本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop学习(18)：Hive的CLI和JDBC，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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序

         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。

Hive CLI(old CLI)

    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：
    复制代码

    usage: hive
     -d,--define           Variable subsitution to apply to hive
                                      commands. e.g. -d A=B or --define A=B
     -e          SQL from command line
     -f                     SQL from files
     -H,--help                        Print help information
     -h                     Connecting to Hive Server on remote host
        --hiveconf    Use value for given property
        --hivevar          Variable subsitution to apply to hive
                                      commands. e.g. --hivevar A=B
     -i                     Initialization SQL file
     -p                         Connecting to Hive Server on port number
     -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
     -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the
                                      console)

    复制代码
    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

Beeline CLI(new CLI)

    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;

JDBC

    一：介绍

    　　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
    复制代码

    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

    复制代码

    四：添加类HiveDemo

    　　添加HiveDriver
    复制代码

        static {
            try {
                Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
            } catch (ClassNotFoundException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }

    复制代码

    　　添加test()方法
    复制代码

       /**
         * @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();
            }
        }

    复制代码

    　　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。
   

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