本教程采用了两种方案

一种是hive-1.21版本,hadoop版本为hadoop2.6.5

还有一种是主要讲基于hadoop3.x hive的搭建

先来第一种

一、本地方式(内嵌derby)

步骤

这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置

解压

修改安装包内conf文件夹下的hive-default.xml.template,并重命名为hite-site.xml

<configuration> 

    <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property> </configuration>

将hive/lib目录下的jline jar包拷贝到hadoop的yarn lib下,并将原jar包删除或改名令其失效。否则会报版本不匹配的错误 问题

使用derby存储方式时,运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库,多个用户登录时会报错。(这是由于derby数据库的局限性造成的)

二、Local模式(mysql)

这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置

步骤

安装一个mysql数据库

yum  install mysql-server -y

拷贝mysql驱动包到$HIVE_HOME\lib目录下

修改hive-site.xml

<configuration> 

<property> 

  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 

  <value>/user/hive_remote/warehouse</value> 

</property> 

<property> 

  <name>hive.metastore.local</name> 

  <value>true</value> 

</property>
​ <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost/hive_meta?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>hive</value> </property> ​

<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value></value> </property> </configuration>
启动sql服务
service mysqld start

设置开机启动

chkconfig mysqld on

修改root用户权限

(1)登录mysql

mysql -uroot

(2)修改权限

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;

(3)刷新

flush privileges;

创建hive_meta数据库

create database hive_meta;

添加用户并修改权限

(1)创建hive用户和密码

CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY '123';

(2)赋予权限

grant all privileges on hive_meta.* to hive@"%" identified by '123';flush privileges;

删除多余权限

1.进入mysql数据库

use mysql;

2.查看用户

select host,user,password from user;

3. 删除多余会对权限造成影响的数据

delete from user where password = '';

将hive/lib目录下的jline jar包拷贝到hadoop的yarn lib下

配置HIVE_HOME,hive启动

三、远程(remote)模式

当有多个客户端使用hive时,若使用各自本地的hive和mysql,会导致各端元数据不一致,不易于管理,可能会出现各种问题。在一个基于本地mysql数据库的hive作为服务端,启动一个metastore服务,其他客户端通过thrift协议连接metastore使用服务端hive,从而使用同一份mysql内的元数据。

步骤

在一个搭建好基于mysql的hive的节点启动metastore服务作为服务端

hive --service metastore

在客户端解压安装包并修改hive-site.xml

<configuration> 

<property> 

    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 

    <value>/user/hive/warehouse</value> 

</property> 

<property> 

    <name>hive.metastore.local</name> 

    <value>false</value> 

</property> 

<property> 

    <name>hive.metastore.uris</name> 

    <value>thrift://192.168.23.134:9083</value> 

</property> 

</configuration>
注:metastore的启动会一直启动在前台,可利用如下方法解决
hive --service metastore >> meta.log 2>&1 &

将日志打印到meta.log 错误日志(2)重定向到正常日志(1)

&表示后台执行

这种方式服务端只提供元数据,客户端运行自己的hiv


再来第二种

本篇主要描述hive3.x与历史版本搭建的不同之处。本地模式用的较少就不复赘述,直接从local模式开始,远程模式与历史版本无异,本篇也不再赘述。

一、local模式

1.修改hive-site.xml

<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive_remote/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/tmp/hive</value>
<description>HDFS root scratch dir for Hive jobs which gets created with write all () permission. For each connecting user, an HDFS scratch dir: ${hive.exec.scratchdir}/&lt;username&gt; is created, with ${hive.scratch.dir.permission}.</description>
</property>
<property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value>/opt/software/hive/temp/root</value>
</property>
<property>
<name>hive.downloaded.resources.dir</name>
<value>/opt/software/hive/temp/${hive.session.id}_resources</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
<value>/opt/software/hive/temp/root/operation_logs</value>
</property> <property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value>/opt/software/hive/temp/root</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost/hive_meta?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>hive</value>
</property> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value></value>
</property>
</configuration>

2.修改hive-env.sh

​export HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/opt/software/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/software/hive/lib

3.将hadoop/share/hadoop/common/lib 下的 guava-xx.jar 复制到hive/lib 下 将hive 的guava-xx.jar删除

4.大功告成了,赶快试试吧!

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