1つのハイブと非対話型モードのコマンドライン
- hive -e：セミコロンなしでコマンドラインから指定されたHQLを実行します。
hive -e ‘select * from dumy limit 100’ >a.txt
- hive -f：HQLフットを実行します
hive -f /home/my/hive-script.sql
3）hive -i：Hiveインタラクティブシェルに入るときに、最初にスクリプトでHQLステートメントを実行します
hive -i /home/my/hive-init.sql
4）hive -v：実行されたHQLステートメントを追加で出力する冗長詳細;
5）hive -S：サイレントスリエントモード、MR-Jobの変換情報を表示せず、最終結果のみを表示します
hive -S -e ‘select * from student
6）hive --hiveconf <property = value>：指定されたプロパティの値を使用します
HIVE_HOME/bin/hive --hiveconf mapred.reduce.tasks=2 //启动时,配置reduce个数2（只在此session中有效）
7）hive --service serviceName：サービスを開始します
hvie --service hiveserver2
8）ハイブ[–データベーステスト]：CLIインタラクティブインターフェイスに入り、デフォルトでデフォルトデータベースを入力します。[]コンテンツをテストデータベースに直接追加します。
hive --database test
2. Hiveインタラクティブモードのコマンド：
quit / exit：CLIを終了します
reset：すべての構成パラメーターをリセットし、hive-site.xmlの構成に初期化します。前と同じように、setコマンドを使用してreduceの数を設定します。
set <key>=<value>：Hiveランタイム構成パラメーターを設定します。優先度が最も高く、同じキーです。次の設定は以前の設定を上書きします。
set –v：すべてのHive構成パラメーターとHadoop構成パラメーターを出力します。
//找出和"mapred.reduce.tasks"相关的设置
hive -e 'set -v;' | grep mapred.reduce.tasks
addコマンド：add File [S] / Jar [S] / Archive [S] *を含め、1つ以上のファイル、jarパッケージ、またはアーカイブをDistributeCacheに追加します。追加後、MapおよびReduceタスクで使用できます。たとえば、udf関数をカスタマイズしてjarパッケージに入力する場合は、関数を作成する前にadd jarコマンドを使用してjarパッケージを追加する必要があります。そうしないと、クラスが見つからないというエラーが報告されます。
list 命令：リストFile [S] / Jar [S] / Archive [S]を含みます。現在のDistributeCache内のファイル、jarパッケージ、またはアーカイブを一覧表示します。
delete 命令：ファイル[S] /ジャー[S] /アーカイブ[S]の削除を含めます*。DistributeCacheからファイルを削除します。
//将file加入缓冲区
add file /root/test/sql;
//列出当前缓冲区内的文件
list file;
//删除缓存区内的指定file
delete file /root/test/sql;
create命令：カスタム関数を作成します：hive>一時関数udfTestを「com.cstore.udfExample」として作成します。
source <filepath>：CLIでスクリプトファイルを実行します。
//相当于[root@ncst test]# hive -S -f /root/test/sql
hive> source /root/test/sql;
！：CLIでLinuxコマンドを実行します。
dfs：CLIでhdfsコマンドを実行します
3.クエリ結果を保存する3つの方法：
hive -S -e 'select * from dummy' > a.txt //分隔符和hive数据文件的分隔符相同
[root@hadoop01 ~]# hive -S -e "insert overwrite local directory '/root/hive/a'\
> row format delimited fields terminated by '\t' --分隔符\t
> select * from logs sort by te"
--使用hdfs命令导出整个表数据
hdfs dfs -get /hive/warehouse/hive01 /root/test/hive01
4.Hiveクラスター間でのインポートとエクスポート
[エクスポート]コマンドを使用して、Hiveテーブルのデータテーブルデータとデータテーブルに対応するメタデータをエクスポートします。
--导出命令
EXPORT TABLE test TO '/hive/test_export'
--dfs命令查看
hdfs dfs -ls /hive/test_export
--结果显示
/hive/test_export/_metadata
/hive/test_export/data
Importコマンドを使用して、エクスポートされたデータをハイブに再インポートします（インポートされたテーブルの名前を変更する必要があります）
--导入到内部表的命令
IMPORT TABLE data_managed FROM '/hive/test_export'
--导入到外部表的命令
Import External Table data_external From '/hive/test_export' Location '/hive/external/data'
--验证是否是外部表
desc formatted data_external
5.ハイブ-JDBC / ODBC
Hive jarパッケージでは、「org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver」がJDBCインターフェースの提供を担当します。このパッケージを使用すると、クライアントプログラムはHiveをデータベースとして使用できます。ほとんどの操作は従来の操作とは異なります。データベースの操作は同じです。Hiveを使用すると、JDBCプロトコルをサポートするアプリケーションがHiveに接続できます。Hiveが指定されたポートでhiveserverサービスを開始すると、クライアントはJavaのThriftを介してHiveサーバーと通信します。プロセスは次のとおりです。
1.ハイブサーバーサービスをオンにします。
$ hive –service hiveserver 50000（50000）
2.Hiveとの接続を確立します。
Class.forName(“org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver”);
Connectioncon=DriverManager.getConnection(“jdbc:hive://ip:50000/default,”hive”,”hadoop”)
デフォルトでは、デフォルトのデータベースにのみ接続できます。上記の2行のコードを介して接続が確立された後、他の操作は従来のデータベースと大差ありません。
3. HiveのJDBCドライバーはまだ成熟しておらず、すべてのJDBCAPIをサポートしているわけではありません。
6.HiveWebインターフェース
1.配置hive-site.xml
<property>
<name>hive.hwi.war.file</name>
<value>lib/hive-hwi-0.8.1.war</value>
<description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}.</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.host</name>
<value>0.0.0.0</value>
<description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.port</name>
<value>9999</value>
<description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
2. HiveWebサービスを開始します。
hive --service hwi
ブラウザのアドレスを入力します。3.：http://host_name:9999/hwi訪問
4. [セッションの作成]をクリックしてセッションを作成し、クエリにクエリステートメントを入力します
7.Hive作成データベース
ハイブが開始された後、デフォルトでデフォルトのデータベースがあります。または、新しいデータベースを人為的に作成することもできます。次のコマンドを実行します。
--手动指定存储位置
create database hive02 location '/hive/hive02';
--添加其他信息(创建时间及数据库备注)
create database hive03 comment 'it is my first database' with dbproperties('creator'='kafka','date'='2015-08-08');
--查看数据库的详细信息
describe database hive03;
--更详细的查看
describe database extended hive03;
--最优的查看数据库结构的命令
describe database formatted hive03;
--database只能修改dbproperties里面内容
alter database hive03 set dbproperties('edited-by'='hanmeimei');