Hive：使用beeline连接和在eclispe中连接

在mysql5.7.18安装、Hive2.1.1安装和配置（基于Hadoop2.7.3集群）中，已经讲到了mysql和hive的安装和配置。本篇博客第一部分讲的是使用beeline连接hive的方法，第二部分讲的是在eclipse中远程连接hive。

准备工作

1、启动hadoop服务

2、启动mysql服务

使用beeline连接

1、启动hiveserver2服务

在根目录下， 使用下面的命令启动hiveserver2服务：

hive --service hiveserver2

注意：建议使用hive.log来观察是否有错误之类的，hive.log默认存储在/tmp/${user.name}/下。我本人在操作这一步的时候等了一大会仍然没有停止，也没有强制关闭此进程（强制关闭可能会带来问题：Hive启动提示端口10000被占用：SelectChannelConnector@0.0.0.0:10000: java.net.BindException），所以我直接又开了一个命令行窗口，在另一个窗口进行的以下操作。

2、beeline操作

Step1： 在根目录下输入

beeline

命令，会出现beeline的版本信息

Step2： 输入

!connect jdbc:hive2://localhost:10000

，会提示你输入用户名和密码。因为在hive-site.xml文件中默认不认证，我们也没有更改，所以这里用户名和密码直接回车即可。

Step3： 连接成功之后，便可以进行数据库的查询等操作了，查询结果应该和直接用hive进入的命令行的执行结果相同。

如下图：

在eclispe中连接

1、启动hiveserver2服务

使用命令开启hiveserver2服务：

hive --service hiveserver2

2、Eclispe中连接hadoop

详见：Eclipse中使用Hadoop集群模式开发配置及简单程序示例（Windows下），主要是HDFS的连接。

3、简单代码示例

Step1： 新建一个Java Project，在新建一个class文件

Step2： 导入jar包

Build Path->Configure Build Path->Libraries，将下列jar包添加到项目中：

$HIVE_INSTALL/lib下的全部jar包和

/hadoop-2.5.1/share/hadoop/common下所有jar包，及里面的lib目录下所有jar包

/hadoop-2.5.1/share/hadoop/hdfs下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

/hadoop-2.5.1/share/hadoop/yarn下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

Step3： 代码如下：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

public class hiveTest {

//连接函数
public static Connection getConnection(){
Connection connection = null;
try {
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://192.168.163.131:10000", "", "");
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return connection;
}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Connection con = getConnection();
Statement stmt = con.createStatement();
String querySQL = "SELECT * FROM default.student";
ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);

//输出查询结果
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1)+" " + res.getString(2));
}

}

}

Step4： 右击代码 –> Run As –> Run on Hadoop，运行结果如下：



注：HWI的使用详见：http://www.cnblogs.com/xinlingyoulan/p/6025692.html

参考文章：http://blog.csdn.net/hyj_13/article/details/51027604