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一、实验环境
1. 软件版本:apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz、mysql-community-server-5.7.19
2.mysql JDBC 驱动包:mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
3.mysql 已经安装在 Hadoop5 上
4.. 主机规划
hadoop3 | Remote:client |
| hadoop5 | Remote:server;mysql |
二、基础配置
1. 解压并移动 hive
[root@hadoop5 ~]# tar -zxf apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz [root@hadoop5 ~]# cp -r apache-hive-2.3.0-bin /usr/local/hive2. 修改环境变量
[root@hadoop5 ~]# vim /etc/profile export HIVE_HOME=/usr/local/hiveexport PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH [root@hadoop5 ~]# source /etc/profile3. 复制初始文件
[root@hadoop5 ~]# cd /usr/local/hive/conf/ [root@hadoop5 conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh [root@hadoop5 conf]# cp hive-default.xml.template hive-site.xml [root@hadoop5 conf]# cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties [root@hadoop5 conf]# cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties4. 修改 hive-env.sh 文件
[root@hadoop5 conf]# vim hive-env.sh #在最后添加 export JAVA_HOME=/usr/local/jdkexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport HIVE_HOME=/usr/local/hive export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf5. 拷贝 mysql 的 JDBC 驱动包
[root@hadoop5 ~]# tar -zxf mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz [root@hadoop5 ~]# cp mysql-connector-java-5.1.44/mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar /usr/local/hive/lib/6. 在 hdfs 中创建一下目录,并授权,用于存储文件
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehousehdfs dfs -mkdir -p /user/hive/tmphdfs dfs -mkdir -p /user/hive/loghdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehousehdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/tmphdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/log7. 在 mysql 中创建相关用户和库
mysql> create database metastore; Query OK, 1 row affected (0.03 sec) mysql> set global validate_password_policy=0; Query OK, 0 rows affected (0.26 sec) mysql> grant all on metastore.* to hive@'%' identified by 'hive123456'; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.03 sec) mysql> flush privileges; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)7. 使用 scp 将 hive 拷贝到 hadoop3 上
[root@hadoop5 ~]# scp -r /usr/local/hive root@hadoop3:/usr/local/三、修改配置文件
1. 服务端 hive-site.xml 的配置
<configuration> <property> <name>hive.exec.scratchdir</name> <value>/user/hive/tmp</value> </property> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> </property> <property> <name>hive.querylog.location</name> <value>/user/hive/log</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop5:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive123456</value> </property> </configuration>2. 客户端 hive-site.xml 的配置
<configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hadoop5:9083</value> </property> <property> <name>hive.exec.scratchdir</name> <value>/user/hive/tmp</value> </property> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> </property> <property> <name>hive.querylog.location</name> <value>/user/hive/log</value> </property> <property> <name>hive.metastore.local</name> <value>false</value> </property> </configuration>四、启动 hive(两种方式)
首先格式化数据库
schematool --dbType mysql --initSchema1. 直接启动
service:
[root@hadoop5 ~]# hive --service metastoreclient:
[root@hadoop3 ~]# hive hive> show databases; OK default Time taken: 1.599 seconds, Fetched: 1 row(s) hive> quit;2.beeline 方式
需要先在 hadoop 的 core-site.xml 中添加配置
<property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property>service:
[root@hadoop5 ~]# nohup hiveserver2 & [root@hadoop5 ~]# netstat -nptl | grep 10000 tcp 0 0 0.0.0.0:10000 0.0.0.0:* LISTEN 3464/javaclient:
[root@hadoop3 ~]# beeline Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive beeline>beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop5:10000 hive hive123456 Connecting to jdbc:hive2://hadoop5:10000 17/09/21 09:47:31 INFO jdbc.Utils: Supplied authorities: hadoop5:10000 17/09/21 09:47:31 INFO jdbc.Utils: Resolved authority: hadoop5:10000 17/09/21 09:47:31 INFO jdbc.HiveConnection: Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop5:10000 Connected to: Apache Hive (version 2.3.0) Driver: Hive JDBC (version 1.2.1.spark2) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ 0: jdbc:hive2://hadoop5:10000> show databases; +----------------+--+ | database_name | +----------------+--+ | default | +----------------+--+ 1 row selected (2.258 seconds)Hive 编程指南 PDF 中文高清版 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111837.htm
基于 Hadoop 集群的 Hive 安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87952.htm
Hive 集成 sentry 的 sql 使用语法 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146878.htm
Hive 安装及与 HBase 的整合 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138721.htm
Hive 2.1.1 安装配置详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/143053.htm
基于 Ubuntu Hadoop 的群集搭建 Hive http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138699.htm
Hive 的详细介绍 :请点这里
Hive 的下载地址 :请点这里
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