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第一个Hive客户端是Hive命令行界面（CLI）。要掌握Hive CLI客户端的更多细节，可能有助于查看（有点忙碌的）Hive体系结构。
在第二个图中，体系结构进行了简化，只关注运行CLI时所需的组件。
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这些是在Hadoop集群上运行CLI时所需的Hive组件。在这里，您以本地模式运行Hive，本地模式使用本地存储，而不是HDFS。
要运行Hive CLI，请执行hive命令并将CLI指定为要运行的服务。在下面的列表中，您可以看到所需的命令以及我们的一些首个HiveQL语句。 （列表中包含使用A-B-C模型的步骤注释，以引导您注意到键盘命令。）
<！ （A）$ $ HIVE_HOME / bin hive --service cli （B） hive> set hive。 CLI。打印。当前。分贝= TRUE; （C） 配置单元（默认）> CREATE DATABASE ourfirstdatabase; OK所用时间：3. 756秒 （D） 配置单元（默认）>使用ourfirstdatabase; OK所用时间：0.039秒 （E） hive（ourfirstdatabase）> CREATE TABLE our_first_table（>名字字符串，>姓氏字符串，> EmployeeId INT）; OK所需时间：0.043秒hive（ourfirstdatabase）> quit; （F） $ ls / home / biadmin / Hive / warehouse / ourfirstdatabase。 db our_first_table 第一个命令（请参阅步骤A）使用$ HIVE_HOME环境变量启动Hive CLI。 -service cli命令行选项指示Hive系统启动命令行界面，尽管您可以选择其他服务器。
<！接下来，在步骤B中，告诉Hive CLI打印当前的工作数据库，以便知道您在命名空间中的位置。 （在我们解释如何使用下一个命令之后，这个语句会有意义，所以请紧紧抓住。）在步骤C中，使用HiveQL的数据定义语言（DDL）创建第一个数据库。 （请记住，Hive中的数据库只是特定表所在的名称空间;因为一组表可以被认为是一个数据库或模式，您可以使用SCHEMA来代替DATABASE来实现相同的结果。
更具体地说，您使用DDL告诉系统创建一个名为ourfirstdatabase的数据库，然后在步骤D中使用USE命令将该数据库设置为后续HiveQL DDL命令的默认值。在步骤E中，创建第一个表，并给它（相当合适）的名字our_first_table。（到目前为止，您可能已经认为它看起来很像SQL，根据您习惯的哪种RDBMS，在语法上可能会有一些细微的差别 - 而且您会是对的。）最后的命令是步骤F，执行你选择的Hive仓库目录的目录列表，以便你可以看到our_first_table实际上已经存储在磁盘上。你设置蜂巢。 metastore。仓库。 dir变量指向Linux虚拟机中的本地目录/ home / biadmin / Hive / warehouse，而不是像在适当的Hadoop集群上那样使用HDFS。
创建表之后，查看表的元数据很有意思。在生产环境中，可能有数十个表或更多，因此有时可以查看表结构。您
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和
使用HiveQL命令使用Hive CLI执行此操作，但Hive Web Interface（HWI）服务器为此类操作提供了有用的界面。
使用HWI服务器而不是CLI也可以更安全。在生产环境中使用CLI时必须仔细考虑，因为运行CLI的计算机必须能够访问整个Hadoop集群。因此，系统管理员通常使用安全shell（ssh）等工具，以便为运行CLI的机器提供受控和安全的访问以及提供网络加密。但是，当使用HWI Server时，用户只能通过其Web浏览器访问HWI Server允许的Hive数据。
