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上一篇,我们对hive的数据导出,以及集群Hive数据的迁移进行描述。了解到了基本的hive导出操作。这里,我们将对hive的CLI及JDBC这些实用性很强的两个方便进行简要的介绍。

   下面我们开始介绍hive的CLI和JDBC。

Hive CLI(old CLI)

一:说明

  在0.11之前只有Hive CLI,他需要安装Hive Client才能使用。是一个重量级的命令行工具。连接的服务器是HiveServer1。

二:语法:

usage: hive
 -d,--define <key=value>          Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. -d A=B or --define A=B
 -e <quoted-query-string>         SQL from command line
 -f <filename>                    SQL from files
 -H,--help                        Print help information
 -h <hostname>                    Connecting to Hive Server on remote host
    --hiveconf <property=value>   Use value for given property
    --hivevar <key=value>         Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. --hivevar A=B
 -i <filename>                    Initialization SQL file
 -p <port>                        Connecting to Hive Server on port number
 -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the
                                  console)

三:官网例子1 

$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select a.col from tab1 a'

四:官网例子2

  运行脚本文件

$HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql

Beeline CLI(new CLI)

一:介绍

  为了使得CLI轻量化,后来Hive做出了Beeline和HiveServer2。Beeline是一个基于JDBC的SQLLine CLI。

二:官网例子

bin/beeline
!connect jdbc:hive2: scott tiger org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

三:实战

  hiveserver2的默认端口是10000。

beeline -u jdbc:hive2://h188:10000

  查看有哪些表。

show tables;

  这里可以看到我们在上面几篇测试的时候的表score,score1,score2,我们查下score的数据。

select * from score;

JDBC

一:介绍

  我们可以在代码中通过jdbc连接hive。这样在实际运用场景中就很方便,很原有的非分布式计算的开发方式基本类似,具有很强的适用性。

二:新建工程

  新建工程com.per.hive

三:引入包

  版本根据自己使用hadoop集群而定

commons-logging-1.2.jar
hadoop-common-.jar
hive-exec-.jar
hive-jdbc-.jar
hive-service-.jar
httpclient-.jar
httpcore-.jar
log4j-.jar
slf4j-api-.jar
slf4j-log4j12-.jar

四:添加类HiveDemo

  添加HiveDriver

    static {
        try {
            Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
        } catch (ClassNotFoundException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

  添加test()方法

   /**
     * @Description : 测试
     */
    private static void test() {
        try (Connection con = DriverManager
                .getConnection("jdbc:hive2://h188:10000/")) {
            Statement stm = con.createStatement();
            ResultSet rs = stm.executeQuery("select * from score ");

            while (rs.next()) {
                String info = rs.getString(1);
                info += " " + rs.getString(2);
                info += " " + rs.getString(3);
                info += " " + rs.getString(4);

                System.out.println(info);
            }

        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

  调用

    public static void main(String[] args) {
        test();
    }

五:运行

  运行,查看结果,可以看见,程序运行的结果与我们在Beeline命令行查看的结果一致。

这样我们的Hive的CLI和JDBC告一段落。

--------------------------------------------------------------------

  到此,本章节的内容讲述完毕。

Demo下载

https://github.com/sinodzh/HadoopExample/tree/master/2016/com.per.hive

系列索引

  【源】从零自学Hadoop系列索引

 

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