Hive安装部署

2019-03-02

前置环境准备

hadoop:hdfs、yarn，参考https://gengzongyuan.github.io/2019/02/15/Hadoop伪分布式部署/
jdk

CDH版本软件下载

1 2	下载网站：`http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/` 下载地址：`wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz`

解压tar -zxf hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/

配置环境变量

vim ~/.bash_profile

export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

source ~/.bash_profile

将mysql驱动上传到/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/lib目录中
1
https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java/5.1.27

安装mysql,配置mysql（用于存放元数据信息）

- /home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/conf
- 建一个hive-site.xml文件
<configuration>
	<property>
  		<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
	    	<value>jdbc:mysql://11.11.11.11:3306/hiveDB?createDatabaseIfNotExist=true</v
    	</property>
    
	<property>
    		<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        	<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
   	</property>

	<property>
  		<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    		<value>ro121212ot</value>
    	</property>

	<property>
  		<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    		<value>21212</value>
    	</property>
</configuration>

- hive-log4j.properties.template日志文件
这里串插一个知识点，hive的日志文件我们可以通过hive-log4j.properties进行配置
# 先复制一份日志配置文件
cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
# vim hive-log4j.properties
 20 hive.log.dir=${java.io.tmpdir}/${user.name}
 21 hive.log.file=hive.log

可以看到我们的日志文件输入到了${java.io.tmpdir}/${user.name}文件夹${java.io.tmpdir}/${user.name}默认为/tmp/username
文件名称为hive.log文件，

hive启动

hive-1.1.0-cdh5.7.0/bin/hive

which: no hbase in (/root/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/bin:/root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/bin:/root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/sbin:/root/app/jdk1.8.0_171/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin)

Logging initialized using configuration in file:/root/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/conf/hive-log4j.properties
WARNING: Hive CLI is deprecated and migration to Beeline is recommended.
hive>

此时到我们的mysql库中看下，hive已经在我们的库了建了许多表了