Hive-0.12.0的Web接口HWI安装、配置、改造及使用

使用Hive的HWI接口,可以通过在Web页面上提交HQL查询操作,并浏览查询结果数据。默认情况下,HWI只支持浏览结果数据,不能够下载查询结果文件(当然,HWI可能也是考虑通过Web下载大量的结果数据,对服务器造成压力,或者处于安全方面的考虑)。我们对HWI进行了简单的改造,改造内容主要是增加了一个内置的文件服务器,可以通过页面进行查询,然后下载结果文件。 HWI安装配置 首先,要保证Hadoop集群正常运行,Hive能够正常使用。 先要安装Ant,如下所示: wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache//ant/binaries/apache-ant-1.9.4-bin.tar.gz tar xvzf apache-ant-1.9.4-bin.tar.gz ln -s /usr/local/apache-ant-1.9.4-bin /usr/local/ant 修改Hive的环境配置文件hive-env.sh,增加如下配置内容: export ANT_LIB=/usr/local/ant 将如下JAR文件拷贝到${HIVE_HOME}/lib目录下面: // 用于编译JSP文件 jasper-compiler-5.5.23.jar jasper-runtim

Hive JOIN使用详解

Hive是基于Hadoop平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。 对于最基本的HQL查询我们不再累述,这里主要说明Hive中进行统计分析时使用到的JOIN操作。在说明Hive JOIN之前,我们先简单说明一下,Hadoop执行MR Job的基本过程(运行机制),能更好的帮助我们理解HQL转换到底层的MR Job后是如何执行的。我们重点说明MapReduce执行过程中,从Map端到Reduce端这个过程(Shuffle)的执行情况,如图所示(来自《Hadoop: The Definitive Guide》): 基本执行过程,描述如下: 一个InputSplit输入到map,会运行我们实现的Mapper的处理逻辑,对数据进行映射操作。 map输出时,会首先将输出中间