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Hive數(shù)據(jù)庫是Apache Hadoop項目的一個分支，提供了一種將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的機(jī)制。它允許用戶通過SQL查詢Hadoop數(shù)據(jù)源，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換為常見數(shù)據(jù)格式，例如ON、CSV和Apache Parquet等，使得處理海量數(shù)據(jù)變得更加容易和高效。
但是，對于Hive數(shù)據(jù)庫來說，安全是一個非常重要的問題。其中一個重要的方面就是保護(hù)訪問密碼。在這篇文章中，我們將向大家介紹。
hive數(shù)據(jù)庫默認(rèn)密碼
在安裝Hive數(shù)據(jù)庫之前，我們需要先安裝Hadoop并啟動它。Hive數(shù)據(jù)庫一般會綁定一個默認(rèn)密碼，以確保訪問Hive數(shù)據(jù)庫的用戶有所限制，只有部分授權(quán)的用戶才能使用Hive。
事實上，Hive數(shù)據(jù)庫的默認(rèn)密碼是“空密碼”。這意味著任何人都可以訪問Hive數(shù)據(jù)庫，只要他們能夠連接到Hive數(shù)據(jù)庫所在的服務(wù)器。因此，為了確保Hive數(shù)據(jù)庫的安全性，我們必須更改默認(rèn)的密碼。
修改Hive數(shù)據(jù)庫密碼
為了保持Hive數(shù)據(jù)庫的安全性，我們可以采取以下步驟來修改密碼：
1.打開終端窗口，連接到Hive數(shù)據(jù)庫所在的計算機(jī)，并使用管理員權(quán)限運(yùn)行終端。
2.啟動Hive服務(wù)器，并使用Hive管理員賬戶登錄到Hive終端窗口。
3.輸入以下命令更改Hive管理員賬戶的密碼：
ALTER USER hive_user SET PASSWORD ‘新密碼’;
4.確認(rèn)新密碼是否成功設(shè)置：
SHOW USERS;
在這個步驟中，你也可以創(chuàng)建一個新用戶，并授權(quán)他們訪問Hive數(shù)據(jù)庫。而授予權(quán)限最簡單的方式是使用SQL語句：
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE sampledb TO sample_user;
通過這個SQL語句，sample_user可以獲得sampledb數(shù)據(jù)庫中所有表的操作權(quán)限。
在保護(hù)Hive數(shù)據(jù)庫安全的同時，更改默認(rèn)密碼對于數(shù)據(jù)庫的管理員來說是必要的。新的密碼更好是強(qiáng)密碼，同時也應(yīng)該更具可讀性，方便管理員以后的記憶和使用。在此之后，我們也可以根據(jù)需要創(chuàng)建新用戶，并授權(quán)他們訪問Hive數(shù)據(jù)庫。這些步驟確保了Hive數(shù)據(jù)庫的安全性，以及維持了其穩(wěn)定性同時簡化了日常維護(hù)的任務(wù)。
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Hive入門概述
1.1 什么是Hive
Hive：由Facebook開源用于解決海量結(jié)構(gòu)化日志的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。
Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張表，并提供類SQL查詢功能。本質(zhì)是：將HQL轉(zhuǎn)化成MapReduce程序
Hive處理的數(shù)據(jù)存儲在HDFS
Hive分析數(shù)據(jù)底層的實現(xiàn)是MapReduce
執(zhí)行程序運(yùn)行在Yarn上
1.2 Hive的優(yōu)缺點
1.2.1 優(yōu)點
操作接口采用類SQL語法，提供快速開發(fā)的能力（簡單、容易上手）。
避免了去寫MapReduce，減少開發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本。
Hive的執(zhí)行延遲比較高，因此Hive常用于數(shù)據(jù)分析，對實時性要求不高的場合。
Hive優(yōu)勢在于處理大數(shù)據(jù)，對于處理小數(shù)據(jù)沒有優(yōu)勢，因為Hive的執(zhí)行延遲比較高。
Hive支持用戶自定義函數(shù)，用戶可以根據(jù)自己的需求來實現(xiàn)自己的函數(shù)。
1.2.2 缺點
1．Hive的HQL表達(dá)能力有限
（1）迭代式算法無法表達(dá)
（2）數(shù)據(jù)挖掘方面不擅長
2．Hive的效率比較低
（1）Hive自動生成的MapReduce作業(yè)，通常情況下不夠智能化
（2）Hive調(diào)優(yōu)比較困難，粒度較粗
1.3 Hive架構(gòu)原理
1．用戶接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java訪問hive)、WEBUI（瀏覽器訪問hive）
2．元數(shù)據(jù)：Metastore
元數(shù)據(jù)包括：表名、表所屬的數(shù)據(jù)庫（默認(rèn)是default）、表的擁有者、列/分區(qū)字段、表的類型（是否是外部表）、表的數(shù)據(jù)所在目錄等；
默認(rèn)存儲在自帶的derby數(shù)據(jù)庫中，推薦使用MySQL替代derby存儲Metastore
3．Hadoop
使用HDFS進(jìn)行存儲，使用MapReduce進(jìn)行計算。
4．驅(qū)動器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：將SQL字符串轉(zhuǎn)換成抽象語法樹AST，這一步一般都用第三方工具庫完成，比如antlr；對AST進(jìn)行語法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL語義是否有誤。
（2）編譯器（Physical Plan）：將AST編譯生成邏輯執(zhí)行計劃。
（3）優(yōu)化器（Query Optimizer）：對邏輯執(zhí)行計劃進(jìn)行優(yōu)化。
（4）執(zhí)行器（Execution）：把遲態(tài)邏輯執(zhí)行計劃轉(zhuǎn)換成可以運(yùn)行的物理計劃。對于Hive來說，就是MR/Spark。
Hive通過給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令(SQL)，使用自己的Driver，結(jié)合元數(shù)據(jù)(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce，提交段帆到Hadoop中執(zhí)行，最后，將執(zhí)行返回的結(jié)果輸出到用戶交互接口。
1.4 Hive和數(shù)據(jù)庫比較
由于 Hive 采用了類似SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解為數(shù)據(jù)庫。其實從結(jié)構(gòu)上來看，Hive 和數(shù)據(jù)庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述 Hive 和數(shù)據(jù)庫的差異。數(shù)據(jù)庫可以用在 Online 的應(yīng)用中，但是Hive 是為數(shù)據(jù)倉庫而設(shè)計的，清楚這一點，有助于從應(yīng)用角度理解 Hive 的特性。
1.4.1 查詢語言
由于SQL被廣泛的應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉庫中，因此，專門針對Hive的特性設(shè)計了類SQL的查詢語言HQL。熟悉SQL開發(fā)的開發(fā)者可以很方便的使用Hive進(jìn)行開發(fā)。
1.4.2 數(shù)據(jù)存儲位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數(shù)據(jù)都是存儲在 HDFS 中的。而數(shù)據(jù)庫則可以將數(shù)據(jù)保存在塊設(shè)備或者本地文件系統(tǒng)中。
1.4.3 數(shù)據(jù)更新
由于Hive是針對數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用設(shè)計的，而數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容是讀多寫少的。因此，Hive中不建議對數(shù)據(jù)的改寫，所有的數(shù)據(jù)都是在加載的時候確定好的。而數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常是需要經(jīng)常進(jìn)行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加數(shù)據(jù)，使用 UPDATE … SET修碼燃源改數(shù)據(jù)。
1.4.4 索引
Hive在加載數(shù)據(jù)的過程中不會對數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理，甚至不會對數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，因此也沒有對數(shù)據(jù)中的某些Key建立索引。Hive要訪問數(shù)據(jù)中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數(shù)據(jù)，因此訪問延遲較高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行訪問數(shù)據(jù)，因此即使沒有索引，對于大數(shù)據(jù)量的訪問，Hive 仍然可以體現(xiàn)出優(yōu)勢。數(shù)據(jù)庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對于少量的特定條件的數(shù)據(jù)的訪問，數(shù)據(jù)庫可以有很高的效率，較低的延遲。由于數(shù)據(jù)的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數(shù)據(jù)查詢。
1.4.5 執(zhí)行
Hive中大多數(shù)查詢的執(zhí)行是通過 Hadoop 提供的 MapReduce 來實現(xiàn)的。而數(shù)據(jù)庫通常有自己的執(zhí)行引擎。
1.4.6 執(zhí)行延遲
Hive 在查詢數(shù)據(jù)的時候，由于沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導(dǎo)致 Hive 執(zhí)行延遲高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有較高的延遲，因此在利用MapReduce 執(zhí)行Hive查詢時，也會有較高的延遲。相對的，數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行延遲較低。當(dāng)然，這個低是有條件的，即數(shù)據(jù)規(guī)模較小，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到超過數(shù)據(jù)庫的處理能力的時候，Hive的并行計算顯然能體現(xiàn)出優(yōu)勢。
1.4.7 可擴(kuò)展性
由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可擴(kuò)展性是和Hadoop的可擴(kuò)展性是一致的（世界上更大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2023年的規(guī)模在4000 臺節(jié)點左右）。而數(shù)據(jù)庫由于 ACID 語義的嚴(yán)格限制，擴(kuò)展行非常有限。目前更先進(jìn)的并行數(shù)據(jù)庫 Oracle 在理論上的擴(kuò)展能力也只有100臺左右。
1.4.8 數(shù)據(jù)規(guī)模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce進(jìn)行并行計算，因此可以支持很大規(guī)模的數(shù)據(jù)；對應(yīng)的，數(shù)據(jù)庫可以支持的數(shù)據(jù)規(guī)模較小。
怎樣查看hive建的外部表的數(shù)據(jù)庫
進(jìn)入HIVE之前要把HADOOP給啟動起來，因為HIVE是基于HADOOP的。所有的MR計算都是在HADOOP上面進(jìn)行的。
在命令行中輸入：hive。這個時候就可以順利的進(jìn)入HIVE了。當(dāng)然了，如果你想直接執(zhí)行HQL腳本文件可以這樣：hive -f xxxxx.hql。
進(jìn)入hive之后一一般默認(rèn)的數(shù)據(jù)庫都是default。如果你切穗慧換數(shù)據(jù)庫的話所建的表都會是在default數(shù)據(jù)庫里面。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的語法是：激族巧create database database_name;非常簡單的，其實hive跟mysql的語法還是比較相似的。為什么呢？請明鍵繼續(xù)往下
切換數(shù)據(jù)庫的時候可以輸入：use database_name；
查看所有數(shù)據(jù)庫的時候可以輸入：show databases;
查看所有表的時候可以輸入：show tables
看表結(jié)構(gòu)的時候可以輸入：describe tab_name;
關(guān)于hive數(shù)據(jù)庫默認(rèn)密碼的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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