,code_id string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’;
2. 查看这张表的信息
DESCRIBE FORMATTED test_user1;
我们从该表的描述信息介绍建表时的一些可优化点。
2.1 表的文件数
numFiles表示表中含有的文件数，当文件数过多时可能意味着该表的小文件过多，这时候我们可以针对小文件的问题进行一些优化，HDFS本身提供了解决方案：
（首埋1）Hadoop Archive/HAR：将小文件打包成大文件。
（2）SEQUENCEFILE格式：将大量小文件压缩成一个SEQUENCEFILE文件。
（3）CombineFileInputFormat：在map和reduce处理之前组合小文件。
（4）HDFS Federation：HDFS联盟，使用多个namenode节点管理文件。
除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。
（1）输入阶段合并
需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，逗芹历我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。这样比起上面对mapper数的调整，会多出两个参数，分别是mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack，含义是单节点和单机架上的最小split大小。如果发现有split大小小于这两个值（默认都是100MB），则会进行合并。具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。
（2）输出阶段合并
直接山搜将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size.smallfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。
2.2 表的存储格式
通过InputFormat和OutputFormat可以看出表的存储格式是TEXT类型，Hive支持TEXTFILE, SEQUENCEFILE, AVRO, RCFILE, ORC,以及PARQUET文件格式，可以通过两种方式指定表的文件格式：
（1）CREATE TABLE … STORE AS :在建表时指定文件格式，默认是TEXTFILE
（2）ALTER TABLE … [PARTITION partition_spec] SET FILEFORMAT :修改具体表的文件格式
如果要改变创建表的默认文件格式，可以使用set
hive.default.fileformat=进行配置，适用于所有表。同时也可以使用set
hive.default.fileformat.managed = 进行配置，仅适用于内部表或外部表。
扩展：不同存储方式的情况
TEXT,
SEQUENCE和
AVRO文件是面向行的文件存储格式，不是最佳的文件格式，因为即便只查询一列数据，使用这些存储格式的表也需要读取完整的一行数据。另一方面，面向列的存储格式(RCFILE,
ORC, PARQUET)可以很好地解决上面的问题。关于每种文件格式的说明，如下：
（1）TEXTFILE
创建表时的默认文件格式，数据被存储成文本格式。文本文件可以被分割和并行处理，也可以使用压缩，比如GZip、LZO或者Snappy。然而大部分的压缩文件不支持分割和并行处理，会造成一个作业只有一个mapper去处理数据，使用压缩的文本文件要确保文件不要过大，一般接近两个HDFS块的大小。
（2）SEQUENCEFILE
key/value对的二进制存储格式，sequence文件的优势是比文本格式更好压缩，sequence文件可以被压缩成块级别的记录，块级别的压缩是一个很好的压缩比例。如果使用块压缩，需要使用下面的配置：set
hive.exec.compress.output=true; set io.seqfile.compression.type=BLOCK
（3）AVRO
二进制格式文件，除此之外，avro也是一个序列化和反序列化的框架。avro提供了具体的数据schema。
（4）RCFILE
全称是Record Columnar File，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，即先水平划分，再垂直划分。
（5）ORC
全称是Optimized Row Columnar，从hive0.11版本开始支持，ORC格式是RCFILE格式的一种优化的格式，提供了更大的默认块(256M)
（6）PARQUET
另外一种列式存储的文件格式，与ORC非常类似，与ORC相比，Parquet格式支持的生态更广，比如低版本的impala不支持ORC格式。
配置同样数据同样字段的两张表，以常见的TEXT行存储和ORC列存储两种存储方式为例，对比执行速度。
TEXT存储方式
总结： 从上图中可以看出列存储在对指定列进行查询时，速度更快， 建议在建表时设置列存储的存储方式 。
2.3 表的压缩
对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩；
ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。我们以TEXT存储方式和ORC存储方式为例，查看表的压缩情况。
配置同样数据同样字段的四张表，一张TEXT存储方式，另外三张分别是默认压缩方式的ORC存储、SNAPPY压缩方式的ORC存储和NONE压缩方式的ORC存储，查看在hdfs上的存储情况：
TEXT存储方式
默认压缩ORC存储方式
SNAPPY压缩的ORC存储方式
NONE压缩的ORC存储方式
总结 ：可以看到ORC存储方式将数据存放为两个block，默认压缩大小加起来134.69M，SNAPPY压缩大小加起来196.67M，NONE压缩大小加起来247.55M，TEXT存储方式的文件大小为366.58M，且默认block两种存储方式分别为256M和128M，ORC默认的压缩方式比SNAPPY压缩得到的文件还小，原因是ORZ默认的ZLIB压缩方式采用的是deflate压缩算法，比Snappy压缩算法得到的压缩比高，压缩的文件更小。 ORC不同压缩方式之间的执行速度，经过多次测试发现三种压缩方式的执行速度差不多，所以建议采用ORC默认的存储方式进行存储数据。
2.4 分桶分区
Num Buckets表示桶的数量，我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化：
对于一张较大的表，可以将它设计成分区表，如果不设置成分区表，数据是全盘扫描的，设置成分区表后，查询时只在指定的分区中进行数据扫描，提升查询效率。要注意尽量避免多级分区，一般二级分区足够使用。常见的分区字段：
（1）日期或者时间，比如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时，可以使用些字段。
（2）地理位置，比如国家、省份、城市等
（3）业务逻辑，比如部门、销售区域、客户等等
与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的一张大表文件分割成多个文件。分桶是相对分区进行更细粒度的划分，分桶将整个数据内容按照分桶字段属性值得hash值进行区分，分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，所以巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。
创建分桶表
create
table test_user_bucket(id int, name string,code string,code_id string )
clustered by(id) into 3 buckets ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED
BY ‘,’;
查看描述信息
DESCRIBE FORMATTED test_user_bucket
多出了如下信息
查看该表的hdfs
同样的数据查看普通表和分桶表查询效率
普通表
分桶表
普通表是全表扫描，分桶表在按照分桶字段的hash值分桶后，根据join字段或者where过滤字段在特定的桶中进行扫描，效率提升。
本文首发于： 数栈研习社
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