Hive 引言
簡介
hive是facebook開源,並捐獻給了apache組織,作爲apache組織的頂級項目(hive.apache.org)。 hive是一個基於大數據技術的數據倉庫(DataWareHouse)技術,主要是通過將用戶書寫的SQL語句翻譯成MapReduce代碼,然後發佈任務給MR框架執行,完成SQL 到 MapReduce的轉換。可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表,並提供類SQL查詢功能。
總結
- Hive是一個數據倉庫
- Hive構建在HDFS上,可以存儲海量數據。
- Hive允許程序員使用SQL命令來完成數據的分佈式計算,計算構建在yarn之上。(Hive會將SQL轉化爲MR操作)
優點:
簡化程序員的開發難度,寫SQL即可,避免了去寫mapreduce,減少開發人員的學習成本
缺點:
延遲較高(MapReduce本身延遲,Hive SQL向MapReduce轉化優化提交),適合做大數據的離線處理(TB PB級別的數據,統計結果延遲1天產出)
Hive不適合場景:
1:小數據量
2:實時計算
- 數據庫 DataBase
- 數據量級小,數據價值高
- 數據倉庫 DataWareHouse
- 數據體量大,數據價值低
Hive 的架構
1. 簡介
HDFS:用來存儲hive倉庫的數據文件
yarn:用來完成hive的HQL轉化的MR程序的執行
MetaStore:保存管理hive維護的元數據
Hive:用來通過HQL的執行,轉化爲MapReduce程序的執行,從而對HDFS集羣中的數據文件進行統計。
2. 圖
Hive的安裝
# 步驟
1. HDFS(Hadoop2.9.2)
2. Yarn(Hadoop2.9.2)
3. MySQL(5.6)
4. Hive(1.2.1)
虛擬機內存設置至少1G
1. 安裝mysql數據庫
參考MySQL安裝文檔
2. 安裝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. 安裝hive
1 上傳hive安裝包到linux中
2 解壓縮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 配置環境變量
export HIVE_HOME=/opt/installs/hive1.2.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
4 加載系統配置生效
[root@hadoop ~]# source /etc/profile
5 配置hive
hive-env.sh
拷貝一個hive-env.sh:[root@hadoop10 conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh
# 配置hadoop目錄
HADOOP_HOME=/opt/installs/hadoop2.9.2/
# 指定hive的配置文件目錄
export HIVE_CONF_DIR=/opt/installs/hive1.2.1/conf/
hive-site.xml
拷貝得到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的元數據保存在mysql中,需要連接mysql,這裏配置訪問mysql的信息-->
<!--url:這裏必須用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>
登錄mysql創建hive數據庫(使用命令行創建)
create database hive
複製mysql驅動jar到hive的lib目錄中
4 啓動
1. 啓動 hadoop
啓動hadoop
# 啓動HDFS start-dfs.sh # 啓動yarn start-yarn.sh
2. 本地啓動hive
初始化元數據:schematool -dbType mysql -initSchema
初始化mysql的hivedatabase中的信息。
3. 啓動Hive的兩種方式
# 本地模式啓動 【管理員模式】
# 啓動hive服務器,同時進入hive的客戶端。只能通過本地方式訪問。
[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>
# 客戶端操作之HQL(Hive Query language)
# 1.查看數據庫
hive> show databases;
# 2. 創建一個數據庫
hive> create database baizhi;
# 3. 查看database
hive> show databases;
# 4. 切換進入數據庫
hive> use baizhi;
# 5.查看所有表
hive> show tables;
# 6.創建一個表
hive> create table t_user(id string,name string,age int);
# 7. 添加一條數據(轉化爲MR執行--不讓用,僅供測試)
hive> insert into t_user values('1001','zhangsan',20);
# 8.查看錶結構
hive> desc t_user;
# 9.查看錶的schema描述信息。(表元數據,描述信息)
hive> show create table t_user;
# 明確看到,該表的數據存放在hdfs中。
# 10 .查看數據庫結構
hive> desc database baizhi;
# 11.查看當前庫
hive> select current_database();
# 12 其他sql
select * from t_user;
select count(*) from t_user; (Hive會啓動MapReduce)
select * from t_user order by id;
3.hive的客戶端和服務端
# 啓動hive的服務器,可以允許遠程連接方式訪問。
// 前臺啓動
[root@hadoop10 ~]# hiveserver2
// 後臺啓動
[root@hadoop10 ~]# hiveserver2 &
beeline客戶端
# 啓動客戶端
[root@hadoop10 ~]# beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop10:10000
回車輸入mysql用戶名
回車輸入mysql密碼
DBeaver客戶端(圖形化界面)
# 1: 解壓
# 2: 準備dbeaver連接hive的依賴jar
hadoop-common-2.9.2
hive-jdbc-1.2.1-standalone
# 3:啓動
JDBC
# 導入依賴
<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();//開啓日誌
//加載hive驅動
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
//連接hive數據庫
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. 數據類型
數據類型(
primitive
,array
,map
,struct
)
-
primitive(原始類型):
hive數據類型 字節 備註 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 布爾 FLOAT 4 浮點型 DOUBLE 8 浮點型 STRING 字符串 無限制 VARCHAR 字符串 varchar(20) 最長20 CHAR 字符串 char(20) 定長20 BINARY 二進制類型 TIMESTAMP 時間戳類型 DATE 日期類型 -
array(數組類型):
# 建表 create table t_tab( score array<float>, 字段名 array<泛型> );
-
map(key-value類型):MAP <primitive_type, data_type>
# 建表 create table t_tab( score map<string,float> );
-
struct(結構體類型):STRUCT <col_name:data_type, …>
# 建表 create table t_tab( info struct<name:string,age:int,sex:char(1)>, 列名 struct<屬性名:類型,屬性名:類型> );
Hive數據導入
1.自定義分隔符
# 分隔符設計
分隔符 | 含義 | 備註 |
---|---|---|
, | 用來表示每個列的值之間分隔符。 fields |
|
- | 用來分割array中每個元素,以及struct中的每個值,以及map中kv與kv之間。 collection items |
|
| | 用來分割map的k和v之間 map keys |
|
\n | 每條數據分割使用換行。 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 '-'--數組 struct的屬性 map的kv和kv之間
map keys terminated by '|'-- map的k與v的分割
lines terminated by '\n';--行數據之間的分割
# 測試數據
1,張三,8000.0,2019-9-9,1,抽菸-喝酒-燙頭,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,北京-10010
2,李四,9000.0,2019-8-9,0,抽菸-喝酒-燙頭,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,鄭州-45000
3,王五,7000.0,2019-7-9,1,喝酒-燙頭,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,北京-10010
4,趙6,100.0,2019-10-9,0,抽菸-燙頭,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,鄭州-45000
5,于謙,1000.0,2019-10-9,0,抽菸-喝酒,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,北京-10010
6,郭德綱,1000.0,2019-10-9,1,抽菸-燙頭,123456|中國銀行-22334455|建設銀行,天津-20010
# 導入數據
# 在hive命令行中執行
-- local 代表本地路徑,如果不寫,代表讀取文件來自於HDFS
-- overwrite 是覆蓋的意思,可以省略。
load data [local] inpath ‘/opt/datas/person1.txt’ [overwrite] into table t_person;
# 本質上就是將數據上傳到hdfs中(數據是受hive的管理)
2.JSON分割符
jar添加和數據導入,建表,在beeline裏面操作
數據
# 1.本地創建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(本地客戶端命令)
# 在hive的客戶端執行(臨時添加jar到hive的classpath,有效期本鏈接內)
add jar /opt/installs/hive1.2.1/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-1.2.1.jar
# 補充:永久添加,Hive服務器級別有效。
1. 將需要添加到hive的classpath的jar,拷貝到hive下的auxlib目錄下,
2. 重啓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';
加載文件數據(本地客戶端命令)
# 注意:導入的json數據dbeaver看不了。(因爲導入後的表本質上就是該json文件。)
load data local inpath '/opt/person.json' into table t_person2;
查看數據
select * from t_person2;
3. 正則分隔符
數據: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
建表語句
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'--正則表達式的格式轉化類
with serdeproperties("input.regex"="(.*)\\s(.*)\\s(.*)\\s(.*)\\s(.*)#(.*)");--(.*) 表示任意字符 \\s表示空格
導入數據
load data local inpath '/opt/access.log' into table t_access;
查看數據
select * from t_access;
HQL高級
– SQL關鍵詞執行順序
from > where條件 > group by > having條件>select>order by>limit注意:sql一旦出現group by,後續的關鍵詞能夠操作字段只有(分組依據字段,組函數處理結果)
HQL高級
# 0. 各個數據類型的字段訪問(array、map、struct)
select name,salary,hobbies[1],cards['123456'],addr.city from t_person;
# 1. 條件查詢:= != >= <=
select * from t_person where addr.city='鄭州';
# 2. and or between and
select * from t_person where salary>5000 and array_contains(hobbies,'抽菸');
# 3. order by[底層會啓動mapreduce進行排序]
select * from t_person order by salary desc;
# 4. limit(hive沒有起始下標)
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;
# 表連接
select ...
from table1 t1 left join table2 t2 on 條件
where 條件
group by
having
1. 查詢性別不同,但是薪資相同的人員信息。
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. 查詢擁有相同第一愛好且來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;
# 單行函數(show functions) 查看所有函數
-- 查看hive系統所有函數
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,數字)
select name,date_add(birthday,-9) from t_person;
# 組函數
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;
# 炸裂函數(集合函數)
-- 查詢所有的愛好,
select explode(hobbies) as hobby from t_person
# lateral view
-- 爲指定表,的邊緣拼接一個列。(類似表連接)
-- lateral view:爲表的拼接一個列(炸裂結果)
-- 語法:from 表 lateral view explode(數組字段) 別名 as 字段名;
-- 查看id,name,愛好。一個愛好一條信息。
select id,name,hobby
from t_person lateral view explode(hobbies) t_hobby as hobby
# 分組
1. group by(查看各個城市的均薪)
select addr.city,avg(salary) from t_person group by addr.city;
2. having(查看平均工資超過5000的城市和均薪)
select addr.city,avg(salary) from t_person group by addr.city having avg(salary)>5000;
3. 統計各個愛好的人數
--explod+lateral view
select hobby,count( * )
from t_person lateral view explode(hobbies) t_hobby as hobby
group by hobby;
4. 統計最受歡迎的愛好TOP1
SELECT hb,count( * ) num
from t_person lateral view explode(hobbies) h as hb
group by hb
order by num desc limit 1;
# 子查詢
-- 統計有哪些愛好,並去重。
select distinct t.hobby from
(select explode(hobbies) as hobby from t_person ) t
行列相轉
# 案例表和數據
--## 表(電影觀看日誌)
create table t_visit_video (
username string,
video_name string,
video_date date
)row format delimited fields terminated by ',';
--## 數據:豆瓣觀影日誌數據。(用戶觀影日誌數據 按照天存放 1天一個日誌文件)
張三,大唐雙龍傳,2020-03-21
李四,天下無賊,2020-03-21
張三,神探狄仁傑,2020-03-21
李四,霸王別姬,2020-03-21
李四,霸王別姬,2020-03-21
王五,機器人總動員,2020-03-21
王五,放牛班的春天,2020-03-21
王五,盜夢空間,2020-03-21
# collect_list(組函數)
作用:對分組後的,每個組的某個列的值進行收集彙總。
語法:select collect_list(列) from 表 group by 分組列;
select username,collect_list(video_name) from t_visit_video group by username;
# collect_set(組函數)
作用:對分組後的,每個組的某個列的值進行收集彙總,並去掉重複值。
語法:select collect_set(列) from 表 group by 分組列;
select username,collect_set(video_name) from t_visit_video group by username;
# concat_ws(單行函數)
作用:如果某個字段是數組,對該值得多個元素使用指定分隔符拼接。
select id,name,concat_ws(',',hobbies) from t_person;
--# 將t_visit_video數據轉化爲如下圖效果
--統計每個人,2020-3-21看過的電影。
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
語法:select * from 表 order by 字段 asc|desc;
-- 按照薪資降序排序
select * from t_person order by salary desc;
# 局部排序(分區排序)
概念:啓動多個reduceTask,對數據進行排序(預排序),局部有序。
局部排序關鍵詞 sort by
默認reducetask個數只有1個,所有分區也只有一個。所以默認和全排序效果一樣。
語法:select * from 表 distribute by 分區字段 sort by 字段 asc|desc;
-- 1. 開啓reduce個數
-- 設置reduce個數
set mapreduce.job.reduces = 3;
-- 查看reduce個數
set mapreduce.job.reduces;
-- 2. 使用sort by排序 +distribute by 指定分區列。(使用distribute後select就只能*)
select * from t_person distribute by addr.city sort by salary desc;
Hive中表分類
4.1 管理表
由Hive全權管理的表
所謂的管理表指hive是否具備數據的管理權限,如果該表是管理表,當用戶刪除表的同時,hive也會將表所對應的數據刪除,因此在生產環境下,爲了防止誤操作,帶來數據損失,一般考慮將表修改爲非管理表-外部表
總結:Hive的管理,表結構,hdfs中表的數據文件,都歸Hive全權管理。---- hive刪除管理表,HDFS對應文件也會被刪除。
缺點:數據不安全。
4.2 外部表
引用映射HDFS數據作爲表管理,但無法刪除數據
外部表和管理表最大的區別在於刪除外部表,只是將MySQL中對應該表的元數據信息刪除,並不會刪除hdfs上的數據,因此外部表可以實現和第三方應用共享數據。在創建外表的時候需要添加一個關鍵字"external"即可。create external xxx()…
# 創建外部表
1. 準備數據文件personout.txt
2. 上傳至hdfs中,該數據文件必須被放在一個單獨的文件夾內。該文件夾內的數據文件被作爲表數據
3. 創建表: create external location
在最後使用location 指定hdfs中數據文件所在的文件夾即可。
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 '-'--數組 struct的屬性 map的kv和kv之間
map keys terminated by '|'
lines terminated by '\n'
location '/file';
4. 查詢表數據
4.3 分區表
將表按照某個列的一定規則進行分區存放,減少海量數據情況下的數據檢索範圍,提高查詢效率;
舉例:電影表、用戶表
分區方案:按照用戶區域、電影類型
應用:依據實際業務功能,拿查詢條件的列作爲分區列來進行分區,縮小MapReduce的掃描範圍,提高MapReduce的執行效率,
總結:
table中的多個分區的數據是分區管理
1:刪除數據按照分區刪除。如果刪除某個分區,則將分區對應的數據也刪除(外部表,數據刪除,數據文件依然在)。
2:查詢統計,多個分區被一個表管理起來。
select * from 表 where 分區字段爲條件。
4.3.1 創建分區表
數據源文件
# 文件"bj.txt" (china bj數據)
1001,張三,1999-1-9,1000.0
1002,李四,1999-2-9,2000.0
1008,孫帥,1999-9-8,50000.0
1010,王宇希,1999-10-9,10000.0
1009,劉春陽,1999-9-9,10.0
# 文件“tj.txt” (china tj數據)
1006,郭德綱,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)--指定分區列,按照國家和城市分區。
row format delimited
fields terminated by ','
lines terminated by '\n';
創建分區表並導入數據
# 導入china和bj的數據
load data local inpath "/opt/bj.txt" into table t_user_part partition(country='china',city='bj');
# 導入china和heb的數據
load data local inpath "/opt/tj.txt" into table t_user_part partition(country='china',city='tj');
查看分區信息
show partitions t_user_part;
使用分區查詢:本質上只要查詢條件在存在分區列
select * from t_user_part where city = 'bj'
刪除分區信息
會連同分區數據一塊刪除
外部分區表,刪除後,hive不管理數據,但是數據文件依然存在
alter table t_user_part drop partition(country='china',city='bj');
添加分區(瞭解)
alter table t_user_part add partition(country='china',city='heb') location '/file/t_user_part/heb';
# 表分類
1. 管理表
hive中table數據和hdfs數據文件都是被hive管理。
2. 外部表--常用--hdfs文件安全。
hive的table數據,如果刪除hive中的table,外部hdfs的數據文件依舊保留。
3. 分區表--重要。
將table按照不同分區管理。
好處:如果where條件中有分區字段,則Hive會自動對分區內的數據進行檢索(不再掃描其他分區數據),提高hive的查詢效率。
Hive自定義函數
內置函數
# 查看hive內置函數
show functions;
# 查看函數描述信息
desc function max;
用戶自定義函數UDF
用戶定義函數-UDF
:user-defined function操作作用於單個數據行,並且產生一個數據行作爲輸出。大多數函數都屬於這一類(比如數學函數和字符串函數)。
用戶定義函數-UDF
user-defined function
操作作用於單個數據行,並且產生一個數據行作爲輸出。大多數函數都屬於這一類(比如數學函數和字符串函數)。
簡單來說:
UDF:返回對應值,一對一
# 0. 導入hive依賴
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
# 1.定義一個類繼承UDF
1. 必須繼承UDF
2. 方法名必須是evaluate
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
@Description(
name = "hello",
value = "hello(str1,str2)-用來獲取 '你好 str1,str2 有美女嗎?'的結果"//這裏的中文解釋以後看的時候會有亂碼,最好寫英文。
)
public class HelloUDF extends UDF {
// 方法名必須交evaluate
public String evaluate(String s1,String s2){
return "你好,"+s1+","+s2+"有美女嗎?";
}
}
# 2. 配置maven打包環境,打包jar
<properties>
<!--解決編碼的GBK的問題-->
<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>
<!--將function包下的所有類和子包下所有類,進行打包-->
<include>**/function/**</include>
</includes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
# 打包
mvn package
# 3. 上傳linux,導入到函數庫中。
# 在hive命令中執行
add jar /opt/doc/funcHello.jar; # hive session級別的添加,
delete jar /opt/doc/funcHello.jar; # 如果重寫,記得刪除。
create [temporary] function hello as "function.HelloUDF"; # temporary是會話級別。
# 刪除導入的函數
drop [temporary] function hello;
# 4. 查看函數並使用函數
-- 1. 查看函數
desc function hello;
desc function extended hello;
-- 2. 使用函數進行查詢
select hello(userid,cityname) from logs;
導入奇葩的依賴方法-pentahu
# 下載
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
# 放在本地英文目錄下
D:\work\pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde-javadoc.jar
# 執行mvn安裝本地依賴的命令
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