--- title: "Hive を使用する" slug: "hadoop-chadoop-4-2" tags: ["Cloud Hadoop", "Cloud Hadoop ecosystem 활용"] updated: 2026-09-17T09:25:49Z published: 2026-09-17T09:25:49Z canonical: "guide.ncloud-docs.com/hadoop-chadoop-4-2" stale: true --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Hive を使用する Classic環境で利用できます。 このガイドでは、Object Storageバケットにデータを保存した後、Hueと Beelineを用いて簡単な Hiveクエリを実行する方法について説明します。 ## アーキテクチャの例 引き続き保存する必要のあるデータは Object Storageバケットに保存し、Cloud Hadoopクラスタは必要なときにだけ使用します。 Hiveクエリを実行すると、次のステップ通りにクエリが実行されます。 1. Hiveクライアントから Cloud Hadoopクラスタにある Hiveサーバにクエリを提出 2. サーバはクエリを処理し、マスターサーバにインストールされたメタデータ DB(MySQL)にメタデータをリクエスト 3. サーバは Object Storageのバケットに保存されているデータをロード 4. Hiveサーバはクライアントに結果を返す ## Hiveテーブル作成 例) NAVERクラウドプラットフォームの Object Storageバケットにサンプルデータファイルをアップロードし、Hiveでこのデータを使用できるように Hive External Tableを作成 参考 Object Storageバケットにあるデータを使用するには、`hive-site.xml`に以下のような構成が必要です。 ``` fs.s3a.access.key= fs.s3a.connection.ssl.enabled=false fs.s3a.endpoint=http://kr.objectstorage.ncloud.com fs.s3a.impl=org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem fs.s3a.secret.key= ``` Hiveテーブルを作成する方法は、次の通りです。 1. [サンプルデータ](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/lahman591-csv.zip?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D)をダウンロードして圧縮を展開し、`AllstarFull.csv`ファイルを Object Storageバケットにアップロードします。 参考 提供されるサンプルデータは [Lahman's Baseball Database](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/lahman591-csv.zip?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) 2012バージョンの一部であり、データのすべての著作権は Sean Lahmanにあります。 ![chadoop-4-5-001_ja.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-001_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) - Hiveでは、データファイルの locationをフォルダ単位で読み込むため、1つのフォルダにつき1つのデータを保存します。(推奨)。 2. **Ambari Hive View2.0** または **Hue Hiveエディタ** で、下記の構文で Hive External Tableを作成します。 - `location`: データセットファイルが保存されたバケットパスを指定 ``` DROP table allstarfull; CREATE external TABLE if not EXISTS `allstarfull` ( `playerID` VARCHAR(20), `yearID` INT, `gameNum` INT, `gameID` VARCHAR(30), `teamID` VARCHAR(4), `lgID` VARCHAR(4), `GP` INT, `startingPos` INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' location 's3a://deepdrive-hue/input/lahman2012/allstarfull'; ``` ## Hiveクエリの実行 Cloud Hadoopが提供する様々なツールを用いて Hiveクエリを実行できます。このガイドでは、以下のでクエリを実行する方法について説明します。 - - Hueの Hiveインタプリタ - Hiveクライアントのうち、SQLLine CLIをベースにした Beeline ### Hueの Hiveインタプリタ Hueの Hiveインタプリタを用いて Hiveクエリを実行する方法は、次の通りです。 1. Hueにログインし、Hiveインタプリタで HiveQLクエリを実行します。 ``` SELECT * FROM allstarfull LIMIT 10; ``` 2. 結果画面を通じて s3にアップロードしたファイルが Hiveテーブルと連携されたか確認します。 ![chadoop-4-5-002_C_ko.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-002_C_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) ### Beeline Beelineを用いて Hiveクエリを実行する方法は、次の通りです。 1. Hiveクライアントがインストールされたホストに直接アクセスし、以下のコマンドで Beelineセッションを開始します。 ``` beeline -u "jdbc:hive2://[HIVE-SERVER2-SERVER]:10000" -n hive ``` 参考 ホストへのアクセス方法は、[SSHでクラスタノードにアクセス](/docs/ja/hadoop-chadoop-3-2)ガイドをご参照ください。 - **[HIVE-SERVER2-SERVER]** にはマスターノード(m-00x)アドレスを入力します。 2. Beelineプロンプトが表示されたら、HiveQLクエリを実行します。 ``` beeline> INSERT OVERWRITE DIRECTORY 's3a://deepdrive-hue/output/' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT playerid, sum(gp) from allstarfull group by playerid; ``` 参考 クエリを保存する前に、Object Storageバケットに指定した場所(ディレクトリ)が存在するか確認します。 - 以下のクエリは結果を出力せず、Object Storageに保存します。 3. 以下のコマンドを実行して結果が正常に保存されたか確認します。 ``` hadoop fs -cat s3a://deepdrive-hue/output/000000_0 ``` ![chadoop-4-5-003_ja.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-003_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) 結果は次の通りです。 ``` aaronha01,24 aasedo01,1 abreubo01,2 adamsac01,0 adcocjo01,2 ageeto01,2 aguilri01,3 aguirha01,1 alexado01,0 alfoned01,1 allendi01,6 allenjo02,1 alleyge01,1 allisbo01,2 alomaro01,12 ... ``` ## Hueの LLAPを有効化 Hueのエディタリストで LLAPを有効にする方法は、次の通りです。 参考 Cloud Hadoopコンソールで作成したクラスタを選択した後、 **[Application別に見る]** を通じて Ambari Web UIにアクセスできます。詳細は、[Ambaru UI](/docs/ja/hadoop-chadoop-3-4)ガイドをご参照ください。 1. Ambariに接続し、 **[Hive]** > **[CONFIGS]** > **[SETTINGS]** で Hive LLAPを有効にします。設定を追加した後、 **[SAVE]** ボタンを押して保存し、 **[RESTART]** ボタンを押して再起動します。 ![chadoop-4-5-008_ko.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-008_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) 1. **[Hue]** > **[CONFIGS]** > **[Hue Service Module]** で Hue Hive LLAP Moduleを有効にします。設定を追加した後、**[SAVE]** ボタンを押して保存し、**[RESTART]** ボタンを押して再起動します。 ![chadoop-4-5-009_ko.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-009_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D) 1. Hueのエディタリストで LLAPエディタが有効になっていることが確認できます。 ![chadoop-4-5-010_ja.png](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/chadoop-4-5-010_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A27%3A09Z&se=2026-10-26T16%3A27%3A09Z&sr=c&sp=r&sig=wYmXN8wZlMRYzTrZLsHc%2Bo%2B0Rba2johN3rCJZ7mQJz8%3D)