[Hive] 02 - 基本操作之【命令行和CLIs】

淩亂°似流年 2022-01-19 01:23 744阅读 0赞

**环境**

*  宿主机：Windows 10 64\_bit
 *  虚拟机：VMware pro 12
    
     *  CentOS 7.5 64\_bit
     *  Hadoop-2.6.5
     *  MariaDB-5.5.60
     *  Hive 1.2.2
 *  SecureCRT 7.3

**目录**

0、命令行

1、Hive-命令行界面（Command Line Interface，CLI）：旧的Hive CLI

\----1.0 变量与属性之4个命名空间：hivevar、hiveconf、system、env

\----1.1 `hive [-S] -e`：一次使用的命令

\----1.2 `hive -f`选项：从脚本文件中执行Hive查询

\----1.3 `hive -i`选项：在进入交互模式之前执行脚本

\----1.4 Hive CLI其它：自动补全、查看操作历史命令、执行hadoop dfs命令、注释

\----1.5、Hive资源

2、Beeline CLI：新的Hive CLI

\----2.0 Beeline CLI

\----2.1 HiveServer2 JDBC：多种URLs、数据类型、安全集群的JDBC客户端设置

\----2.2 Python客户端

\----2.3 Ruby客户端

\----2.4 与其它客户端集成：SQuirrel SQL Client 、SQL Developer、DbVisSoftware's DbVisualizer

\----2.5 与其它工具集成的高级特性

3、HCatalog CLI

4、变量替换

**正文**

# 0、命令行 #

任何在Hive交互式shell窗口【以后简称为：Hive shell窗口】 （Hive CLI和Beeline）、终端执行的命令都可以叫命令行。总之，在提示符后面输入的都叫命令行。

在终端执行hive安装包下`/bin/hive` shell脚本（将`$HIVE_HOME/bin`加入到环境变量`PATH`中后，只需在shell提示符中输入`hive [相应的参数等等]`，就能在shell环境中直接使用hive命令行）。目的是提供Hive服务的通道，示例：

[root@master apache-hive-1.2.2-bin]# hive --help
    Usage ./hive <parameters> --service serviceName <service parameters>
    Service List: beeline cli help hiveburninclient hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledump rcfilecat schemaTool version 
    Parameters parsed:
      --auxpath : Auxillary jars 
      --config : Hive configuration directory
      --service : Starts specific service/component. cli is default
    Parameters used:
      HADOOP_HOME or HADOOP_PREFIX : Hadoop install directory
      HIVE_OPT : Hive options
    For help on a particular service:
      ./hive --service serviceName --help
    Debug help:  ./hive --debug --help
    [root@master apache-hive-1.2.2-bin]# hive --version
    Hive 1.2.2
    Subversion git://vgumashta.local/Users/vgumashta/Documents/workspace/hive-git -r 395368fc6478c7e2a1e84a5a2a8aac45e4399a9e
    Compiled by vgumashta on Sun Apr 2 13:12:26 PDT 2017
    From source with checksum bd47834e727562aab36c8282f8161030

*  上述`help`描述了使用Hive服务的格式、命令选项
 *  其中，`Service List`提供了Hive服务列表，包括CLI（命令行界面，用户在此定义表、执行查询等。如果用户没有指定其他服务，cli将是默认的服务，即命令行界面，进去了Hive shell窗口）、beeline、help、hwi、metastore、version等
 *  `--config`参数，允许用户覆盖`$HIVE_HOME/conf`中默认的属性配置，而指向一个新的配置文件目录

命令行是非SQL语法，是和Hive交互的最常用方式。如：设置一个属性、增加一个资源等操作，这些命令可以在终端、Hive shell窗口、CLI或Beeline中通过HiveQL脚本直接使用。常用命令有：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>命令</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>quit</code>或<code>exit</code></td> 
   <td>退出交互式Hive shell窗口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>set &lt;key&gt;=&lt;value&gt;</code></td> 
   <td>为一个特定的配置变量设置一个值。<font>变量名拼写错了也不会报错</font></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>set</code></td> 
   <td>给变量赋值，或打印一个被用户或Hive重写了的配置变量列表。单独一个<code>set</code>会打印出命名空间hivevar、hiveconf、system、env中所有的变量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>set -v</code></td> 
   <td>打印所有的Hadoop和Hive的配置变量。除4个命名空间的变量外，还会打印Hadoop中所定义的所有属性，比如：控制HDFS、MapReduce的属性</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>reset</code></td> 
   <td>重新设置配置项为默认值。任何在命令行被使用<code>set</code>命令或者<code>-hiveonf</code>的参数将会恢复默认值。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>! &lt;command&gt;</code></td> 
   <td>在Hive中执行一个Shell命令，如：<code>!pwd;</code>打印当前所在工作目录</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>&lt;query string&gt;</code></td> 
   <td>执行Hive查询并且打印标准输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>dfs &lt;dfs command&gt;</code></td> 
   <td>在Hive shell窗口执行一个dfs命令</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>list FILE[S] 、list JAR[S]、list ARCHIVE[S]</code></td> 
   <td><font>列出被增加到分布式缓存中的资源</font></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>list FILE[S] &lt;filepath&gt;* list JAR[S] &lt;filepath&gt;* list ARCHIVE[S] &lt;filepath&gt;*</code></td> 
   <td>检查是否给定的资源已经被添加到分布式缓存中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>add [FILE[S]|JAR[S] |ARCHIVE[S] ] &lt;filepath&gt; &lt;filepath&gt;*</code></td> 
   <td><font>增加一个或者多个文件，jar包，或者压缩包到分布式缓存的资源列表中</font></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>add [FILE[S] |JAR[S] |ARCHIVE[S] ] &lt;ivyurl&gt; &lt;ivyurl&gt;*</code></td> 
   <td>自Hive 1.2.0起，增加一个或者多个文件，jar包或者压缩包到分布式缓存的资源列表中使用类似ivy://group:module:version?query_string的lvy URL</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>delete [FILE[S]|JAR[S] |ARCHIVE[S] ] &lt;filepath&gt;*</code></td> 
   <td><font>删除分布式缓存中的一些资源</font></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>delete FILE[S] &lt;ivyurl&gt; &lt;ivyurl&gt;*，delete JAR[S] &lt;ivyurl&gt; &lt;ivyurl&gt;*，delete ARCHIVE[S] &lt;ivyurl&gt; &lt;ivyurl&gt;*</code></td> 
   <td>自Hive 1.2.0起，移除通过 添加到分布式缓存中的资源</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>source &lt;filepath&gt;</code></td> 
   <td>在CLI中执行一个脚本文件</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

实例：

hive> set mapred.reduce.tasks=32;
    hive> reset;
    hive> !pwd; 执行shell命令
    /usr/local/src/apache-hive-1.2.2-bin
    hive> dfs -ls; 执行dfs命令
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-05-23 22:04 .sparkStaging
    -rw-r--r--   3 root supergroup     632207 2019-04-24 14:59 yy.txt
    hive> show databases; 显示数据库
    OK
    default
    ...
    
    hive> set; 单独一个set
    _hive.hdfs.session.path=/tmp/hive/root/b1c6efd4-eeb4-4532-9c9d-e5740bbb77e7
    ...
    ....
    hive> set -v;
    _hive.hdfs.session.path=/tmp/hive/root/13c83bed-b10c-4702-8384-b28fdf93cab7
    ...
    dfs.block.access.key.update.interval=600
    ...
    dfs.namenode.accesstime.precision=3600000
    ...
    hadoop.bin.path=/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop
    ...
    hive.analyze.stmt.collect.partlevel.stats=true
    ...
    mapreduce.am.max-attempts=2
    ...
    yarn.acl.enable=false
    ...
    env:CLASSPATH=/usr/local/src/hadoop-2.6.5/etc/hadoop:/usr...
    ...
    system:file.encoding=UTF-8
    ...
    system:java.class.version=52.0
    ...
    system:os.name=Linux
    ...
    system:user.home=/root
    system:user.language=en
    system:user.name=root
    system:user.timezone=GMT+08
    hive> set system:file.encoding; 打印变量
    system:file.encoding=UTF-8
    hive> set env:HADOOP_PREFIX; 打印变量
    env:HADOOP_PREFIX=/usr/local/src/hadoop-2.6.5
    hive> quit; 退出Hive

# 1、Hive-命令行界面（Command Line Interface，CLI）：旧的Hive CLI #

值得注意的是：自2013年5月发布的hive-0.11引入**HiveServer2**后，**HiveServer2**拥有自己的**CLI**（**Beeline**，是一个基于SQLLine的JDBC客户端，增加了多用户、安全和其他与HiveServer2兼容的特性（Hive CLI没有））。由于新的发展方向是HiveServer2，所以Hive CLI将被弃用。

在HiveService2文档可查看：[使用Beeline替换Hive CLI的实现][Beeline_Hive CLI]、[一种新的命令行shell-Beeline][shell-Beeline]

**CLI**选项如下：下方命令等价于`help -H`

[root@master Cshell]# hive --help --service cli
    usage: hive
     -d,--define <key=value>          Variable subsitution to apply to hive
                                      commands. e.g. -d A=B or --define A=B
        --database <databasename>     Specify the database to use
     -e <quoted-query-string>         SQL from command line
     -f <filename>                    SQL from files
     -H,--help                        Print help information
        --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
     -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
     -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the
                                      console)

在终端（bash shell）中，执行`hive`时，没有`-e`、`-f`选项，hive将进入Hive shell交互式窗口。

## 1.0 变量与属性之4个命名空间：hivevar、hiveconf、system、env ##

**变量和属性**，是在不同上下文中使用的术语，但在大多数情况下，两者功能是相同的。  
`--define key=value` 与`--hivevar key=value`等价。用于在命令行定义自定义变量，以便在Hive脚本中引用，满足不同情况的执行。这些键值对会被放到**hivevar命名空间**中，从而区分于其它3种内置命名空间（hiveconf、system、env）。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>使用权限</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><b>hivevar</b></td> 
   <td>可读可写</td> 
   <td>Hive-0.8.0以上版本，用户自定义变量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><b>hiveconf</b></td> 
   <td>可读可写</td> 
   <td>Hive相关的配置属性</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><b>system</b></td> 
   <td>可读可写</td> 
   <td>Java定义的配置属性</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><b>env</b></td> 
   <td>只可读</td> 
   <td>Shell环境（如bash）定义的环境变量</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**hivevar**  
通过命令行定义一个变量，并用`set`打印出来

[root@master apache-hive-1.2.2-bin]# hive --define foo=bar
    hive> set foo;
    foo=bar

`set`命令给变量赋一个新的值。

hive> set foo=bar2;
    hive> set foo;
    foo=bar2
    hive> set hivevar:foo;
    hivevar:foo=bar
    hive> set foo;
    foo=bar2

其中前缀`hivevar:`是可选的。但是，指定系统属性、环境变量必须使用`system:`、`env:`前缀。

在CLI中HIve QL语句中的变量引用，会先被替换，然后提交给处理器：

hive (default)> use hive_bczn;
    OK
    Time taken: 0.028 seconds
    hive (hive_bczn)> create table toss1(i int, ${hivevar:foo} string);
    OK
    Time taken: 0.605 seconds
    hive (hive_bczn)> describe toss1;
    OK
    i                       int                                         
    bar                     string                                      
    Time taken: 0.244 seconds, Fetched: 2 row(s)
    hive (hive_bczn)> drop table toss1;
    OK
    Time taken: 0.884 seconds

**hiveconf**  
对于`--hiveconf`选项（0.7.\*+版本支持），用于配置Hive行为的所有属性。在0.8.0+版本中增加的`hive.cli.print.current.db`属性，用于在CLI提示符前显示当前所在的数据库名，默认数据库名是`default`，该属性默认值是`false`。

hive> set hive.cli.print.current.db=true;
    hive (default)> create database if not exists hive_bczn;
    OK
    Time taken: 1.326 seconds
    hive (default)> show databases;
    OK
    default
    hive_bczn
    ...
    hive (default)> use hive_bczn;
    OK
    Time taken: 0.028 seconds
    hive (hive_bczn)>

`hive> set hive.cli.print.current.db=true;`等价于在终端输入`hive --hiveconf hive.cli.print.current.db=true;`。  
也可以增加新的`hiveconf`属性（0.8.0+支持），并且一样的可以被Hive QL语句引用：

hive (hive_bczn)> set hiveconf:y=1111;
    hive (hive_bczn)> set y;
    y=1111

**system和env**  
当需要指定系统属性、环境变量时，必须分别使用`system:` 、`env:`前缀。举例：**env**命名空间作为向Hive传递变量的一个可选方式

[root@master ~]# YEAR=2019 hive -e "select * from mytable where year=${env:YEAR}";

查询处理器会在`where`子句中查看到实际的变量值`2019`。

## 1.1 `hive [-S] -e`：一次使用的命令 ##

不进入Hive shell交互式窗口执行查询，即执行结束后Hive CLI立即退出，`-e`选项满足这个需求：

[root@master ~]# hive -e "select * from mytable limit 3";

还可以将查询结果保存到一个文件中：`-S`选项开启静默模式（Silence），这样打印结果中就没有`OK`、`Time taken ...`等信息，以及其他不重要的信息。

[root@master ~]# hive -S -e "select * from mytable limit 3" > /tmp/myquery;

重定向到了本地文件系统中，而不是HDFS中。

还有个重要“应用”，比如记不清某个属性名时，可模糊获取而无需滚动`set`命令的结果进行查找，例：记不清哪个属性指定了管理表的`warehouse`（数据仓库）的路径，管道功能。

[root@master ~]# hive -S -e "set" | grep warehouse
    hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://master:9000/user/hive/warehouse
    hive.warehouse.subdir.inherit.perms=true
    spark.sql.warehouse.dir=hdfs://master:9000/user/hive/warehouse

## 1.2 `hive -f`选项：从脚本文件中执行Hive查询 ##

使用`-f`选项执行脚本文件（file），文件中有一个或多个查询语句。约定俗成地将这些Hive查询文件保存为后缀名为`.q`、或`.hql`的文件。

[root@master ~]# cat /path/to/file/withqueries.hql
    select * from xtable limit 10;
    [root@master ~]# hive -f /path/to/file/withqueries.hql

当然，这个脚本文件可以是存放在HDFS、S3等中的。

hive -f hdfs://<namenode>:<port>/hive-scripts.sql
    hive -f s3://mys3bucket/s3-script.sql

也可以在Hive shell窗口中，使用`source`命令执行脚本文件

hive> source /path/to/file/withqueries.hql;

## 1.3 `hive -i`选项：在进入交互模式之前执行脚本 ##

`hive -i <filename>`允许指定一个文件，当CLI启动时，在提示符出现前，先执行这个文件。Hive会自动在`HOME`目录下寻找名为`.hiverc`的文件（或 指定目录下的脚本），并自动执行该文件中的命令（如果文件中有的话）。

这解决了：需要频繁执行某些命令。例如：设置系统属性、或增加对于Hadoop的分布式内存进行自定义的Hive扩展的Jar包文件。

典型举例：`HOME/.hiverc`文件，注意末尾加分号`;`

add jar /path/to/custom_hive_extensions.jar;
    set hive.cli.print.current.db=true;
    set hive.exec.mode.local.auto=true;
    set hive.cli.print.header=true;
    set hive.root.logger=INFO,console;

*  第1行：表示向Hadoop分布式内存中增加一个jar文件
 *  第2行：表示修改CLI提示符前显示当前所在工作数据库
 *  第3行：表示“鼓励”Hive如果可以使用本地模式执行（即便当Hadoop是以分布式模式或伪分布式模式执行时）的话，尽量本地执行，这样可以加快小数据集的数据查询速度
 *  第4行：表示显示字段名称
 *  第5行：表示指定日志的级别和输出方式。Hive使用log4j进行日志记录，这些日志记录默认不是标准输出，而是由Hive的log4j属性文件（通常在`conf/`目录下）定义的一个日志文件，采用WARN级别，写到`/tmp/<userid>/hive.log`

[root@master src]# ll /tmp/root/*.log           
    -rw-r--r-- 1 root root 357170 Jun 11 21:34 /tmp/root/hive.log

Hive-1.2.2默认没有`.hiverc`文件，需要自己新建。

[root@master ~]# hive -i /home/my/hive_init.hql

## 1.4 Hive CLI其它 ##

**自动补全功能**  
在输入的过程中，敲击`Tab`键，CLI会自动补全可能的关键字或函数。  
注意：当向CLI输入语句时，如果某些行是以Tab键开头的，可能会提示`Display all 475 possibilities? (y or n)`而输入流后面的字符会被认为是对这个提示的回复，从而导致命令执行失败。

hive> Display all 475 possibilities? (y or n)

**查看操作历史命令**  
CLI不会将多行命令和查询作为一个单独的历史条目，Hive会将最近的10000行命令记录到文件`$HOME/.hivehistory`中

[root@master ~]# locate .hivehistory
    /home/cyg/.hivehistory
    /root/.hivehistory
    [root@master ~]# ls -a
    .hivehistory ...
    ....
    [root@master ~]#

**执行shell命令**  
格式：`! [shell命令];`  
但是，在Hive CLI中不支持需要用户进行输入的交互式命令，不支持shell的管道功能和文件名的自动补全功能，例如：不支持`! ls *.hql;`，显示所有以`.hql`结尾的文件。  
**执行hadoop dfs命令**

hive> dfs -ls /;
    Found 7 items
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-04-26 12:26 /data
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-05-25 20:50 /hadoop
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-04-24 12:11 /input
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-04-24 15:39 /output
    drwx-wx-wx   - root supergroup          0 2019-04-22 16:45 /tmp
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-04-25 19:58 /user
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-04-24 12:31 /usr

Hive-1.2.2不支持`fs`。  
上述命令等价于：在bash shell中执行`hadoop dfs`命令。但是：在Hive CLI中执行更高效，因为hadoop dfs命令每次都要启动一个新的JVM实例，而Hive会在同一个进程中执行这些命令。  
**Hive脚本、CLI中如何进行注释**  
以`--`开头的字符串表示注释

-- Copyright (c) 2019.
    -- This is the best hive script.
    select * from mytable;

hive> show databases --注释;
    OK
    default
    hive_bczn
    Time taken: 0.045 seconds, Fetched: 2 row(s)
    hive> --注释
        > show databases;
    OK
    default
    hive_bczn
    Time taken: 0.027 seconds, Fetched: 2 row(s)

## 1.5、Hive资源 ##

以后再添加学习内容。

JAR、ARCHIVE、  
ivy URL

> ivy是一种免费的基于java的依赖管理器，是Ant的一个子项目。它提供了包括依赖传递，ant集成，maven存储库兼容，持续集成，html报告等功能。有一个术语叫做transitive dependencies（传递依赖）。某些jar文件依赖于其他jar文件才能正常工作。通过使用ivy，一次声明好，以后，就只需要了解一个项目中的主要jar文件就行了。

参考：  
[ivy简介][ivy]  
[Apache ivy官网][Apache ivy]  
[Hive资源][Hive]

# 2、Beeline CLI：新的Hive CLI #

Beeline从`Hive-0.11+`版本开始引入的；**HiveServer2**`Hive-0.14+`开始使用Beeline。  
在前面【0、命令行之`hive --help`命令】就提到Service List提供的服务列表其中就有Hiveserver（`Hive-0.15+`不再支持）、**HiveServer2**（`Hive-0.11+`开始引入）。

[root@master cyg]# hive --service hiveserver2  & （&表示在后台运行）

当需要用Java、Python等程序实现通过JDBC等驱动的方式访问Hive时，就使用上述这种启动方式了。即 Hive 远程服务启动方式（端口号10000）。

Hive主要有3种启动方式：

*  命令行模式：终端输入`hive`、或`hive --service cli`（旧Hive CLI和新Hive CLI（Beeline CLI））
 *  Web界面的启动方式：`hive --service hwi &`。浏览器访问地址是`127.0.0.1:9999/hwi`
 *  远程服务启动方式（端口号10000）：`hive --service hiveserver2 &`，这是使用Hive的推荐方式。

其中，**HiveServer2**允许远程客户端使用多种编程语言（如Python/Jave），通过HiveServer2，客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作（向hive提交请求，取回结果），并支持多于一个客户端的并发请求（HiveServer不支持）。

参考：  
[Hive官方使用手册-Beeline CLI][Hive_-Beeline CLI]，指向链接内容是**HiveServer2 Clients**  
[Hive的内置服务和hiveserver/hiveserver2的比较][Hive_hiveserver_hiveserver2]

## 2.0 Beeline CLI ##

如何进入Beeline CLI？和Hive CLI是一样的。都是运行`/hive安装目录/bin/脚本`

[root@master cyg]# beeline
    Beeline version 1.2.2 by Apache Hive
    beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000 scott tiger
    ....
    0: jdbc:hive2://localhost:10000> show tables;
    show tables;
    +-------------------+
    |     tab_name      |
    +-------------------+
    | primitives        |
    | src               |
    +-------------------+

或者在终端指定参数的方式运行。这样这个命令将会保存在shell历史命令里。

[root@master cyg]# beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/default -n scott -w password_file
    ...

**Beeline 命令**  
以`!`开头

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>命令</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>!&lt;SQLLine command&gt;</code></td> 
   <td>SQLLine命令清单请访问http://sqlline.sourceforge.net/。例：<code>!quit</code>退出Beeline客户端</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>!delimiter</code></td> 
   <td>设置在Beeline中写查询的界定符。允许使用多字符界定符，但是引号、斜杠、<code>--</code>是不允许的。默认是分号<code>;</code> 例：<code>!delimiter $$</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**Beeline Hive命令**  
当使用Hive JDBC驱动时，Hive自带的命令（Hive CLI命令行）也能在Beeline中运行。

一样使用`;`来结束命令，脚本中可以`--`作为前缀进行注释。有哪些命令可参考前面【0、命令行之表格】。

**Beeline CLI 命令行可选项**

表格参考：  
[Beeline Command Options][]

**输出格式**

在Beeline中，结果可以被展示为多种格式，格式可以在`outputformat`参数中设置。

*  `table`，这是默认格式，结果中行对应表中的一行，每行使用分隔符将不同列的取值分开
 *  `vertical`，结果中每行被展示为一个key-value格式的块，其中key是列名
 *  `xmlattr`，结果被展示为一个xml格式的文件，每行结果对应XML中的元素
 *  `xmlelements`，结果被展示为一个XML格式，每行是XML中的一个元素result，每行取值是其子元素
 *  `Separated-Value Output Formats`，一行的取值被不同的分隔符分开，有5种`separated-value` 输出格式可用：csv、tsv、csv2、tsv2 、dsv（后面3种从`Hive-0.14+`开始引入）

**HiveServer2 日志**  
从`Hive-0.14+`版本开始，HiveServer2操作日志是可以通过Beeline客户端获取的。  
[这些参数][Link 1]可配置日志。

**取消查询**

*  当有一个查询正在运行时，在Beeline shell界面，输入`Ctrl+C`，Beeline进程将会取消查询、并关闭到HiveServer2的Socket连接。但前提是设置了`hive.server2.close.session.on.disconnect=true`；
 *  从`Hive-2.2.0+`开始，当正在运行查询时，输入`Ctrl+C`，不会退出Beeline shell界面；此时，再输入一次`Ctrl+C`，将退出Beeline shell界面。当没有在运行查询时，在Beeline shell界面，输入`Ctrl+C`，将退出Beeline shell界面。

注意：`!quit`是退出Beeline shell的推荐方式。

**在终端脚本里进行后台查询**  
Beeline能在不连接批处理终端的情况下，使用`nohup`或`disown`命令自动运行脚本。  
一些版本的Beeline客户端，可能需要一个工作区来支持`nohup`命令，才能很好地将进程放在后台运行而不停止它。  
需要更新下方环境变量：

export HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Djline.terminal=jline.UnsupportedTerminal"

使用`nohup`和`&`将会把进程放进后台并允许终端断开连接而Beeline进程持续运行：

nohup beeline --silent=true --showHeader=true --outputformat=dsv -f query.hql </dev/null > /tmp/output.log 2> /tmp/error.log &

## 2.1 HiveServer2 JDBC：多种URLs、数据类型、安全集群的JDBC客户端设置 ##

> **JDBC**（Java DataBase Connectivity，Java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。有了JDBC，向各种关系数据发送SQL语句就是一件很容易的事。

HiveServer2有一个JDBC驱动，它支持嵌入式、或远程连接HiveServer2。远程HiveServer2模式是推荐模式，它更加安全而且不需要直接的HDFS或者元数据的用户使用权限。

**连接URLs**  
1）连接URL的格式  
HiveServer2 URL是一个类似下方语法的字符串：

jdbc:hive2://<host1>:<port1>,<host2>:<port2>/dbName;initFile=<file>;sess_var_list?hive_conf_list#hive_var_list

具体含义[参考][Link 2]  
2）远程、或嵌入模式的连接URL  
JDBC连接URL格式的前缀是 `jdbc:hive2://` ，而驱动是 `org.apache.hive.jdbc.HiveDriver`。

*  远程模式，URL格式是`jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;initFile=<file>`(默认的HiveServer2端口是10000)
 *  嵌入模式，URL格式是`jdbc:hive2:///;initFile=<file>`（没有主机或者端口号）

其中，参数`initFile`是`Hive 2.2.0+` 版本才支持的。  
3）使用HTTP Mode连接HiveServer2的连接URL  
JDBC 连接 URL：`jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;transportMode=http;httpPath=<http_endpoint>`

*  `<http_endpoint>` 是相应的HTTP端的配置在`hive-site.xml`，默认值是`cliservice`
 *  HTTP传输模式的端口默认是10001

4）在HiveServer2启用SSL时的连接URL  
JDBC 连接 URL： `jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;ssl=true;sslTrustStore=<trust_store_path>;trustStorePassword=<trust_store_password>`

*  `<trust_store_path>` 是客户端的信任库文件存放路径
 *  `<trust_store_password>` 是信任库的密码

HTTP 模式：`jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;ssl=true;sslTrustStore=<trust_store_path>;trustStorePassword=<trust_store_password>;transportMode=http;httpPath=<http_endpoint>`

5）当启用 ZooKeeper 服务发现时的连接URL

以ZooKeeper为基础的服务发现是在`Hive 0.14.0`版本启用高可用后引进的，并且随着HiveServer2进行了升级。一个JDBC URL指定`<zookeeper quorum>`需要被用来使用这些特性。  
具体[参考][Link 3]

6）命名的连接URL  
从`Hive 2.1.0+`开始，Beeline支持通过环境变量命名的URL连接字符串。例：命名一个环境变量`BEELINE_URL_<name>`，执行 `!connect blue`命令，它将会查找BEELINE\_URL\_BLUE然后用它来建立连接。  
这样，方便系统管理员为用户指定环境变量，用户也不需要每次连接都键入全部URL。

7）重新建立连接

习惯上，`!reconnect` 将刷新一个已经建立的连接，它不会在`!close` 被执行后再运行。

从`Hive 2.1.0+`开始，Beeline会记住上一次成功连接的URL， 甚至在一次`!close` 被执行后仍然可以重新建立连接。  
另外，如果用户执行一次`!save`，那么它会被保存在`beeline.properties`文件中，这也允许了`!reconnect` 通过复杂的Beeline会话重新连接这个被保存的最后连接URL。这也允许使用`beeline -r` 在启动时的命令行窗口中执行重新连接。

8）配置`hive-site.xml` 文件来自动连接HiveServer2

从`Hive 2.2.0+`开始，才支持。  
具体[参考][Link 4]

9）配置`beeline-site.xml` 文件来自动连接HiveServer2

具体[参考][Link 5]

10）如何使用JDBC

前面讲述了那么多连接URL的方式。接下来将是实践。  
[具体参考][Link 6]

通过JDBC可以操作存储在一个关系型数据库或其它表格型格式中的数据。步骤：

*  加载HiveServer2 JDBC驱动。自`Hive 1.2.0+`起，不再需要使用`Class.forName()`明确地加载JDBC驱动程序；  
    `Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");`
 *  通过一个Connection对象让JDBC驱动连接数据库；  
    `Connection cnct = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://<host>:<port>", "<user>", "<password>");`
 *  通过创建一个 Statement对象提交SQL给数据库并且使用它的方法`executeQuery()`；

Statement stmt = cnct.createStatement();
    ResultSet rset = stmt.executeQuery("SELECT foo FROM bar");

*  处理结果集，如果需要处理的话。

样例[参考][Link 7]

**用于HiveServer2 JDBC的数据类型**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Hive类型</th> 
   <th>对应的Javal类型</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>TINYINT</td> 
   <td>byte</td> 
   <td>有符号或无符号的1字节整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SMALLINT</td> 
   <td>short</td> 
   <td>有符号的2字节整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>INT</td> 
   <td>int</td> 
   <td>有符号的4字节整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>long</td> 
   <td>有符号的8字节整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>double</td> 
   <td>单精度数字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>double</td> 
   <td>双精度数字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DECIMAL</td> 
   <td>java.math.BigDecimal</td> 
   <td>固定精度的十进制数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>boolean</td> 
   <td>布尔值（0 或1）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>STRING</td> 
   <td>String</td> 
   <td>字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TIMESTAMP</td> 
   <td>java.sql.Timestamp</td> 
   <td>日期和时间值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BINARY</td> 
   <td>String</td> 
   <td>二进制数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>下方是复杂类型</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ARRAY</td> 
   <td>String – json encoded</td> 
   <td>一种数据类型的值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MAP</td> 
   <td>String – json encoded</td> 
   <td>键值对</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>STRUCT</td> 
   <td>String – json encoded</td> 
   <td>结构化的数据</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**用于安全集群的JDBC客户端设置**

具体[参考][Link 8]

当使用Kerberos身份验证连接到HiveServer2时，URL格式为：

jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;principal=<Server_Principal_of_HiveServer2>

> Kerberos是一种计算机网络授权协议，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证。

## 2.2 Python客户端 ##

在[github][]有一个可用的Python客户端。 查阅[Setting Up HiveServer2: Python Client Driver][Setting Up HiveServer2_ Python Client Driver]获取安装和使用信息。

## 2.3 Ruby客户端 ##

Ruby客户端驱动在github上的地址是 [https://github.com/forward3d/rbhive][https_github.com_forward3d_rbhive]

## 2.4 与其它客户端集成：SQuirrel SQL Client 、SQL Developer、DbVisSoftware's DbVisualizer ##

具体[参考][Link 9]

## 2.5 与其它工具集成的高级特性 ##

*  在HTTP模式下支持Cookie Replay
 *  在HTTP模式下支持2-way SSL
 *  通过JDBC驱动器传递HTTP Header 键值对
 *  通过JDBC驱动器传递自定义HTTP Cookie 键值对

具体[参考][Link 10]

# 3、HCatalog CLI #

具体[参考][Link 11]

> HCatalog是Hadoop中的表和存储管理层，能够支持用户用不同的工具（Pig、MapReduce）更容易地表格化读写数据。  
> HCatalog从Apache孵化器毕业，并于2013年3月26日与Hive项目合并。  
> Hive版本0.11.0是包含HCatalog的第一个版本。（随Hive一起安装）

与Hive CLI是有差异的，有些命令并不能通用。

# 4、变量替换 #

具体[参考][Link 12]

以后详细补充。

参考：  
[Hive官方文档][Hive 1]

[Beeline_Hive CLI]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Replacing+the+Implementation+of+Hive+CLI+Using+Beeline
[shell-Beeline]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-Beeline%E2%80%93NewCommandLineShell
[ivy]: https://blog.csdn.net/xuchuangqi/article/details/53135228
[Apache ivy]: http://ant.apache.org/ivy/
[Hive]: https://blog.csdn.net/maizi1045/article/details/79470146
[Hive_-Beeline CLI]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients
[Hive_hiveserver_hiveserver2]: https://blog.csdn.net/themanofcoding/article/details/80868679
[Beeline Command Options]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-BeelineCommandOptions
[Link 1]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-HiveServer2Logging
[Link 2]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-ConnectionURLFormat
[Link 3]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-ConnectionURLWhenZooKeeperServiceDiscoveryIsEnabled
[Link 4]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-Usinghive-site.xmltoautomaticallyconnecttoHiveServer2
[Link 5]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-Usingbeeline-site.xmltoautomaticallyconnecttoHiveServer2
[Link 6]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-UsingJDBC
[Link 7]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBCClientSampleCode
[Link 8]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBCClientSetupforaSecureCluster
[github]: https://github.com/BradRuderman/pyhs2
[Setting Up HiveServer2_ Python Client Driver]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2#SettingUpHiveServer2-PythonClientDriver
[https_github.com_forward3d_rbhive]: https://github.com/forward3d/rbhive
[Link 9]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-IntegrationwithSQuirrelSQLClient
[Link 10]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-AdvancedFeaturesforIntegrationwithOtherTools
[Link 11]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HCatalog+CLI
[Link 12]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+VariableSubstitution
[Hive 1]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Cli