Hive 引言

简介

hive是facebook开源，并捐献给了apache组织，作为apache组织的顶级项目(hive.apache.org)。 hive是一个基于大数据技术的数据仓库(DataWareHouse)技术，主要是通过将用户书写的SQL语句翻译成MapReduce代码，然后发布任务给MR框架执行，完成SQL 到 MapReduce的转换。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

总结

• Hive是一个数据仓库
• Hive构建在HDFS上，可以存储海量数据。
• Hive允许程序员使用SQL命令来完成数据的分布式计算，计算构建在yarn之上。(Hive会将SQL转化为MR操作)

优点：

​ 简化程序员的开发难度，写SQL即可，避免了去写mapreduce,减少开发人员的学习成本

缺点：

​ 延迟较高(MapReduce本身延迟，Hive SQL向MapReduce转化优化提交)，适合做大数据的离线处理(TB PB级别的数据，统计结果延迟1天产出)

Hive不适合场景：

​ 1：小数据量

​ 2：实时计算

• 数据库 DataBase
  • 数据量级小，数据价值高
• 数据仓库 DataWareHouse
  • 数据体量大，数据价值低

Hive 的架构

1. 简介

HDFS：用来存储hive仓库的数据文件
yarn：用来完成hive的HQL转化的MR程序的执行
MetaStore：保存管理hive维护的元数据
Hive：用来通过HQL的执行，转化为MapReduce程序的执行，从而对HDFS集群中的数据文件进行统计。

2. 图

Hive的安装

# 步骤
1. HDFS(Hadoop2.9.2)
2. Yarn(Hadoop2.9.2)
3. MySQL(5.6)
4. Hive(1.2.1)

虚拟机内存设置至少1G

1. 安装mysql数据库

参考MySQL安装文档

2. 安装Hadoop

# 配置hdfs和yarn的配置信息
[root@hive40 ~]# jps
1651 NameNode
2356 NodeManager
2533 Jps
1815 DataNode
2027 SecondaryNameNode
2237 ResourceManager

3. 安装hive

1 上传hive安装包到linux中

2 解压缩hive

[root@hadoop ~]# tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/installs
[root@hadoop ~]# mv apache-hive-1.2.1-bin hive1.2.1

3 配置环境变量

export HIVE_HOME=/opt/installs/hive1.2.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

4 加载系统配置生效

[root@hadoop ~]# source /etc/profile

5 配置hive

hive-env.sh

拷贝一个hive-env.sh:[root@hadoop10 conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh

# 配置hadoop目录
HADOOP_HOME=/opt/installs/hadoop2.9.2/
# 指定hive的配置文件目录
export HIVE_CONF_DIR=/opt/installs/hive1.2.1/conf/

hive-site.xml

拷贝得到hive-site.xml：[root@hadoop10 conf]# cp hive-default.xml.template hive-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!--hive的元数据保存在mysql中，需要连接mysql，这里配置访问mysql的信息-->
    <!--url：这里必须用ip-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop10:3306/hive</value>
    </property>
    <!--drivername-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <!--username-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!--password-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>admins</value>
    </property>
</configuration>

登录mysql创建hive数据库(使用命令行创建)

create database hive

复制mysql驱动jar到hive的lib目录中

4 启动

1. 启动 hadoop

启动hadoop

# 启动HDFS
start-dfs.sh
# 启动yarn
start-yarn.sh

2. 本地启动hive

初始化元数据：schematool -dbType mysql -initSchema

初始化mysql的hivedatabase中的信息。

3. 启动Hive的两种方式

# 本地模式启动 【管理员模式】
# 启动hive服务器，同时进入hive的客户端。只能通过本地方式访问。
[root@hadoop10 ~]# hive
Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/installs/hive1.2.1/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties
hive>

# 客户端操作之HQL(Hive Query language)

# 1.查看数据库
	hive> show databases;
# 2. 创建一个数据库
	hive> create database baizhi;
# 3. 查看database 
	hive> show databases;
# 4. 切换进入数据库
	hive> use baizhi;
# 5.查看所有表
	hive> show tables;
# 6.创建一个表
	hive> create table t_user(id string,name string,age int);
# 7. 添加一条数据(转化为MR执行--不让用，仅供测试)
	hive> insert into t_user values('1001','zhangsan',20);
# 8.查看表结构
	hive> desc t_user;
# 9.查看表的schema描述信息。(表元数据，描述信息)
	hive> show create table t_user;
	# 明确看到，该表的数据存放在hdfs中。
# 10 .查看数据库结构
	hive> desc database baizhi;
# 11.查看当前库
	hive> select current_database();
# 12 其他sql
    select * from t_user;
    select count(*) from t_user; (Hive会启动MapReduce)
    select * from t_user order by id;

---

3.hive的客户端和服务端

# 启动hive的服务器，可以允许远程连接方式访问。
// 前台启动
[root@hadoop10 ~]# hiveserver2 
// 后台启动
[root@hadoop10 ~]# hiveserver2 &

beeline客户端

# 启动客户端
[root@hadoop10 ~]# beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop10:10000
回车输入mysql用户名
回车输入mysql密码

DBeaver客户端(图形化界面)

# 1: 解压
# 2: 准备dbeaver连接hive的依赖jar
	hadoop-common-2.9.2
	hive-jdbc-1.2.1-standalone
# 3:启动

JDBC

# 导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>

# JDBC操作Hive

public static void main(String[] args) throws Exception {
    BasicConfigurator.configure();//开启日志
    //加载hive驱动
    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
    //连接hive数据库
    Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop10:10000/baizhi","root","admins");
    String sql = "select * from t_user1";
    PreparedStatement pstm = conn.prepareStatement(sql);
    ResultSet rs = pstm.executeQuery();
    while(rs.next()){
        String id = rs.getString("id");
        String name = rs.getString("name");
        int age = rs.getInt("age");
        System.out.println(id+":"+name+":"+age);
    }
    rs.close();
    pstm.close();
    conn.close();
}

4. 数据类型

数据类型（primitive，array，map，struct )

• primitive(原始类型)：

  hive数据类型	字节	备注
  TINYINT	1	java-byte 整型
  SMALLINT	2	java-short 整型
  INT	4	java-int 整型
  BIGINT	8	java-long 整型
  BOOLEAN		布尔
  FLOAT	4	浮点型
  DOUBLE	8	浮点型
  STRING		字符串 无限制
  VARCHAR		字符串 varchar(20) 最长20
  CHAR		字符串 char(20) 定长20
  BINARY		二进制类型
  TIMESTAMP		时间戳类型
  DATE		日期类型

• array（数组类型）：

  # 建表
  create table t_tab(
  	score array<float>，
      字段名 array<泛型>
  );
  

• map（key-value类型）：MAP <primitive_type, data_type>

  # 建表
  create table t_tab(
  	score map<string,float>
  );
  

• struct（结构体类型）：STRUCT <col_name:data_type, …>

  # 建表
  create table t_tab(
  	info struct<name:string,age:int,sex:char(1)>，
      列名 struct<属性名:类型,属性名:类型>
  );
  

Hive数据导入

1.自定义分隔符

# 分隔符设计

分隔符	含义	备注
,	用来表示每个列的值之间分隔符。 fields
-	用来分割array中每个元素，以及struct中的每个值，以及map中kv与kv之间。 collection items
|	用来分割map的k和v之间 map keys
\n	每条数据分割使用换行。 lines

# 建表

create table t_person(
    id string,
    name string,
    salary double,
    birthday date,
    sex char(1),
    hobbies array<string>,
    cards map<string,string>,
    addr struct<city:string,zipCode:string>
) row format delimited
fields terminated by ','--列的分割
collection items terminated by '-'--数组 struct的属性 map的kv和kv之间
map keys terminated by '|'-- map的k与v的分割
lines terminated by '\n';--行数据之间的分割

# 测试数据

1,张三,8000.0,2019-9-9,1,抽烟-喝酒-烫头,123456|中国银行-22334455|建设银行,北京-10010
2,李四,9000.0,2019-8-9,0,抽烟-喝酒-烫头,123456|中国银行-22334455|建设银行,郑州-45000
3,王五,7000.0,2019-7-9,1,喝酒-烫头,123456|中国银行-22334455|建设银行,北京-10010
4,赵6,100.0,2019-10-9,0,抽烟-烫头,123456|中国银行-22334455|建设银行,郑州-45000
5,于谦,1000.0,2019-10-9,0,抽烟-喝酒,123456|中国银行-22334455|建设银行,北京-10010
6,郭德纲,1000.0,2019-10-9,1,抽烟-烫头,123456|中国银行-22334455|建设银行,天津-20010

# 导入数据

# 在hive命令行中执行
-- local 代表本地路径，如果不写，代表读取文件来自于HDFS
-- overwrite 是覆盖的意思，可以省略。
load data [local] inpath ‘/opt/datas/person1.txt’ [overwrite] into table t_person;
# 本质上就是将数据上传到hdfs中(数据是受hive的管理)

2.JSON分割符

jar添加和数据导入，建表，在beeline里面操作

数据

# 1.本地创建json文件

{"id":1,"name":"zhangsan","sex":0,"birth":"1991-02-08"}
{"id":2,"name":"lisi","sex":1,"birth":"1991-02-08"}

添加格式解析器的jar(本地客户端命令)

# 在hive的客户端执行(临时添加jar到hive的classpath，有效期本链接内)
add jar /opt/installs/hive1.2.1/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-1.2.1.jar

# 补充：永久添加，Hive服务器级别有效。
1. 将需要添加到hive的classpath的jar，拷贝到hive下的auxlib目录下，
2. 重启hiveserver即可。

建表

create table t_person2(
    id string,
    name string,
    sex char(1),
    birth date
)row format serde 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe';

加载文件数据(本地客户端命令)

# 注意：导入的json数据dbeaver看不了。(因为导入后的表本质上就是该json文件。)
load data local inpath '/opt/person.json' into table t_person2;

查看数据

select * from t_person2;

3. 正则分隔符

数据：access.log

INFO 192.168.1.1 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#login
INFO 192.168.1.1 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#login
ERROR 192.168.1.3 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#save
WARN 192.168.1.2 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#login
DEBUG 192.168.1.3 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#login
ERROR 192.168.1.1 2019-10-19 QQ com.baizhi.service.IUserService#register

建表语句

create table t_access(
    level string,
    ip string,
    log_time date,
    app string,
    service string,
    method string
)row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'--正则表达式的格式转化类
with serdeproperties("input.regex"="(.*)\\s(.*)\\s(.*)\\s(.*)\\s(.*)#(.*)");--(.*) 表示任意字符 \\s表示空格

导入数据

load data local inpath '/opt/access.log' into table t_access;

查看数据

select * from t_access;

HQL高级

– SQL关键词执行顺序
from > where条件 > group by > having条件>select>order by>limit

注意：sql一旦出现group by，后续的关键词能够操作字段只有(分组依据字段，组函数处理结果)

HQL高级

# 0. 各个数据类型的字段访问(array、map、struct)
select name,salary,hobbies[1],cards['123456'],addr.city from t_person;
# 1. 条件查询：= != >= <=
select * from t_person where addr.city='郑州';
# 2. and or between and
select * from t_person where salary>5000 and array_contains(hobbies,'抽烟');
# 3. order by[底层会启动mapreduce进行排序]
select * from t_person order by salary desc;
# 4. limit(hive没有起始下标)
select * from t_person sort by salary desc limit 5;
# 5. 去重
select distinct addr.city  from t_person;
select distinct(addr.city) from t_person;

# 表连接
select ...
from table1 t1 left join  table2 t2 on 条件
where 条件
group by
having

1. 查询性别不同，但是薪资相同的人员信息。
select 
    t1.name,t1.sex,t1.salary,
    t2.name,t2.sex,t2.salary
from t_person t1 join t_person t2 on t1.salary = t2.salary 
where t1.sex != t2.sex;

2. 查询拥有相同第一爱好且来自不同城市的人信息。
SELECT 
	t1.name,t1.salary,t1.hobbies,t1.addr.city,
	t2.name,t2.salary,t2.hobbies,t2.addr.city
from t_person t1 join t_person t2 on t1.hobbies[0]=t2.hobbies[0]
where t1.addr.city != t2.addr.city;

# 单行函数(show functions) 查看所有函数
-- 查看hive系统所有函数 
show functions;

1. array_contains(列,值);
select name,hobbies from t_person where array_contains(hobbies,'喝酒');
2. length(列)
select length('123123');
3. concat(列,列)
select concat('123123','aaaa');
4. to_date('1999-9-9')
select to_date('1999-9-9');
5. year(date),month(date),
6. date_add(date,数字)
select name,date_add(birthday,-9) from t_person;

# 组函数
概念：
max、min、sum、avg、count等。

select max(salary) from t_person where addr.city='北京';
select count(id) from t_person;

# 炸裂函数(集合函数)

-- 查询所有的爱好，
select explode(hobbies) as hobby from t_person

# lateral view 
-- 为指定表，的边缘拼接一个列。(类似表连接)
-- lateral view：为表的拼接一个列(炸裂结果)
-- 语法：from 表 lateral view explode(数组字段) 别名 as 字段名;

-- 查看id，name，爱好。一个爱好一条信息。
select id,name,hobby
from t_person lateral view explode(hobbies) t_hobby as hobby

# 分组
1. group by(查看各个城市的均薪)
select addr.city,avg(salary) from t_person group by addr.city;
2. having(查看平均工资超过5000的城市和均薪)
select addr.city,avg(salary) from t_person group by addr.city having avg(salary)>5000;
3. 统计各个爱好的人数
--explod+lateral view
select hobby,count( * )
from t_person lateral view explode(hobbies) t_hobby as hobby
group by hobby;
4. 统计最受欢迎的爱好TOP1
SELECT hb,count( * ) num
	from t_person lateral view explode(hobbies) h as hb
	group by hb
	order by num desc limit 1;

# 子查询

-- 统计有哪些爱好，并去重。
select distinct t.hobby from 
(select explode(hobbies) as hobby from t_person ) t

行列相转

# 案例表和数据

--## 表（电影观看日志）
create table t_visit_video (
    username string,
    video_name string,
    video_date date
)row format delimited fields terminated by ',';
--## 数据：豆瓣观影日志数据。(用户观影日志数据  按照天存放 1天一个日志文件)
张三,大唐双龙传,2020-03-21
李四,天下无贼,2020-03-21
张三,神探狄仁杰,2020-03-21
李四,霸王别姬,2020-03-21
李四,霸王别姬,2020-03-21
王五,机器人总动员,2020-03-21
王五,放牛班的春天,2020-03-21
王五,盗梦空间,2020-03-21

# collect_list(组函数)
作用：对分组后的，每个组的某个列的值进行收集汇总。
语法：select collect_list(列) from 表 group by 分组列;

select username,collect_list(video_name) from t_visit_video group by username;

# collect_set(组函数)
作用：对分组后的，每个组的某个列的值进行收集汇总，并去掉重复值。
语法：select collect_set(列) from 表 group by 分组列;

select username,collect_set(video_name) from t_visit_video group by username;

# concat_ws(单行函数)
作用：如果某个字段是数组，对该值得多个元素使用指定分隔符拼接。
select id,name,concat_ws(',',hobbies) from t_person;

--# 将t_visit_video数据转化为如下图效果
--统计每个人，2020-3-21看过的电影。
select username,concat_ws(',',collect_set(video_name)) from t_visit_video group by username;

全排序和局部排序

# 全局排序
语法：select * from 表 order by 字段 asc|desc;

-- 按照薪资降序排序
select * from t_person order by salary desc;

# 局部排序(分区排序)
概念：启动多个reduceTask，对数据进行排序(预排序)，局部有序。
	局部排序关键词 sort by
	默认reducetask个数只有1个，所有分区也只有一个。所以默认和全排序效果一样。
语法：select * from 表 distribute by 分区字段 sort by 字段 asc|desc;

-- 1. 开启reduce个数
	-- 设置reduce个数
	set mapreduce.job.reduces = 3;
    -- 查看reduce个数
    set mapreduce.job.reduces;
-- 2. 使用sort by排序 +distribute by 指定分区列。(使用distribute后select就只能*)
	select * from t_person distribute by addr.city sort by salary desc;

Hive中表分类

4.1 管理表

由Hive全权管理的表

​ 所谓的管理表指hive是否具备数据的管理权限，如果该表是管理表，当用户删除表的同时，hive也会将表所对应的数据删除，因此在生产环境下，为了防止误操作，带来数据损失，一般考虑将表修改为非管理表-外部表

总结：Hive的管理，表结构，hdfs中表的数据文件，都归Hive全权管理。---- hive删除管理表，HDFS对应文件也会被删除。

缺点：数据不安全。

4.2 外部表

引用映射HDFS数据作为表管理,但无法删除数据

外部表和管理表最大的区别在于删除外部表，只是将MySQL中对应该表的元数据信息删除，并不会删除hdfs上的数据，因此外部表可以实现和第三方应用共享数据。在创建外表的时候需要添加一个关键字"external"即可。create external xxx()…

# 创建外部表
1. 准备数据文件personout.txt
2. 上传至hdfs中，该数据文件必须被放在一个单独的文件夹内。该文件夹内的数据文件被作为表数据
3. 创建表: create external location
	在最后使用location 指定hdfs中数据文件所在的文件夹即可。
    create external table t_personout(
        id int,
        name string,
        salary double,
        birthday date,
        sex char(1),
        hobbies array<string>,
        cards map<string,string>,
        addr struct<city:string,zipCode:string>
    )row format delimited
    fields terminated by ',' --列的分割
    collection items terminated by '-'--数组 struct的属性 map的kv和kv之间
    map keys terminated by '|'
    lines terminated by '\n'
    location '/file';
    
4. 查询表数据

4.3 分区表

将表按照某个列的一定规则进行分区存放，减少海量数据情况下的数据检索范围，提高查询效率；

举例：电影表、用户表

分区方案：按照用户区域、电影类型

应用：依据实际业务功能，拿查询条件的列作为分区列来进行分区，缩小MapReduce的扫描范围，提高MapReduce的执行效率，

总结：

​ table中的多个分区的数据是分区管理

​ 1：删除数据按照分区删除。如果删除某个分区，则将分区对应的数据也删除(外部表，数据删除，数据文件依然在)。

​ 2：查询统计，多个分区被一个表管理起来。

​ select * from 表 where 分区字段为条件。

4.3.1 创建分区表

数据源文件

# 文件"bj.txt" (china bj数据)
1001,张三,1999-1-9,1000.0
1002,李四,1999-2-9,2000.0
1008,孙帅,1999-9-8,50000.0
1010,王宇希,1999-10-9,10000.0
1009,刘春阳,1999-9-9,10.0
# 文件“tj.txt” (china tj数据)
1006,郭德纲,1999-6-9,6000.0
1007,胡鑫喆,1999-7-9,7000.0

建表

create external table t_user_part(
	id string,
	name string,
	birth date,
	salary double
)partitioned by(country string,city string)--指定分区列,按照国家和城市分区。
row format delimited
fields terminated by ',' 
lines terminated by '\n';

创建分区表并导入数据

# 导入china和bj的数据
load data local inpath "/opt/bj.txt" into table t_user_part partition(country='china',city='bj');
# 导入china和heb的数据
load data local inpath "/opt/tj.txt" into table t_user_part partition(country='china',city='tj');

查看分区信息

show partitions t_user_part;

使用分区查询:本质上只要查询条件在存在分区列

select * from t_user_part where city = 'bj'

删除分区信息

会连同分区数据一块删除

外部分区表，删除后，hive不管理数据，但是数据文件依然存在

alter table t_user_part drop partition(country='china',city='bj');

添加分区(了解)

alter table t_user_part add partition(country='china',city='heb') location '/file/t_user_part/heb';

# 表分类
1. 管理表
	hive中table数据和hdfs数据文件都是被hive管理。
2. 外部表--常用--hdfs文件安全。
    hive的table数据，如果删除hive中的table，外部hdfs的数据文件依旧保留。
3. 分区表--重要。
	将table按照不同分区管理。
	好处：如果where条件中有分区字段，则Hive会自动对分区内的数据进行检索(不再扫描其他分区数据)，提高hive的查询效率。

Hive自定义函数

内置函数

# 查看hive内置函数
show functions;
# 查看函数描述信息
desc function max;

用户自定义函数UDF

用户定义函数-UDF:user-defined function

操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。

1. 用户定义函数-UDF

user-defined function

操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。

简单来说：

UDF:返回对应值，一对一

# 0. 导入hive依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>

# 1.定义一个类继承UDF
1. 必须继承UDF
2. 方法名必须是evaluate

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
@Description(
        name = "hello",
        value = "hello(str1,str2)-用来获取 '你好 str1,str2 有美女吗?'的结果"//这里的中文解释以后看的时候会有乱码，最好写英文。
)
public class HelloUDF extends UDF {
    // 方法名必须交evaluate
    public String evaluate(String s1,String s2){
        return "你好，"+s1+","+s2+"有美女吗?";
    }
}

# 2. 配置maven打包环境，打包jar

<properties>
    <!--解决编码的GBK的问题-->
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<build>
        <finalName>funcHello</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                <version>2.4</version>
                <configuration>
                    <includes>
                        <!--将function包下的所有类和子包下所有类，进行打包-->
                        <include>**/function/**</include>
                    </includes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

# 打包
mvn package

# 3. 上传linux，导入到函数库中。

# 在hive命令中执行
add jar /opt/doc/funcHello.jar; # hive session级别的添加，
delete jar /opt/doc/funcHello.jar; # 如果重写，记得删除。

create [temporary] function hello as "function.HelloUDF"; # temporary是会话级别。
# 删除导入的函数
drop [temporary] function hello;

# 4. 查看函数并使用函数

-- 1. 查看函数
desc function hello;
desc function extended hello;
-- 2. 使用函数进行查询
select hello(userid,cityname) from logs;

导入奇葩的依赖方法-pentahu

# 下载
https://public.nexus.pentaho.org/repository/proxied-pentaho-public-repos-group/org/pentaho/pentaho-aggdesigner-algorithm/5.1.5-jhyde/pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde-javadoc.jar
# 放在本地英文目录下
D:\work\pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde-javadoc.jar
# 执行mvn安装本地依赖的命令
D:\work> mvn install:install-file -DgroupId=org.pentaho -DartifactId=pentaho-aggdesigner-algorithm  -Dversion=5.1.5-jhyde  -Dpackaging=jar  -Dfile=pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde-javadoc.jar