大数据系列之数据仓库Hive安装

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大数据系列之数据仓库Hive原理

大数据系列之数据仓库Hive安装

大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用

大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接

Hive主要分为以下几个部分

⽤户接口
1.包括CLI，JDBC/ODBC，WebUI
元数据存储（metastore）
1.默认存储在⾃带的数据库derby中，线上使⽤时⼀般换为MySQL
驱动器（Driver）
1.解释器、编译器、优化器、执⾏器
Hadoop
1.⽤MapReduce 进⾏计算，⽤HDFS 进⾏存储

前提部分：Hive的安装需要在Hadoop已经成功安装且成功启动的基础上进行安装。若没有安装请移步至大数据系列之Hadoop分布式集群部署。

使用包: apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz, mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

云盘,密码:seni

本文将Hive安装在Hadoop Master节点上，以下操作仅在master服务器上进行操作。

1.　切换至普通用户 su mfz

2. 将gz包上传至目录下

　　/home/mfz

3.解压

tar -xzvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

4.目录：

5.创建hive-site.xml

<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

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

<value>thrift://localhost:9083</value>

<description>ThriftURIfor theremotemetastore. Usedbymetastoreclientto connectto remotemetastore.</description>

</property>

<property>

<name>hive.server2.thrift.port</name>

<value>10000</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_13?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>hadoop</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

<value>hadoop</value>

</property>

<property>

<name>hive.metastore.schema.verification</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

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

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

<description>locationofdefault databasefor thewarehouse</description>

</property>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.autoCreateSchema</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.autoStartMechanism</name>

<value>SchemaTable</value>

</property>

<property>

<name>datanucleus.schema.autoCreateTables</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>beeline.hs2.connection.user</name>

<value>mfz</value>

</property>

<property>

<name>beeline.hs2.connection.password</name>

<value>111111</value>

</property>

</configuration>

　　5.1由配置文件可看出，我们需要mysql的数据库hive_13,数据库用户名为hadoop,数据库密码为hadoop.

6.安装mysql

　　6.1 安装参考文章：Linux学习之CentOS(十三)--CentOS6.4下Mysql数据库的安装与配置

　　6.2 建立mysql数据库、用户、权限 参考文章：使用MySQL命令行新建用户并授予权限的方法

7.启动验证Mysql是否安装配置成功 :使用hadoop用户登录　　

 mysql -u hadoop -p

8.配置hive环境变量：

vi /home/mfz/.bash_profile
#Hive CONFIG
export HIVE_HOME=/home/mfz/apache-hive-2.1.1-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

#wq .bash_profile
#生效配置
source /home/mfz/.bash_profile
#验证是否生效
echo $HIVE_HOME

[mfz@master apache-hive-2.1.1-bin]$ echo $HIVE_HOME
/home/mfz/apache-hive-2.1.1-bin 

9. 将mysql的java connector复制到依赖库中

cp resources/msyql/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar apache-hive-2.1.1-bin/bin/

10.启动hive，命令: hive;  若出现如下几种错误请参照对应解决方案；

错误1：

　　原因：Hive metastore database is not initialized

　　解决方案：执行命令

schematool -dbType mysql -initSchema

错误2:

　　原因：hadoop 安全模式打开导致

　　解决方案：执行命令

#关闭hadoop安全模式
hadoop dfsadmin -safemode leave

11.启动hive.

　　A.方式1： hive命令

　　B.方式2（重要）：

　　beeline

　　!connect jdbc:hive2://master:10000/default mfz 111111

　　说明default是database名称，mfz是master服务器用户，111111是用户的登录密码.

　　因为beeline是取代hive客户端的新客户端，它访问HS2来发起hive操作，但是别急着敲下命令，继续往下看：这里涉及一个hadoop.proxy的概念：默认HS2是以user=anonymous身份访问Hdfs的，我们称HS2是hadoop的一个代理服务。但是，我们实际上希望以mfz身份去访问hdfs，因为此前创建的hive数据目录都是属于mfz用户的，anonymous是无法访问的，那么此时就需要给hadoop配置一个proxyuser，意思是HS2代理可以支持用户以mfz身份访问hdfs，而不是anonymous用户。

为了实现这个能力，需要修改hadoop项目的core-site.xml配置来实现（记得重启namenode和datanode）：

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mfz.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mfz.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

10.hive 使用命令.

数据定义语句DDL
Create/Drop/Alter Database
Create/Drop/Truncate Table
Alter Table/Partition/Column
Create/Drop/Alter View
Create/Drop/Alter Index
Create/Drop Function
Create/Drop/Grant/Revoke Roles and Privileges
Show
Describe

完~ 关于Hive的Nosql操作命令与Jdbc访问Hive方式见博文 大数据系列之数据仓库Hive使用

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作者：mengfanzhu

原文链接：http://www.cnblogs.com/cnmenglang/p/6661488.html