Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

鲁春利的工作笔记，谁说程序员不能有文艺范？

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Hive对外提供了三种服务模式，即CLI（command line interface）、Hive Web和Hive Client（如JavaApi方式）。

1、Hive命令行模式（CLI）

启动Hive命令行模式有两种方式

bin/hive
或
bin/hive --service cli

hive命令选项

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --help
Usage ./hive  --service serviceName 
Service List: beeline cli help hiveburninclient hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledump rcfilecat schemaTool version 
# 这里对应hive 对应的参数
Parameters parsed:
  # 允许用户指定一个以冒号分割的附属jar包，如自定义的扩展等。
  --auxpath : Auxillary jars 
  # 指定文件目录，覆盖$HIVE_HOME/conf中默认的属性配置
  --config : Hive configuration directory
  # 需要启动的服务，默认为cli，其他见Service List:
  --service : Starts specific service/component. cli is default
Parameters used:
  HADOOP_HOME or HADOOP_PREFIX : Hadoop install directory
  HIVE_OPT : Hive options
For help on a particular service: # 查询特定服务名的帮助
  ./hive --service serviceName --help
Debug help:  ./hive --debug --help
## 使用version服务
[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --service version
Hive 1.2.0
Subversion git://localhost.localdomain/home/sush/dev/hive.git -r 7f237de447bcd726bb3d0ba332cbb733f39fc02f
Compiled by sush on Thu May 14 18:00:25 PDT 2015
From source with checksum 03a73b649153ba8e11467a779def6315
[hadoop@nnode hive1.2.0]$ 
## 执行--service不跟任何参数
[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --service等效于bin/hive --service cli

Service List包括绝大多数将要使用的CLI，可以通过--service name服务名称来启动，默认为启动cli。注意，个别服务实际上已提供了快捷启动方式。

常用服务如下图所示：

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

hive cli命令参数

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --verbose --help
usage: hive
 -d,--define               定义hive命令行使用的参数，如-d A=B or --define A=B
 --database             指定使用的数据库
 -e              通过命令行执行SQL语句
 -f                         执行文件中的SQL语句
 -H,--help                            显示帮助
 --hiveconf           给定参数值覆盖hive-default.xml或hive-site.xml中参数值
 --hivevar                 定义应用到hive中的变量，如--hivevar A=B（等价于-d）
 -i                         初始化的sql文件
 -S,--silent                          静态模式（无输出）
 -v,--verbose                         详细模式
[hadoop@nnode hive1.2.0]$

## 如
#hive -e ""
#hive -e "">aaa
#hive -S -e "">aaa
#hive -e 'select a.col from tab1 a' 
#hive -f hdfs://:/hive-script.sql
#hive -i /home/my/hive-init.sql
#hive>source file

#hive>!ls            # 使用shell命令
#hive>dfs -ls /      # 使用hdfs dfs命令（省略hdfs）

变量或属性

在CLI中，可以通过set命令显示或修改变量值，也可以通过命令空间指定。

Set操作示例

hive> set env:HOME;
env:HOME=/home/hadoop
hive> set env:HIVE_HOME;
env:HIVE_HOME=/usr/local/hive1.2.0
hive>

命令空间指定方式为

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

示例代码：

#hive --hivevar column=name
#hive --hiveconf hive.cli.print.current.db=true hive.cli.print.header=true
#system： java定义的配置属性，如system:user.name（也就是System的properties的内容）
#env：shell环境变量，如env:USER、env.HIVE_HOME

## 验证hivevar、system、env
[hadoop@nnode hive1.2.0]$ hive --hivevar column=name
hive> create table test(id int, ${hivevar:column} string, ${system:user.name} string, path string);
OK
Time taken: 1.687 seconds
hive> insert into table test values(1000, 'lisi', 'root', '${env:HOME}');
# mapreduce过程略
hive> set hive.cli.print.header=true;    # 显示header
hive> select * from test;
OK
test.id test.name       test.hadoop     test.path    # 获取变量的值
1000    lisi            root            /home/hadoop    
Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> 

## 验证hiveconf 
[hadoop@nnode hive1.2.0]$ hive --hiveconf hive.cli.print.current.db=true

hive (default)> use mywork;
OK
Time taken: 1.089 seconds
hive (mywork)> set hive.cli.print.header=true;
hive (mywork)> select eno, ename from employee;
OK
eno     ename
1000    zhangsan
Time taken: 0.223 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive (mywork)>

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2、Hive的Web模式

HWI是Hive Web Interface的简称，是hive cli的一个web替换方案。

通过service启动hwi服务的命令为bin/hive --service hwi

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --service hwi
ls: cannot access /usr/local/hive1.2.0/lib/hive-hwi-*.war: No such file or directory
15/12/12 22:30:08 INFO hwi.HWIServer: HWI is starting up
15/12/12 22:30:10 INFO mortbay.log: Logging to org.slf4j.impl.Log4jLoggerAdapter(org.mortbay.log) via org.mortbay.log.Slf4jLog
15/12/12 22:30:10 INFO mortbay.log: jetty-6.1.26
15/12/12 22:30:11 INFO mortbay.log: Started SocketConnector@0.0.0.0:9999
[hadoop@nnode hive1.2.0]$

提示hwi的war文件不存在，通过find命令查看时确实无法找到hwi的war文件，采用将src下hwi/web目录下的文件打成war包的形式来处理：

E:\Hive\apache-hive-1.2.0-src\hwi\web>jar cvf hive-hwi-1.2.0.war ./*

并将该war文件上传到$HIVE_HOME/lib目录下，并通过配置文件(hive-site.xml)修改hwi的配置参数


    hive.hwi.listen.host
    nnode
    This is the host address the Hive Web Interface will listen on


    hive.hwi.listen.port
    9999
    This is the port the Hive Web Interface will listen on


    hive.hwi.war.file
    lib/hive-hwi-1.2.0.war
    This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}.

再次起启动hwi的service服务，并通过web进行访问

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

实际上已经将tools.jar添加到了classpath路径中了，没办法，只能将jdk路径下的tools.jar拷贝到hive的lib目录下，然后再次通过hive --service hwi启动，启动后访问，OK了。

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

主要包括：

USER            用户信息，主要包括：
                    用户认证（Authorize）
                    创建会话（Create Session）
                    会话管理（List Sessions）
DATABASE        浏览数据库及数据库的表，类似于show databases；show tables；describe table;          
DIAGNOSTICS     查看系统诊断信息,如System.getProperties的值等。

在hwi中的用户认证需要输入用户名和用户组，如：

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

每一个用户认证（Authorize）信息对应着一组会话（session）。这些数据在hive重启后，session信息都会丢失。

在执行查询之前需要先通过Create Session创建会话，可以通过List Session查看创建的会话。

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

通过List Session就可以查看到该认证用户所对应的会话组了（实际没感觉到什么用）。

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

点击Manager执行查询操作

Hive-1.2.0学习笔记（三）Hive用户接口

提交查询（Submit），会在Session Details显示session的执行状态，并可以通过View File查看结果

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总结：个人感觉没什么用，还不如cli操作方便。

3、Hive的远程服务

实际上是将hive服务作为server启动，然后通过JDBC连接到hive，提交需要执行的SQL语句，通过hive解析执行后将结果返回。

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hive --service hiveserver
Starting Hive Thrift Server
Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.service.HiveServer
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
        at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
        at java.lang.Class.forName0(Native Method)
        at java.lang.Class.forName(Class.java:274)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:214)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
[hadoop@nnode hive1.2.0]$

Hive JDBC驱动连接分为两种，早期的是HiveServer，最新的是HiveServer2，前者本身存在很多的问题，如安全性、并发性等，后者很好的解决了诸如安全性和并发性等问题。

简介：
2015年02月08日Apache Hive 1.0.0 正式发布了。该版本原本是要命名为 Hive 0.14.1，但是团队感觉
到了该用 1.x.y 的方式命名的时候了。不过该版本改变的内容并不多，值得关注的有两个：
    为 HiveMetaStoreClient 定义 API；
    移除 HiveServer 1，全面使用 HiveServer 2。
参见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer

服务启动程序为${HIVE_HOME}/bin/hiveserver2里面，通过下面的方式来启动：

$HIVE_HOME/bin/hiveserver2
或
$HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ ll bin/
total 32
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 1031 Apr 30  2015 beeline
drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop 4096 Jun 28 13:14 ext
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 7844 May  8  2015 hive
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 1900 Apr 30  2015 hive-config.sh
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop  885 Apr 30  2015 hiveserver2
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop  832 Apr 30  2015 metatool
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop  884 Apr 30  2015 schematool
[hadoop@nnode hive1.2.0]$

注意：

hiveserver默认端口是10000，可通过hive --service hiveserver -p 10002，更改默认启动端口，此端口也是JDBC连接端口。

hiveserver不能和hwi服务同时启动使用。

如果之前的代码使用的是HiveServer（或者叫HiveServer1），当hive升级采用HiveServer2后，代码部分需要做如下调整：

private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
改为
private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";

Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://ip:10002/default", "username", "");
改为
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://ip:10002/default", "username", "");

启动服务

[hadoop@nnode hive1.2.0]$ bin/hiveserver2

JavaApi调用

package com.lucl.hive;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

/**
 * 
 * @author lucl
 * 
 */
public class JDBCHiveDriver {
    private static String driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    private static String url = "jdbc:hive2://nnode:10000/mywork";
    private static String user = "hadoop";        // 这里的用户是hadoop集群的用户
    private static String pwd = "";
    public static void main(String[] args) {
        String sql = "show tables";
        try{
            Class.forName(driver);
            Connection con = DriverManager.getConnection(url, user, pwd);
            Statement st = con.createStatement();
            ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getString(1));
            }
            con.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

Eclipse的Console输出结果

11:25:11,348  INFO Utils:310 - Supplied authorities: nnode:10000
11:25:11,351  INFO Utils:397 - Resolved authority: nnode:10000
11:25:11,461  INFO HiveConnection:203 - Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://nnode:10000/mywork
table name is : employee
table name is : employee_02
table name is : student

关于HiveServer2的使用帮助参见：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-UsingJDBC

总结：

个人感觉通过JDBC方式操作Hive生产环境中意义不大，hive的查询主要还是基于MapReduce实现（尽管部分功能已做了优化可以无需MR处理），而MapReduce属于离线计算模型，时效性上可能会比较差，执行一次调用等几分钟甚至更长，一般人接收不了，比较好的方式还是通过JDBC访问RDBMS来完成。

Hive的主要功能可能是其方便了对HDFS数据的处理，毕竟熟悉SQL的那波人不见得对JAVA或者MR编程熟悉，属于HDFS的客户端工具但毕竟能力有限。

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