1，关于hive

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。

Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标与 Pig 有相似之处，但它有一些Pig目前还不支持的机制，比如：更丰富的类型系统、更类似SQL的查询语言、Table/Partition元数据的持久化等。

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47617975 未经博主允许不得转载。

网站首页：
http://hive.apache.org/

2，安装

首先要安装hadoop
https://hadoop.apache.org/
直接下载tar.gz解压缩。最新版本2.7.1。

tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz
mv hadoop-2.7.1 hadoop

下载地址：
http://hive.apache.org/downloads.html
直接解压缩就可以。最新版本 1.2.1。

tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 
mv apache-hive-1.2.1 apache-hive

设置环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/java/default
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export HADOOP_HOME=/data/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

export HIVE_HOME=/data/apache-hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

3，启动hive，创建表

hive 官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home
配置环境变量就可以启动hive了，这个hive是一个本机环境，只依赖hadoop，只有有hadoop环境变量就行。

创建数据表，和mysql非常类似
参考：http://www.uml.org.cn/yunjisuan/201409235.asp
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

# hive
Logging initialized using configuration in jar:file:/data/apache-hive/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 1.284 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> use default;
OK
Time taken: 0.064 seconds
hive> show tables;
OK
Time taken: 0.051 seconds
hive> CREATE TABLE user_info(uid INT,name STRING)
    > PARTITIONED BY (create_date STRING)
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
    > STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 0.09 seconds

使用apache hive 创建数据库表的时候有可能会遇到问题：

FAILED: ParseException line 5:2 Failed to recognize predicate 'date'. Failed rule: 'identifier' in column specification

说明关键字冲突了。不能使用date，user等关键字。

指定存储格式为 Sequencefile 时，把txt格式的数据导入表中，hive 会报文件格式错

Failed with exception Wrong file format. Please check the file's format.
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask

4，导入数据

hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。数据是以load的方式加载到建立好的表中。
数据一旦导入就不可以修改。因为hadoop是这个特性。

创建两个数据文件：

/data/user_info_data1.txt
121,zhangsan1
122,zhangsan2
123,zhangsan3
/data/user_info_data2.txt
124,zhangsan4
125,zhangsan5
126,zhangsan6

数据导入：分别将数据导入到两个分区中。

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/user_info_data1.txt' OVERWRITE INTO TABLE user_info PARTITION (create_date='20150801');
Loading data to table default.user_info partition (create_date=20150801)
Partition default.user_info{create_date=20150801} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=42, rawDataSize=0]
OK
Time taken: 0.762 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/user_info_data2.txt' OVERWRITE INTO TABLE user_info PARTITION (create_date='20150802');
Loading data to table default.user_info partition (create_date=20150802)
Partition default.user_info{create_date=20150802} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=42, rawDataSize=0]
OK
Time taken: 0.403 seconds

5，查询

直接查询即可。

hive> select * from user_info where create_date = 20150801;
OK
121     zhangsan1       20150801
122     zhangsan2       20150801
123     zhangsan3       20150801
Time taken: 0.099 seconds, Fetched: 3 row(s)

更多查询函数参考：
hive 函数大全和用户自定义函数
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

6，总结

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47617975 未经博主允许不得转载。

hive可以非常方便的进行离线数据统计，因为数据一旦录入是不能进行修改的。
hive的语法和mysql非常相似，可以充分利用hadoop进行数据统计，可以进行多次join而不用担心效率问题。
目前，有一个小问题没有解决，是数据导入必须使用textfile，不是压缩文件类型。
这个问题的具体描述参考：
http://blog.163.com/xiaoy2002@126/blog/static/6797953420128118227663/