从零自学Hadoop(18)：Hive的CLI和JDBC

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。

阅读目录

• 序
• Hive CLI(old CLI)
• Beeline CLI(new CLI)
• JDBC
• Demo下载
• 系列索引

本文版权归mephisto和博客园共有，欢迎转载，但须保留此段声明，并给出原文链接，谢谢合作。

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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。

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      

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://localhost:10000 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;      

　　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-2.6.0.jar
hive-exec-0.13.1.jar
hive-jdbc-0.13.1.jar
hive-service-0.13.1.jar
httpclient-4.3.4.jar
httpcore-4.3.2.jar
log4j-1.2.16.jar
slf4j-api-1.7.6.jar
slf4j-log4j12-1.7.6.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。

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　　到此，本章节的内容讲述完毕。

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

　　【源】从零自学Hadoop系列索引

博文作者：mephisto

博文出处：http://www.cnblogs.com/mephisto

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