hive的安装简单一些,使用也比较简单,基础hadoop搭建好之后,只要初始化一些目录和数据库就好了

安装需要做几件事:

1.设立一个数据源作为元数据存储的地方,默认是derby内嵌数据库,不过不允许远程连接,所以换成mysql

2.配置java路径和classpath路径

下载地址: http://mirrors.shuosc.org/apache/hive/hive-2.3.2/

发现一个问题:该地址会变化,所以不一定有效,可以到官网选择: http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/

解压后先配置hive环境变量

vi /etc/profile

添加:

export HIVE_HOME=/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

生效:

source /etc/profile

在conf目录下,拷贝模板进行配置:

mv hive-default.xml.template hive-site.xml
mv hive-env.sh.template hive-env.sh

先修改其他两个配置文件:

修改hadoop的配置文件hadoop-env.sh,修改内容如下:

export HADOOP_CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/bin

这里配置的classpath后,在后面执行hive初始化时仍然一直报java的类错误,查阅资料后,把他改成另一种更可靠的方式:

for f in $HADOOP_HOME/hadoop-*.jar; do
CLASSPATH=${CLASSPATH}:$f
done for f in $HADOOP_HOME/lib/*.jar; do
CLASSPATH=${CLASSPATH}:$f
done for f in $HIVE_HOME/lib/*.jar; do
CLASSPATH=${CLASSPATH}:$f
done

在目录$HIVE_HOME/bin下面,修改文件hive-env.sh,增加以下内容:

export HADOOP_HOME=/home/sri_udap/app/hadoop-2.7.2
export HIVE_CONF_DIR=/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/lib

修改hive-site.xml文件,修改内容如下:

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>hivetest</value>
</property>
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>hivetest</value>
</property>

拷贝一个mysql的连接jar包到lib目录下,我用的是 mysql-connector-java-5.1.30.jar

然后到hdfs上建立一些基础目录hive-site.xml中配置的仓库地址等,手工创建(包括配置的hive的数据目录,仓库地址,日志等,并赋权):

bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/tmp
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/log
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/tmp
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/log

这样就可以开始初始化了,先启动hadoop,然后在bin目录下执行命令

./schematool -initSchema -dbType mysql

此时应该有个错误:

Exception in thread "main"java.lang.RuntimeException: java.lang.IllegalArgumentException:java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI:${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D
atorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:444)
atorg.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:672)
atorg.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:616)
atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
atorg.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:160)
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException:java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI:${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D
atorg.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:148)
atorg.apache.hadoop.fs.Path.<init>(Path.java:126)
atorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.createSessionDirs(SessionState.java:487)
atorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:430)
... 7more
Caused by: java.net.URISyntaxException:Relative path in absolute URI:${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D
atjava.net.URI.checkPath(URI.java:1804)
atjava.net.URI.<init>(URI.java:752)
atorg.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:145)
... 10more

这是因为无法识别"system:java.io.tmpdir",换成自己建立的临时目录就好,比如我的是:/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/temp.

把hive-site.xml中有这个配置的都换掉.其实${system:user.name}这个变量也是不识别的,勤快的话把这个也替换一下,把system:去掉即可,否则会出现跟我一样的情况,会建立奇怪的目录:

[root@master temp]# ls
9c9855ee-f160-48d4-ab74-9d597c81bb13_resources c1d48876-f1c9-4f97-bc3a-f9743fecc417_resources ${system:user.name}

再进行一次初始化,然后可以看到mysql中建立了一些表,这样就完成了建立工作

简单使用:

  建立几张表:(hive建立表后会在hdfs上多出一个和表明一样的目录,然后加载数据后会在目录下多出文件,在hive中,数据就是目录和文件)

新建两张表:

hive>CREATE TABLE t1(id int); // 创建内部表t1,只有一个int类型的id字段

hive>CREATE TABLE t2(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; // 创建内部表t2,有两个字段,它们之间通过tab分隔

然后,按照字段分隔要求弄两个txt文件,并加载到表里面:

[root@master temp]# cat t1.txt
1
2
3
4
5
6
7
9
[root@master temp]# cat t2.txt
1 a
2 b
3 c
9 x

加载数据:

hive>LOAD DATA LOCAL INPATH '/t1.txt' INTO TABLE t1; // 从本地文件加载
hive>LOAD DATA INPATH 't2.txt' INTO TABLE t1; // 从HDFS中加载

此时可以用一些简单的查询语句来查询hive,但是为了生成MapReduce作业,我们将语句写得稍微复杂些:

hive> select t2.name from t1 left join t2 on t1.id = t2.id;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20171228104347_a63966e5-d32a-41c9-a363-79aef39cac63
Total jobs = 1
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/sri_udap/app/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
2017-12-28 10:43:53 Starting to launch local task to process map join; maximum memory = 932184064
2017-12-28 10:43:54 Dump the side-table for tag: 1 with group count: 4 into file: file:/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/temp/${system:user.name}/9c9855ee-f160-48d4-ab74-9d597c81bb13/hive_2017-12-28_10-43-47_556_6806677688398200490-1/-local-10004/HashTable-Stage-3/MapJoin-mapfile31--.hashtable
2017-12-28 10:43:54 Uploaded 1 File to: file:/home/sri_udap/app/apache-hive-2.3.2-bin/temp/${system:user.name}/9c9855ee-f160-48d4-ab74-9d597c81bb13/hive_2017-12-28_10-43-47_556_6806677688398200490-1/-local-10004/HashTable-Stage-3/MapJoin-mapfile31--.hashtable (364 bytes)
2017-12-28 10:43:54 End of local task; Time Taken: 1.103 sec.
Execution completed successfully
MapredLocal task succeeded
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1514424221956_0004, Tracking URL = http://master:8088/proxy/application_1514424221956_0004/
Kill Command = /home/sri_udap/app/hadoop-2.7.2/bin/hadoop job -kill job_1514424221956_0004
Hadoop job information for Stage-3: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2017-12-28 10:44:10,516 Stage-3 map = 0%, reduce = 0%
2017-12-28 10:44:16,416 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.88 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 880 msec
Ended Job = job_1514424221956_0004
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-3: Map: 1 Cumulative CPU: 1.88 sec HDFS Read: 5568 HDFS Write: 205 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 880 msec
OK
a
b
c

完,有问题欢迎交流

hive2.3.2安装使用的更多相关文章

  1. hive2.1.0安装

    下载hive(http://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/) 或者 http://archive.apache.org/dist/hive/(hive历史版本) 在本地进行 ...

  2. Ubuntu16.04 和 hadoop2.7.3环境下 hive2.1.1安装部署

    参考文献: http://blog.csdn.NET/reesun/article/details/8556078 http://blog.csdn.Net/zhongguozhichuang/art ...

  3. Hive2.2.1安装使用

    解压缩hive安装包tar zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz 安装mysqlsudo yum install mysql-server 安装 mysql connec ...

  4. mysql与hive2.1.1安装和配置

    1.mysql安装 这个安装很简单,是在线安装,只需要按顺序执行一下几个命令就ok了. (1)sudo apt-get install mysql-server (2)sudo apt-get ins ...

  5. Hive之一:hive2.1.1安装部署

    一.Hive 运行模式 与 Hadoop 类似,Hive 也有 3 种运行模式: 1. 内嵌模式 将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中,这是使用 Hive 最简单的方式.但是这种方式缺点也比 ...

  6. hive-2.3.3安装

    1.下载hive-2.3.3 下载地址 http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.3 解压,编辑/etc/profile添加HIVE_HOME,保存文件 ...

  7. hive2.1.1安装部署

    转至:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 一.Hive 运行模式 与 Hadoop 类似,Hive 也有 3 种运行模式: 1. 内嵌模式 将元数据保 ...

  8. Hive-2.3.6 安装

    本安装依赖Haddop2.8安装 https://www.cnblogs.com/xibuhaohao/p/11772031.html 一.下载Hive与MySQL jdbc 连接驱动 apache- ...

  9. hive2.3.4安装

    一.安装Hadoop Hive运行在Hadoop环境之上,因此需要hadoop环境,本次在安装在hadoop完全分布式模式的namennode节点上 请参考:hadoop搭建 二.安装Hive 下载 ...

随机推荐

  1. U811.1接口EAI系列之一-通用访问EAI方法--统一调用EAI公共方法--VB语言

    1.现在做的项目是关于业务系统与U811.1的接口项目. 2.那么就需要调整通过EAI调用生成U8业务单据. 3.下面就一个通用的向U8-EAI传递XML的通用方法 4.肯定有人会问怎么还用VB调用呢 ...

  2. 微软牛津项目人脸识别API初探

    按照董子的这篇博客中的介绍,到微软牛津项目的网站申请到测试用的人脸识别Key,按照官方文档的介绍,把wpf项目建好之后,按照一步步的流程下来就可以完成example中的功能了.但是这仅仅是个examp ...

  3. Android 加载大图

    在 Android 开发中, Bitmap 是个吃内存大户,稍微操作不当就会 OOM .虽然现在第三方的图片加载库已经很多,很完善,但是作为一个 Androider 还得知道如何自己进行操作来加载大图 ...

  4. jstypeof方法判断undefined类型

    有关js判断undefined类型,使用typeof方法,typeof 返回的是字符串,其中就有一个是undefined. js判断undefined类型if (reValue== undefined ...

  5. Java泛型经典文章收集

    https://blog.csdn.net/s10461/article/details/53941091 Java泛型详解(从基础到入门)https://blog.csdn.net/jeffleo/ ...

  6. yum 完全卸载依赖

    实例:安装rabbitmq-server # yum history list rabbitmq-server Loaded plugins: fastestmirror ID | Login use ...

  7. Spark VS Presto VS Impala

    https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Spark-and-Presto

  8. elastic search internal

    Realtime Search with Lucene http://2010.berlinbuzzwords.de/sites/2010.berlinbuzzwords.de/files/busch ...

  9. Web服务器缓存

    前面提到的一些缓存技术都是有我们的动态才程序控制的,现在的web服务器功能越来越强大,常用的web服务器软件也都内置了缓存功能,下面我们就简单的说下服务器端缓存的应用. 首先,我们先来介绍一下URL映 ...

  10. 【DMQ引擎】-DMQ多进程插件引擎服务平台介绍

    写过服务端项目的程序员可能都有非常痛苦的经历,服务端经常奔溃,无从查起.的确一个服务端要稳定下来要经过长期的积累,不停的测试,调试,发现问题,解决问题.这个周期可能很长,几个月,甚至以年计算.许多企业 ...