小編今天帶大家了解大數據HIve數據倉庫應用實例分析，文中知識點介紹的非常詳細。覺得有幫助的朋友可以跟著小編一起瀏覽文章的內容，希望能夠幫助更多想解決這個問題的朋友找到問題的答案，下面跟著小編一起深入學習“大數據HIve數據倉庫應用實例分析”的知識吧。

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如今，大數據的大浪已經把我們每個人都卷入其中，隨著大數據技術一起引起大眾注意的還有HIve數據倉庫。作為大數據分析的核心工具之一，它一直發揮著為企業提供決策支持的重要作用。因此掌握Hive是入門大數據學習的關鍵之一，下面我們就一起來看看HIve數據倉庫應用案例講解。

將本地文件數據加載到Hive數據倉庫：

首先在/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata下建立文本文件：

Hive中建立表后只有兩種方式可以加載數據：

（1）從本地文件系統加載數據

（2）從Hadoop文件系統加載數據

在node63節點啟動hive服務：分別輸入：hive --service metastore &；hive --service hiveserver2或直接輸

入hiveserver2

在node70節點下輸入hive登陸，執行如下操作，

創建表：

hive> CREATE TABLE score (

> sno int,name String,

> java decimal(10,2),

> python decimal(10,2))

> ROW FORMAT DELIMITED

> FIELDS TERMINATED BY '\t'

> LINES TERMINATED BY '\n'

> STORED AS TEXTFILE;

OK

Time taken: 0.429 seconds

導入數據：從本地系統文件按導入

Time taken: 0.429 seconds

hive> load data local inpath '/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata/score.txt' overwrite into table

score;

Loading data to table yexin.score

OK

Time taken: 1.413 seconds

查詢score表：

查看HDFS數據：

查看元數據：

use hive；

刪除表：drop tabel score? 記住刪除表時HDFS上的數據一起刪除了。

注意：如果建立的是外部表，drop后HDFS中的文件并沒有刪除

Beelin命令：

設置訪問權限：修改hadoop的core-site.xml

用其他節點作為客戶端，需要在node63節點配置hive2的監聽節點端口，才能讓遠程訪問hive服務（beeline）

vim hive-site.xml

添加：來綁定node70客戶端訪問 。這樣遠程就可以訪問了。

<property>

<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>

<value>node70</value>

</property>

<property>

<name>hive.server2.long.polling.timeout</name>

<value>5000</value>

</property>

在node70節點（hive的客戶端）來連接HiveServer2（允許多個客戶端并發操作）

輸入：beeline進入beeline，輸入：

!connect jdbc:hive2://node70:10000 yexin 12345

感謝大家的閱讀，以上就是“大數據HIve數據倉庫應用實例分析”的全部內容了，學會的朋友趕緊操作起來吧。相信創新互聯小編一定會給大家帶來更優質的文章。謝謝大家對創新互聯網站的支持！

網站欄目：大數據HIve數據倉庫應用實例分析
網頁鏈接：http://www.2m8n56k.cn/article46/pshehg.html

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