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-hive-2.3.6-bin.tar.gz 官方网站

mysql-connector-java-5.1.48.tar.gz oracle官网

二、解压安装Hive

1、使用Hadoop用户进行下面操作

2、解压缩

tar -vzxf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz -C /home/hadoop/

3、配置结点环境变量

cat .bash_profile

添加如下:

export HIVE_HOME=/home/hadoop/apache-hive-2.3.6-bin
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin

source .bash_profile

4、hadoop下创建hive所用文件夹

1)创建hive所需文件目录

hadoop fs -mkdir -p /home/hadoop/hive/tmp

hadoop fs -mkdir -p /home/hadoop/hive/data

hadoop fs -chmod g+w /home/hadoop/hive/tmp

hadoop fs -chmod g+w /home/hadoop/hive/data

2)检查是否创建成功

hadoop fs -ls /home/hadoop/hive/

3)后面进入hive可能会爆出权限问题

hadoop fs -chmod -R 777 /home/hadoop/hive/tmp

hadoop fs -chmod -R 777 /home/hadoop/hive/data

5、将MySQL驱动copy至hive lib下面

cp mysql-connector-java-5.1.48.jar /home/hadoop/apache-hive-2.3.6-bin/lib/

6、MySQL创建hive所需database、user

create database metastore;

grant all on metastore.* to hive@'%'  identified by 'hive';

grant all on metastore.* to hive@'localhost'  identified by 'hive';

flush privileges;

三、修改配置文件

cd /home/hadoop/apache-hive-2.3.6-bin/conf

1、修改hive-env.sh

cp hive-env.sh.template hive-env.sh

添加如下:

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_221
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.8.5

2、增加hive-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>

<configuration>
<property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
        <value>/home/hadoop/hive/tmp</value>
        </property>
        <property>
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
                <value>/home/hadoop/hive/data</value>
                </property>
                <property>
                    <name>hive.querylog.location</name>
                        <value>/opt/apache-hive-2.3.6/log</value>
                        </property>
<!-- 配置 MySQL 数据库连接信息 -->
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://172.16.100.173:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;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>hive</value>
                                              </property>
                                              </configuration>

四、启动hive

1、初始化hive
./schematool -dbType mysql -initSchema hive hive

2、启动hive

hive --service metastore

3、登录hive
hive

4、一系列操作

hive> create database hdb;
OK
Time taken: 0.309 seconds
hive> show databases;
OK
default
hdb
Time taken: 0.039 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> use hdb;
OK
Time taken: 0.046 seconds
hive> create table htest(name string,age string);
OK
Time taken: 0.85 seconds
hive> show tables;
OK
htest
Time taken: 0.086 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> insert into htest values("xiaoxu","20");
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 = hadoop_20191101102915_f43688b4-25a2-4328-88e0-c13baa088cb7
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1572571873737_0001, Tracking URL = http://data0:8088/proxy/application_1572571873737_0001/
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-2.8.5/bin/hadoop job  -kill job_1572571873737_0001
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2019-11-01 10:29:44,724 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2019-11-01 10:30:00,685 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 1.62 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 620 msec
Ended Job = job_1572571873737_0001
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://data0:9000/home/hadoop/hive/data/hdb.db/htest/.hive-staging_hive_2019-11-01_10-29-15_934_2257241779559207950-1/-ext-10000
Loading data to table hdb.htest
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1   Cumulative CPU: 1.62 sec   HDFS Read: 4083 HDFS Write: 75 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 620 msec
OK
Time taken: 47.09 seconds
hive> select * from htest;
OK
xiaoxu  20
Time taken: 0.357 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>

再次查看则data有数据了

hadoop fs -ls /home/hadoop/hive/data/

 

Hive-2.3.6 安装的更多相关文章

  1. Hive的三种安装方式(内嵌模式,本地模式远程模式)

    一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)   ...

  2. Hive学习之一 《Hive的介绍和安装》

    一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据 ...

  3. Hive基础概念、安装部署与基本使用

    1. Hive简介 1.1 什么是Hive Hives是基于Hadoop的一个数据仓库工具,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. 1.2 为什么使用Hive ① 直接使用 ...

  4. Hive/Hbase/Sqoop的安装教程

    Hive/Hbase/Sqoop的安装教程 HIVE INSTALL 1.下载安装包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3 ...

  5. Hive 2.1.1安装配置

    ##前期工作 安装JDK 安装Hadoop 安装MySQL ##安装Hive ###下载Hive安装包 可以从 Apache 其中一个镜像站点中下载最新稳定版的 Hive, apache-hive-2 ...

  6. Hive的介绍及安装

    简介 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,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. 本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序. Hive组件 ...

  7. HIVE 2.1.0 安装教程。(数据源mysql)

    前期工作 安装JDK 安装Hadoop 安装MySQL 安装Hive 下载Hive安装包 可以从 Apache 其中一个镜像站点中下载最新稳定版的 Hive, apache-hive-2.1.0-bi ...

  8. Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录

    Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : ...

  9. Hive[1] 初识 及 安装

    本文前提是Hadoop & Java & mysql 数据库,已经安装配置好,并且 环境变量均已经配置到位   声明:本笔记参照 学习<Hive 编程指南>而来,如果有错误 ...

  10. Hive从概念到安装使用总结

    一.Hive的基本概念 1.1 hive是什么? (1)Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构: (2)相当于hadoop之上的一个客户端,可以用来存储.查询和分析存储在hadoo ...

随机推荐

  1. Linux组管理、用户管理、查看用户信息、usermod、which、切换用户、修改文件具体权限

    组管理 提示:创建组/删除组的终端命令都需要通过sudo执行 序号 命令 作用 01 groupadd组名 添加组 02 groupdel组名 删除组 03 cat/etc/group 确认组信息 0 ...

  2. pyenv基本使用

    pyenv使用 1.安装: git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git 2.配置pyenv环境变量 echo 'export PYENV_ROOT=&qu ...

  3. 在内网中 vue项目添加ECharts图表插件

    原文地址:https://www.cnblogs.com/aknife/p/11753854.html 最近项目中要使用到图表 但是项目在内网中无法直接使用命令安装 然后我在外网中弄个vue的项目(随 ...

  4. SpringBoot 返回Json实体类属性大小写问题

    今天碰到的问题,当时找了半天为啥前台传参后台却接收不到,原来是返回的时候返回小写,但是前台依旧大写传参. 查了很多后发现其实是json返回的时候把首字母变小写了,也就是Spring Boot中Jack ...

  5. [高清·非影印]Spring实战+SpringBoot实战+Spring微服务实战+SpringCloud微服务实战(全4本)

    ------ 郑重声明 --------- 资源来自网络,纯粹共享交流, 如果喜欢,请您务必支持正版!! --------------------------------------------- 下 ...

  6. Spark 系列(六)—— 累加器与广播变量

    一.简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: ...

  7. javascript 同源策略和 JSONP 的工作原理

    同源策略 同源策略是一个约定,该约定阻止当前脚本获取或操作另一域的内容.同源是指:域名.协议.端口号都相同. 简单地说,A 服务器下的 a 端口执行 ajax 程序,不能获取 B 服务器或者 A 服务 ...

  8. CCF 2016-04-1 折点计数

    CCF 2016-04-1 折点计数 题目 问题描述 给定n个整数表示一个商店连续n天的销售量.如果某天之前销售量在增长,而后一天销售量减少,则称这一天为折点,反过来如果之前销售量减少而后一天销售量增 ...

  9. JS基础_强制类型转换-Number

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...

  10. 使用layui框架根据字段来设置tr行的背景色

    问题来源:最近在写公司项目时使用layui遇见的问题,老板要求根据td字段来设置整行tr的背景色. 解决:一开始数据比较少的时候只是直接在页面根据js动态判断字段然后来更改背景色,结果能够成功,但是后 ...