Hive数据仓库介绍
可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用程序，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用程序，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive的核心架构主要由以下四个组件组成：
用户接口：包括CLI、Client API（Java API、Thrift/REST API）、WebUI。
元数据存储：通常是存储在关系型数据库如MySQL、Derby中，Hive将元数据存储在数据库中，如表的名称、表的列、分区及其属性、表的属性（如是否支持事务）等。
Hadoop/HDFS：用于存储Hive中的数据。
查询执行引擎：包括编译器、优化器、执行器，Hive通过将HQL转换为一系列的MapReduce任务执行，从而完成数据查询。
Hive的数据模型包括表（Table）、外部表（External Table）、分区（Partition）、桶（Bucket）。Hive中的表是纯逻辑表，就是只存储表的定义，真正的数据是存储在HDFS中的。创建表的时候，只需要指定表里的列，数据类型。Hive支持常见的SQL数据类型，但与标准SQL的数据类型稍微有些差异，比如包含的字符串类型STRING，是用来替代标准SQL的VARCHAR类型，并且Hive的字符串可以指定字符集。
总的来说，Hive是一个强大的数据仓库工具，它使得在Hadoop上进行数据分析和处理变得更加简单和高效。
Hive Java API 允许开发人员通过Java程序与Hive进行交互，执行查询、获取结果、管理元数据等。要使用Hive Java API，你需要在你的Java项目中包含Hive的JDBC驱动，并且你的Hive服务需要是运行状态。
以下是一个简单的示例，展示了如何使用Hive Java API连接到Hive并执行一个简单的查询：
添加依赖：
首先，确保你的Java项目中包含了Hive JDBC驱动的依赖。如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加如下依赖：
xml复制代码<dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>YOUR_HIVE_VERSION</version> </dependency>
请将YOUR_HIVE_VERSION替换为你正在使用的Hive版本。
编写Java代码：
下面是一个简单的Java程序，使用Hive Java API连接到Hive并执行一个查询：
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
public class HiveJdbcClient {
private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
public static void main(String[] args) throws Exception {
try {
Class.forName(driverName);
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}
// replace "hive" here with the name of the user the queries should run as
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000/default", "hive", "");
Statement stmt = con.createStatement();
String tableName = "testHiveDriverTable";
stmt.execute("drop table if exists " + tableName);
stmt.execute("create table " + tableName + " (key int, value string)");
// show tables
String sql = "show tables '" + tableName + "'";
System.out.println("Running: " + sql);
ResultSet res = stmt.executeQuery(sql);
if (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
// describe table
sql = "describe " + tableName;
System.out.println("Running: " + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1) + " " + res.getString(2));
}
// load data into table
// NOTE: filepath has to be local to the hive server
// NOTE: /tmp/a.txt is a ctrl-A separated file with two fields per line
String filePath = "/tmp/a.txt";
stmt.execute("load data local inpath '" + filePath + "' into table " + tableName);
// select * query
sql = "select * from " + tableName;
System.out.println("Running: " + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(String.valueOf(res.getInt(1)) + " " + res.getString(2));
}
// regular hive query
sql = "select count(1) from " + tableName;
System.out.println("Running: " + sql);
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
stmt.close();
con.close();
}
}
在上面的代码中，我们首先加载了Hive JDBC驱动，然后创建了一个到Hive服务的连接。之后，我们执行了一些DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）操作，比如创建表、加载数据和执行查询。最后，我们关闭了语句和连接。
请注意，你需要将localhost:10000替换为你的HiveServer2运行的实际主机名和端口号，并根据需要调整用户名和密码。同时，确保你的HiveServer2配置允许通过JDBC进行连接。
运行程序：
编译并运行你的Java程序。如果一切正常，你应该能够在控制台上看到查询结果。
这就是使用Hive Java API的基本流程。当然，根据实际需求，你可能还需要处理更复杂的查询、错误处理、连接池管理等。
Hive权限管理主要涉及到对Hive中数据的访问和操作的权限控制。以下是Hive权限管理的一些主要方面：
基于存储的授权：这种授权方式主要对存储在HDFS上的文件以及MetaStore中的元数据进行权限控制。当Hive的安全性配置为使用Storage Based Authorization时，它会根据文件系统中的权限来认证对元数据的操作。然而，这种方式的授权粒度较粗，没有提供列级别或行级别的访问控制。
基于SQL标准的hiveserver2授权模式：HiveServer2中支持一种完全兼容SQL的授权模型。这种授权方式不仅支持对用户的授权认证，还支持对角色的授权认证。角色可以看作是一组权限的集合，通过角色为用户授权。一个用户可以具有一个或多个角色。这种授权方式的粒度较细，可以在SQL执行时对权限进行精准控制。但需要注意的是，启用这种认证方式后，某些命令如dfs、add、delete、compile和reset等可能会被禁用。
基于Apache Ranger & Sentry的组件授权：这种授权方式需要依赖第三方组件来实现，可以提供更细粒度的权限控制。
基于元数据库的权限管理：Hive基于元数据库（如MySQL）来管理多用户并控制权限。元数据存储在元数据库中，而数据文件则存储在HDFS上。控制元数据即控制可访问的数据文件。用户的权限信息都存储在元数据表中。
在配置Hive权限管理时，建议使用角色来进行权限分配，因为用户和组都是Linux系统的，可能存在不可控因素。通过角色，可以更方便地管理和分配权限。
总的来说，Hive的权限管理是一个复杂而重要的任务，需要根据实际需求和场景来选择合适的授权方式和策略。同时，也需要定期审计和更新权限设置，以确保数据的安全性和合规性。
在Hive中进行角色授权，可以通过Hive的SQL语法来实现。下面是一个简单的步骤说明：
创建角色：
首先，你需要创建一个角色。角色可以看作是一组权限的集合，可以方便地为多个用户分配相同的权限。创建角色的SQL命令如下：
CREATEROLE role_name;
其中，role_name是你想要创建的角色的名称。
2. 授权角色：
创建角色后，你可以使用GRANT命令为角色授权。你可以授权角色对数据库、表、视图等对象的操作权限。授权角色的SQL命令如下：
GRANT privilege_list ON object TO role_name;
其中：
* `privilege_list` 是你要授权的权限列表，可以是SELECT、INSERT、UPDATE等Hive支持的权限。如果要授权所有权限，可以使用`ALL`。* `object` 是你要授权的对象，可以是数据库名、表名等。* `role_name` 是你在第一步中创建的角色的名称。
例如，如果你想要授权一个角色data_reader对所有数据库和表的查询权限，你可以执行以下命令：
sql复制代码GRANT SELECT ON DATABASE * TO ROLE data_reader;GRANT SELECT ON TABLE * TO ROLE data_reader;
为用户分配角色：
创建并授权角色后，你还需要将角色分配给用户，这样用户才能拥有角色所持有的权限。为用户分配角色的SQL命令如下：
GRANT ROLE role_name TO USER user_name;
其中，role_name 是你在前面步骤中创建的角色的名称，user_name 是你想要分配角色的用户的名称。
通过以上步骤，你就成功地在Hive中进行了角色授权。用户现在将能够执行他们在角色中被授予的权限。需要注意的是，Hive的权限管理可能会受到Hive配置、集群配置以及其他因素的影响，因此在实际应用中，还需要根据具体情况进行调整和优化。