如果需要直接安装Hive，可以跳过编译步骤，从Hive的官网下载编译好的安装包，下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html 。

C.1  编译Hive

C.1.1   下载Hive源代码包

在Hive的官网下载页面上下载，为加快下载速度选择中国境内的镜像，并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包。下载后把安装包方放在目录/home/spark/work目录下，用如下命令解压缩hive安装文件：

$cd /home/spark/work/

$tar -zxf apache-hive-1.2.1-src.tar.gz

改名并移动到/app/compile目录下：

$mv apache-hive-1.2.1-src /app/compile/hive-1.2.1-src

$ll /app/compile/

C.1.2   编译Hive

编译Hive源代码的时候，需要从网上下载依赖包，所以整个编译过程机器必须保证在联网状态。编译执行如下脚本：

$cd /app/compile/hive-1.2.1-src

$export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

$mvn -Phadoop-2 -Pdist -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true clean package

在编译过程中可能出现速度慢或者中断，可以再次启动编译，编译程序会在上次的编译中断处继续进行编译，整个编译过程耗时与网速紧密相关，网速较快的情况需要1个小时左右（下图的时间是重复多次下载依赖包，然后编译成功的界面），最终编译打包的文件为$HIVE_HOME/packaging /target/apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz。

图 附录C‑1 编译Hive成功界面

通过如下命令查看最终编译完成整个目录大小，可以看到大小为350M左右：

$du -s /app/compile/hive-1.2.1-src

C.2  安装Hive

C.2.1   解压缩并迁移

使用上一步骤编译好的Hive编译包移动到安装目录上，用如下命令解压缩hive安装文件：

$cd /app/compile/hive-1.2.1-src/packaging/target/

$mv apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz /home/spark/work/

$cd /home/spark/work/

$tar -zxf hive-1.2.1-bin.tar.gz

改名并迁移到/app/soft目录下：

$cd /app/spark

$mv apache-hive-1.2.1-bin /app/spark/hive-1.2.1

$ll /app/soft

图 附录C‑2 Hive移动到/app/soft目录下

C.2.2   下载MySql驱动并放到Hive的lib目录下

到mysql官网进入下载页面http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/，默认情况下是Windows安装包，这里需要选择Platform Independent版本下载zip格式的文件

图 附录C‑3 MySql驱动下载界面

把下载的hive安装包和mysql驱动包，使用如下命令放到Hive的lib目录下：

$cd /home/spark/work

$mv mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar /app/soft/hive-1.2.1/lib

C.2.3   配置/etc/profile环境变量

使用如下命令打开/etc/profile文件，设置如下参数：

export HIVE_HOME=/app/soft/hive-1.2.1

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/bin

配置完毕后，需要编译该配置文件或重新登录以生效该配置：

$source /etc/profile

C.2.4   设置hive-env.sh配置文件

进入hive-1.2.1/conf目录，复制hive-env.sh.templaete为hive-env.sh并进行配置：

$cd /app/soft/hive-1.2.1/conf

$cp hive-env.sh.template hive-env.sh

$sudo vi hive-env.sh

分别设置HADOOP_HOME和HIVE_CONF_DIR两个值：

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory

export HADOOP_HOME=/app/spark/hadoop-2.7.2

# Hive Configuration Directory can be controlled by:

export HIVE_CONF_DIR=/app/soft/hive-1.2.1/conf

C.2.5   设置hive-site.xml配置文件

创建hive-site.xml配置文件，在该配置文件中加入配置内容

$touch hive-site.xml

$sudo vi hive-site.xml

hive默认为derby数据库，derby数据只运行单个用户进行连接，这里需要调整为mysql数据库，以下为修改配置内容：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

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

<value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExsit=true; characterEncoding=UTF-8</value>

</property>

<property>

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

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

</property>

<property>

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

<value>hive</value>

</property>

<property>

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

<value>hive</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.readOnlyDatastore</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.fixedDatastore</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.autoCreateSchema</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.autoCreateTables</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.autoCreateColumns</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

C.3  启动Hive并验证

C.3.1   启动Hive

实际使用时，一般通过后台启动metastore和hiveserver实现服务，命令如下：

$hive --service metastore &

$hive --service hiveserver2 &

图 附录C‑4 Hive启动后台服务

启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台

C.3.2   验证安装

登录hive，在hive创建表并查看该表，命令如下：

$hive

hive> create table test(a string, b int);

hive> show tables;

hive> desc test;

图 附录C‑5 Hive中创建测试表

登录mysql，在TBLS表中查看新增test表：

$mysql -uhive -phive

mysql> use hive;

mysql> select TBL_ID, CREATE_TIME, DB_ID, OWNER, TBL_NAME,TBL_TYPE from TBLS;

图 附录C‑6 在Hive元数据表查询到创建表

C.4  Hive实例演示

C.4.1   准备数据

第一步   上传数据

交易数据存放在该系列配套资源的/saledata目录下，把这些数据文件上传到master节点的/home/spark/word目录下。

第二步   启动Hive并胡藏剑数据库

启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库

$hive --service metastore &

$hive

hive> create database hive;

hive> show databases;

hive> use hive;

第一步   在Hive创建和表

启动Hadoop集群，进入Hive命令行操作界面，使用如下命令创建三张数据表:

l  tbDate定义了日期的分类，将每天分别赋予所属的月份、星期、季度等属性，字段分别为日期、年月、年、月、日、周几、第几周、季度、旬、半月；

l  tbStock定义了订单表头，字段分别为订单号、交易位置、交易日期；

l  tbStockDetail文件定义了订单明细，该表和tbStock以交易号进行关联，字段分别为订单号、行号、货品、数量、金额：

hive> CREATE TABLE tbDate(dateID string,theyearmonth string,theyear string,themonth string,thedate string,theweek string,theweeks string,thequot string,thetenday string,thehalfmonth string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

Time taken: 1.121 seconds

hive> CREATE TABLE tbStock(ordernumber STRING,locationid string,dateID string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

Time taken: 0.166 seconds

hive> CREATE TABLE tbStockDetail(ordernumber STRING,rownum int,itemid string,qty int,price int ,amount int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

Time taken: 0.267 seconds

hive> show tables;

OK

tbdate

tbstock

tbstockdetail

Time taken: 0.089 seconds, Fetched: 3 row(s)

第二步   导入数据

从本地操作系统分别加载日期、交易信息和交易详细信息表数据

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/spark/work/saledata/tbDate.txt' INTO TABLE tbDate;

Loading data to table hive.tbdate

OK

Time taken: 2.784 seconds

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/spark/work/saledata/tbStock.txt' INTO TABLE tbStock;

Loading data to table hive.tbstock

OK

Time taken: 0.648 seconds

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/spark/work/saledata/tbStockDetail.txt' INTO TABLE tbStockDetail;

Loading data to table hive.tbstockdetail

OK

Time taken: 1.44 seconds

查看HDFS中相关SALEDATA数据库中增加了三个文件夹，分别对应三个表：

[spark@master ~]$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/hive.db

Found 3 items

drwxr-xr-x - spark supergroup 0 2016-04-14 15:18 /user/hive/warehouse/hive.db/tbdate

drwxr-xr-x - spark supergroup 0 2016-04-14 15:18 /user/hive/warehouse/hive.db/tbstock

drwxr-xr-x - spark supergroup 0 2016-04-14 15:18 /user/hive/warehouse/hive.db/tbstockdetail

C.4.2   计算所有订单每年的总金额

第一步   算法分析

要计算所有订单每年的总金额，首先需要获取所有订单的订单号、订单日期和订单金信息，然后把这些信息和日期表进行关联，获取年份信息，最后根据这四个列按年份归组统计获取所有订单每年的总金额。

第二步   执行HSQL语句

hive> use hive;

hive> select c.theyear, sum(b.amount) from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;

运行过程中创建两个Job，分别为application_1460617800545_0001和application_1460617800545_000，在YARN的资源管理器界面中（默认http://master:8088/），可以看到如下界面：

图 附录C‑7 在YARN监控界面作业运行状态

第三步   查看结果

整个计算过程使用了175.25秒，结果如下：

图 附录C‑8 计算所有订单每年的总金额结果

C.4.3   计算所有订单每年最大金额订单的销售额

第一步   算法分析

该算法分为两步：

1.     按照日期和订单号进行归组计算，获取所有订单每天的销售数据；

2.      把第一步获取的数据和日期表进行关联获取的年份信息，然后按照年份进行归组，使用Max函数，获取所有订单每年最大金额订单的销售额。

第二步   执行HSQL语句

//第一步：按照日期和订单号进行归组计算，获取所有订单每天的销售数据

hive> select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber;

//第二步: 按照年份进行归组，使用Max函数，获取所有订单每年最大金额订单的销售额

hive> select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c,(select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber) d  where c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;

运行过程中创建两个Job，分别为job_1437659442092_0004和job_1437659442092_0005，在YARN的监控界面中可以看到如下界面：

图 附录C‑9在YARN监控界面作业运行状态

第三步   查看结果

整个计算过程使用了171.41秒，结果如下：

图 附录C‑10 查看所有订单每年最大金额订单的销售额结果

C.4.4   计算其他金额

1.     所有订单中季度销售额前10位

//所有订单中季度销售额前10位

hive> select c.theyear,c.thequot,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate c where a.ordernumber=b.ordernumber and a.dateid=c.dateid group by c.theyear,c.thequot order by sumofamount desc limit 10;

2008      1     5252819

2007      4     4613093

2007      1     4446088

2006      1     3916638

2008      2     3886470

2007      3     3870558

2007      2     3782235

2006      4     3691314

2005      1     3592007

2005      3     3304243

图 附录C‑11所有订单中季度销售额前10位结果

2.     列出销售金额在100000以上的单据

//列出销售金额在100000以上的单据

hive> select a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b where a.ordernumber=b.ordernumber group by a.ordernumber having sumofamount>100000;

HMJSL00009024   119058

HMJSL00009958   159126

图 附录C‑12 列出销售金额在100000以上的单据

本文转自shishanyuan博客园博客，原文链接：  http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/6195863.html  ，如需转载请自行联系原作者