概述
系统环境
Linux Ubuntu 16.04
jdk-7u75-linux-x64
hive-1.1.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
mysql-5.7.24
相关知识
Hive查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上，Hadoop监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。
如下图Hive执行流程大致步骤为：
（1）用户提交查询等任务给Driver。
（2）编译器获得该用户的任务Plan。
（3）编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
（4）编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划（MapReduce），最后选择最佳的策略。
（5）将最终的计划提交给Driver。
（6）Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
（7）获取执行的结果。
（8）取得并返回执行结果。
Hive的入口是Driver，执行的SQL语句首先提交到Driver驱动，然后调用Compiler解释驱动，最终解释成MapReduce任务执行，最后将结果返回。
（编译流程）
一条SQL进入Hive经过上述过程，使得一个编译过程变成了一个作业。
（1）首先，Driver会输入一个字符串SQL，然后经过Parser变成AST，这个变成AST的过程是通过Antlr来完成的，也就是Anltr根据语法文件来将SQL变成AST。
（2）AST进入Semantic Analyzer（核心）变成QB（QueryBlock）。一个最简的查询块，通常来讲，一个From子句会生成一个QB，生成QB是一个递归过程，生成的QB经过GenLogical Plan过程，变成了一个有向无环图。
（3）OP DAG经过逻辑优化器，对这个图上的边或者结点进行调整，顺序修订，变成了一个优化后的有向无环图。这些优化过程包括谓词下推（Predicate Push Down），分区剪裁（Partition Prunner），关联排序（Join Reorder）等等。
（4）经过了逻辑优化，这个有向无环图还要能够执行。所以有了生成物理执行计划的过程。Gen Tasks。Ｈive的作法通常是碰到需要分发的地方，切上一刀，生成一道MapReduce作业。如Group By切一刀，Join切一刀，Distribute By切一刀，Distinct切一刀。这么很多刀砍下去之后，这个逻辑有向无环图就被切成了很多个子图，每个子图构成一个结点。这些结点又连成了一个执行计划图，也就是Task Tree。
（5）对于Task Tree的优化，比如基于输入选择执行路径，增加备份作业等。可以由Physical Optimizer来完成。经过Physical Optimizer，每一个结点就是一个MapReduce作业或者本地作业，就可以执行了。
这就是一个SQL如何变成MapReduce作业的过程。
任务内容
1.掌握Hive的普通查询、别名查询、限定查询与多表联合查询。
2.掌握Hive的多表插入、多目录输出以及使用Shell脚本查看Hive中的表。
任务步骤
1.首先检查Hadoop相关进程，是否已经启动。若未启动，切换到/apps/hadoop/sbin目录下，启动Hadoop。
jps
cd /apps/hadoop/sbin
./start-all.sh
然后执行启动以下命令，开启Mysql库，用于存放Hive的元数据。（密码：zhangyu）
sudo service mysql start
启动Mysql后，在终端命令行界面，直接输入Hive命令，启动Hive命令行。
hive
2.打开一个新的命令行，切换到/data/hive3目录下，如不存在需提前创建hive3文件夹。
mkdir -p /data/hive3
cd /data/hive3
使用wget命令，下载http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3中的文件。
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_favorite
3.在hive命令行，创建买家行为日志表，名为buyer_log，包含ID（id） 、用户ID（buyer_id） 、时间（dt） 、 地点（ip） 、操作类型（opt_type）5个字段，字符类型为string，以’t’为分隔符。
create table buyer_log(id string,buyer_id string,dt string,ip string,opt_type string)
row format delimited fields terminated by 't' stored as textfile;
创建买家收藏表，名为buyer_favorite，用户ID（buyer_id） 、商品ID（goods_id）、时间（dt）3个字段，字符类型为string，以’t’为分隔符。
create table buyer_favorite(buyer_id string,goods_id string,dt string)
row format delimited fields terminated by 't' stored as textfile;
4.将本地/data/hive3/下的表buyer_log中数据导入到Hive中的buyer_log表中，表buyer_favorite中数据导入到Hive中的buyer_favorite表中。
load data local inpath '/data/hive3/buyer_log' into table buyer_log;
load data local inpath '/data/hive3/buyer_favorite' into table buyer_favorite;
5.普通查询，例如查询buyer_log表中全部字段，数据量大时应避免查询全部数据。（limit 10为限制查询10条数据）
select * from buyer_log limit 10;
6.别名查询，例如查询表buyer_log中id和ip字段，当多表连接字段较多时，常常使用别名。（limit 10为限制查询10条数据）
select b.id,b.ip from buyer_log b limit 10;
7.限定查询（where），例如查询buyer_log表中opt_type=1的用户ID(buyer_id)。（limit 10为限制查询10条数据）
select buyer_id from buyer_log where opt_type=1 limit 10;
8.两表或多表联合查询，例如通过用户ID(buyer_id)连接表buyer_log和表buyer_favorite，查询表buyer_log的dt字段和表buyer_favorite的goods_id字段，多表联合查询可以按需求查询多个表中不同字段，生产中常用limit 10为限制查询10条数据。
select l.dt,f.goods_id from buyer_log l,buyer_favorite f where l.buyer_id = f.buyer_id limit 10;
9.多表插入，多表插入指的是在同一条语句中，把读取的同一份数据插入到不同的表中。只需要扫描一遍数据即可完成所有表的插入操作， 效率很高。
例：我们使用买家行为日志buyer_log表作为插入表，创建buyer_log1和buyer_log2两表作为被插入表。
创建buyer_log1和buyer_log2。
create table buyer_log1 like buyer_log;
create table buyer_log2 like buyer_log;
10.将buyer_log表中数据插入到buyer_log1和buyer_log2。
from buyer_log
insert overwrite table buyer_log1 select *
insert overwrite table buyer_log2 select *;
11.多目录输出文件，将同一文件输出到本地不同文件夹中，提高效率，可以避免重复操作from ，将买家行为日志buyer_log表导入到本地‘/data/hive3/out’和‘data/hive3/out1’中
from buyer_log
insert overwrite local directory '/data/hive3/out' select *
insert overwrite local directory '/data/hive3/out1' select *;
在本地切换到/data/hive3中，查询输出文件。
cd /data/hive3
ls out
ls out1
12.使用shell脚本调用Hive查询语句。
切换目录到本地目录’/data/hive3‘下，使用vim编写一个shell脚本，名为sh1，使其功能实现查询Hive中所有表。
cd /data/hive3
vim sh1
在sh1中，输入以下脚本，并保存退出
#!/bin/bash
cd /apps/hive/bin;
hive -e 'show tables;'
13.编写完成，赋予其执行权限。
chmod +x sh1
14.执行shell脚本 。
./sh1
采用shell脚本来执行一些Hive查询语句可以简化很多的开发工作，可以利用Linux自身的一些工具，实现定时的job任务。
最后
以上就是饱满猫咪为你收集整理的Hive查询系统环境相关知识任务内容任务步骤的全部内容，希望文章能够帮你解决Hive查询系统环境相关知识任务内容任务步骤所遇到的程序开发问题。
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