4. Hive-3.1.3安装部署（带hiveserver2）

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分类专栏： 大数据组件安装部署教程 文章标签： hive hiveserver2 安装部署 搭建
于 2022-07-21 22:18:05 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QYmufeng/article/details/125844367
本文详细介绍了在CentOS7环境下，如何从下载Hive-3.1.3到配置环境变量、修改配置文件，特别是将MySQL设置为Hive的元数据库，再到拷贝必需的jar包，初始化元数据库，最后成功启动和登录hiveserver2的过程。

环境说明：

主机名：cmc01为例 

操作系统：centos7

安装部署软件 版本 部署方式
centos 7
zookeeper zookeeper-3.4.10 伪分布式
hadoop hadoop-3.1.3 伪分布式
hive hive-3.1.3-bin 伪分布式
clickhouse 21.11.10.1-2 单节点多实例
dolphinscheduler 3.0.0 单节点
kettle pdi-ce-9.3.0.0
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Hive3.1.3安装部署_最小化部署_元数据MySQL部署_Hiveserver2部署_metastore部署---大数据之Hive工作笔记0012
添柴程序猿的专栏
03-01 519
可以看到连接不上了,说明,连接的是metastore服务对吧,而不是内嵌的metastore服务了,是独立的metastore服务,在102上配置的。然后我们再去安装hiveserver2服务,这个服务,提供了一个类似jdbc的服务,可以,让其他的工具,直接连接到。这个metastore是,给hive运行提供元数据的,因为,执行的表名,对应的他在hdfs的哪个地方等,这些信息。对吧,比如,用户A能一个表,用户B,不能访问这个表,那么如果用一个用户的话,那么肯定权限有问题。
【Hive】-- hive 3.1.3 伪分布式部署（单节点）
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
12-13 564
hadoop3的默认端口：https://www.stefaanlippens.net/hadoop-3-default-ports.html。hadoop3默认端口：https://blog.csdn.net/high2011/article/details/144406887。访问 namenode：http://localhost:9870/dfshealth.html#tab-overview。访问 yarn：http://localhost:8088/cluster/nodes。
【IDEA配置连接Linux虚拟机的Hive数据库（超详细）】
weixin_73965413的博客
06-18 1967
填写hive server2所在的服务器或主机的主机名或者ip，登录的用户名，然后测试连接。打开IDEA，创建或打开一个项目，点击Database，选择”+“号，点击Driver。添加Hive的jdbc jar包。之后点击Apply完成添加。的文件，即可快乐的进行hive QL的代码编写。点击OK，完成hive的连接。配置好hive的远程模式，
Hive3.1.3安装和使用指南
最新发布
qq_27180927的博客
11-08 1008
注意，上面的dblab:dblab是用户组和用户名，如果你当前使用用户名hadoop登录了Linux系统，则把dblab替换成hadoop。上面命令的执行结果如图，可以看出，当前状态是“active(running)”，即MySQL服务正在运行。上面命令的执行结果如图，可以看出，当前状态是“active”，即MySQL服务正在运行。然后，按键盘上的“ESC”键退出vim编辑状态，再输入:wq，保存并退出vim编辑器。，找到apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz文件，下载到本地。
hive-jdbc-3.1.1-standalone.jar
06-21
hive版本匹配的驱动，该驱动可以在hive的jdbc目录下找到
Hive3详细教程（七）Java使用JDBC访问Hive3
Java朱老师博客
11-27 4316
需要hive-jdbc-3.1.2-standalone.jar包，位于hive\apache-hive-3.1.2-bin\jdbc的目录下： 在eclipse中，新建一个Java Project，在项目下新建一个lib文件夹，将以上jar包拷贝进去，然后在Java Bulid Path中添加上该库，项目结构如下： 编写Java代码，查询上一篇文章中的word_count表中的内容： package a; import java.sql.Connection; import java.sql.Dri
Hive3.1.3版本安装部署
以茉萱的博客
12-14 3934
至此hive组件就已经安装完成了，相对于hadoop集群部署来说还是比较简单的，需要配置的地方也没那么多，但目前hive底层运行的执行引擎还是mapreduce，如果想要hive运行的更加高效，可以开启多个hiveserver2或者切换到hive on spark来加速任务的执行速度，由于篇幅有限，这里就不继续讨论了，后续再接着讨论其他组件的功能。
Hive3.1.3安装及部署
zhongmingyu
04-07 4840
目录1 下载地址2 安装部署2.1 安装Hive2.2 启动并使用Hive2.3 MySQL安装2.3.1 安装MySQL2.3.2 配置MySQL2.3.3 卸载MySQL说明2.4 配置Hive元数据存储到MySQL2.4.1 配置元数据到MySQL2.4.2 验证元数据是否配置成功2.4.3 查看MySQL中的元数据2.5 Hive服务部署2.5.1 hiveserver2服务 2.5.2 metastore服务2.5.3 编写Hive服务启动脚本（了解）配置环境：http://archive.apa
fjw-hive-3.1.3-bin (1).tar,fjw-hive-3.1.3-bin (1).tar
08-08
为了部署和使用这个Hive 3.1.3版本，你需要先安装Hadoop 3.2.3，然后配置Hive的环境变量，包括HADOOP_HOME、HIVE_HOME以及相关的路径设置。此外，你还需要创建Hive的metastore数据库，存储元数据信息，并可能需要...
at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:565) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:224) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient.<init>(SessionHiveMetaStoreClient.java:94) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor20.newInstance(Unknown Source) ~[?:?] at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) ~[?:1.8.0_241] at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) ~[?:1.8.0_241] at org.apache.hadoop.hive.metastore.utils.JavaUtils.newInstance(JavaUtils.java:84) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:95) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:148) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:119) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:4306) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:4374) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:4354) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.setAuthorizerV2Config(SessionState.java:960) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.setupAuth(SessionState.java:924) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.applyAuthorizationPolicy(SessionState.java:1893) ~[hive-exec-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hive.service.cli.CLIService.applyAuthorizationConfigPolicy(CLIService.java:131) ~[hive-service-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hive.service.cli.CLIService.init(CLIService.java:115) ~[hive-service-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hive.service.CompositeService.init(CompositeService.java:59) ~[hive-service-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.init(HiveServer2.java:229) ~[hive-service-3.1.3.jar:3.1.3] at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.startHiveServer2(HiveServer2.java:1038) ~[hive-service-3.1.3.jar:3.1.3] ... 9 more
03-09
用户可能是在启动HiveServer2或者执行某个Hive查询时遇到了这个问题。常见的可能原因包括Metastore服务未运行、配置错误、网络问题，或者权限不足。需要逐一排查这些可能性。 首先，检查Metastore服务是否正在运行...
精选资源
apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
04-02
4. **Beeline**：HiveServer2的现代CLI，提供更高效的JDBC/ODBC连接，用于支持SQL客户端工具的交互。 5. **Hive HCatalog**：作为元数据管理层，允许不同工具（如Pig、Spark SQL）共享Hive的元数据，促进了数据的互...
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Hive -- Hive3.1.3在 hadoop3.2.1的部署安装
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hive3.1.3安装详解
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hive hive3.1.3集群 mysql
【大数据】Hive系列之- Hive3.1.3 安装教程
如切如磋，如琢如磨，臻于至善。
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Hive-3.3.1 安装部署教程
在windows10上安装apache-hive-3.1.3
11-09 1657
基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的hiveSQL 语言实现数据查询。然后再hive的bin目录下执行hive.cmd start。启动hive，在hive的bin下面执行hive.cmd start。
Hive3.1.3-安装和部署
longxibo的博客
06-12 1165
hive 只能单机，没有集群。好，hive部署，就写到这里。如需沟通：lita2lz。
hive3.1集群搭建
liu137612432的博客
04-14 3481
hive3.1集群搭建 Hive 3新特性 不再支持Mr，取而用Tez 查询引擎，且支持两种查询模式：Container 和 LLAP Hive CLI不再支持（被beeline取代) SQL Standard Authorization 不再支持，且默认建的表就已经是ACID表 支持 “批查询” (TEZ) 或者 “交互式查询”(LLAP) Hive 3其他特性： 1、物化视图重写； 2、自动查询缓存； 3、会话资源限制：用户会话数，服务器会话数，每个服务器每个用户会话数限制 文章目录hive3.1
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