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环境
数据
实验步骤与结果
（1）环境启动
（2）Hive基本操作
环境
Hadoop集群开发环境、mysql、Hive环境
数据
course.txt、sc.txt、student.txt
实验步骤与结果
（1）环境启动
①执行命令：“start-all.sh” #启动hadoop服务，
②执行命令：“service mysql start” #启动mysql服务
③执行命令：”hive” #启动hive
执行命令：“mysql -uroot -p” #启动mysql，需输入密码进入
如果正确，结果就如下图
（2）Hive基本操作
①表的基本操作
hive的清屏命令 ctrl+l
删除表 ：hive> drop table if exists表名;
看一下数据库
创建数据库 输入：create database studentInfo；
接下来在studentInfo这个数据库中建表
输入：use studentInfo;
建表 输入： create table student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as textfile;
create table course(Cno int,Sname string) row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as textfile;
create table sc(Sno int,Cno int,Grade int) row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as textfile;
（先进库才能show tables）
②数据加载与录入
在hadoop家目录下导入表
接着去hive下输入：load data local inpath ‘/home/hadoop/student.txt’ overwrite into table student;
同时还有另外两个表
输入：load data local inpath ‘/home/hadoop/course.txt’ overwrite into table course;
输入：load data local inpath ‘/home/hadoop/sc.txt’ overwrite into table sc;
③开始测试（类SQL语句）
（注意要在自己的那个数据库里 use database）
查询全体学生的学号和姓名，输入：select Sno,Sname from student;
查询选修课程的学生姓名，输入：select distinct Sname from student inner join sc on student.Sno=Sc.Sno （select distinct用于返回唯一不同的值。inner join内连接）（每一次这种查找都会通过mapreduce进行操作可以看到 ）
查询学生的总人数，输入：select count(*) from student
