Hadoop集群探索：Hive应用开发详解

"Hadoop_Hadoop集群（第14期）_Hive应用开发.pdf" 本文主要探讨了Hadoop集群中的Hive应用开发，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。以下是详细的知识点介绍： 1. **Hive服务**： Hive提供了多种服务接口，包括HiveShell、Thrift服务器、Web接口、元数据服务以及JDBC/ODBC支持，这些服务增强了其功能性和可扩展性。 2. **HiveShell**： - HiveShell是Hive的基本交互界面，用户可以通过它来编写和执行HiveQL（Hive的SQL方言）语句。在HiveShell中，每条语句以分号结尾。 - HiveShell也允许执行Hive的管理命令，如导入jar包、设置临时环境变量等。 3. **HiveQL执行**： - 查询示例：`select name from xp;` 当执行这样的查询时，Hive会启动一个MapReduce作业来处理数据。 - HiveShell还支持HDFS文件操作，用户可以直接在shell中使用dfs命令查看HDFS上的文件。 4. **数据存储**： - Hive的数据仓库位于HDFS的`/user/hive/warehouse`目录下，每个表对应一个以表名为名的子目录。 - 表内的数据、分区目录和桶文件等都存储在这个目录下。 - 查询日志默认保存在本地的`/tmp/<user.name>`目录，而MapReduce执行计划则存储在`/tmp/<user.name>/hive`。 5. **配置属性**： - `hive.metastore.metadb.dir`：用于设置HDFS上的元数据目录。 - `hive.querylog.location`：指定查询日志的存放位置。 - `hive.exec.scratcher`：设定HDFS上的临时文件目录。 6. **设置和查看临时变量**： - 用户可以通过`set`命令设置临时变量，如`set fs.default.name=hdfs://192.168.1.2:9000`，这仅在当前会话中有效，便于切换不同的执行环境。 Hadoop集群中的Hive应用开发是一个关键环节，它使得大数据分析变得更加便捷。通过Hive，用户无需深入理解底层的MapReduce，即可进行复杂的数据处理和分析任务。Hive的灵活性和易用性使其成为大数据处理领域的一个重要工具。