1.3.4 Hive開發環境

在開發過程中，Hive提供了兩種命令行工具：CLI與Beeline，分別對應hive與beeline命令。CLI工具一般在Hive主機上使用，而Beeline支持遠程連接。使用Beeline需要首先在Hive主機中啟動HiveServer2服務。

使用Beeline連接Hive：

#  在Hive 主機執行
$ hive --service hiveserver2&
#  可在任意客戶端執行
$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000
#  交互式執行HQL
0:jdbc:hive2://localhost: 10000> show tables;

其中，10000為HiveServer2默認端口，其可通過“hive.server2.thrift.port”參數進行修改。默認情況下啟動HiveServer2會同時啟動一個內置的元數據服務。

nohup hive --service hiveserver2&

CLI和Beeline均支持兩種模式：命令行模式和交互模式。前面介紹的方式均屬于交互模式。Hive支持使用命令直接運行HQL語句或者包含一系列HQL語句的文件。

【語法】

hive -e <HQL>
hive -f <HQL FILE>
beeline –u <JDBC  Url> -e <HQL>
beeline –u <JDBC Ur l> -f <HQL FILE>

下面分別使用CLI和Beeline查看Hive所有數據庫：

$ hive -e 'show databases;'
$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -e 'show databases;show tables'

Hive也可以使用文件來管理HQL，然后通過“-f”選項執行。

$ vi showdbs.hql
#  輸入HQL語句
show databases;
$ hive -f showdbs.hql
$ beeline -u jdbc:hive2://lo calhost:10000 -f showdbs.hql

除了CLI和Beeline，還有多種第三方工具均可以很方便地進行Hive開發，下面分別對它們進行簡單介紹。

1. HUE

Hadoop用戶經驗（Hadoop User Experience，HUE）集成在CDH中，是一個開源SQL分析平臺，有時也稱為Hadoop UI。通過HUE可以在瀏覽器中與Hadoop集群中的多種組件（如Hive、Pig、Impala等）進行交互以實現數據的分析處理。

如果選用了Cloudera的CDH版本，則適合選擇HUE進行Hive開發，開發界面如圖1.6所示。

圖1.6　選擇HUE開發Hive界面

2. Ambari Hive View

Apache Ambari是一種基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的管理和監控。Hive View是Ambari中的一個組件。Hortonworks的HDP集成了Ambari，所以使用HDP平臺時選擇Ambari更合適。Ambari開發界面如圖1.7所示。

圖1.7　Ambari Hive View開發界面

3. Zeppelin

Apache Zeppelin是一個基于Web的Notebook，其支持多種語言、多種環境下的交互式數據分析，包括：Python（Spark）、Scala（Spark）、Spark SQL、Hive、Shell等。

Zeppelin核心概念是解釋器（Interpreter）插件。Interpreter允許用戶指定一種語言或者數據處理引擎。當前已經實現的Interpreter有Python解釋器、Spark SQL解釋器、Shell解釋器、Hive解釋器和JDBC解釋器等。

針對Hive而言，新版本的Hive解釋器已被合并至JDBC解釋器中，須首先做如下配置。

? default.driver：org.apache.hive.jdbc.HiveDriver（默認）。

? default.url：jdbc:hive2://HIVESERVER:10000。

然后輸入“%hive”后開始HQL語句輸入。Zeppelin開發界面如圖1.8所示。

圖1.8　Zeppelin開發界面