【Hive】hive的安装及环境配置

1.1检查是否已经安装MySQL

检查：rpm -qa | grep mysql 删除：sudo rpm -e --nodeps
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64

1.2安装的版本

一般情况下，企业使用MySQL的版本：5.7，和Java项目中使用MySQL是一致的
5.1和5.7区别： 服务的名称：<5.5:mysqld >=5.5:mysql

1.3通过Yum安装

sudo yum install -y mysql-server

1.4启动MySQL服务

sudo service mysqld start

1.5设置开机启动

sudo chkconfig mysqld on

1.6设置管理员密码

/usr/bin/mysqladmin -u root password ‘123456’

1.7登录MySQL

mysql -uroot -p123456

1.8修改权限

授权：
grant all privileges on . to ‘root’@’%’ identified by ‘123456’ with grant option
删除其他授权

刷新权限
flush privileges

1.9重启MySQL服务，建立远程连接

sudo service mysqld restart

2、准备工作

2.1确保Hadoop相关进程启动

NameNode、DataNode
ResourceManager、NodeManager
JobHistoryServer

2.2 MySql服务器启动

确保开启、开机启动
windows 上Navicat等工具可以连上

3、Hive功能介绍

hive是Apache的顶级项目，
http://hive.apache.org/

3.1 hive是干什么

将SQL语句转换成MapReduce程序，并且提交到Yarn上运行，读取HDFS上的数据进行处理。
SQL语句：和MySQL数据库中SQL语句非常非常类似。

3.2概念：SQL on Hadoop

建立在Hadoop之上提供SQL方式分析的框架
- 最早的框架就是 Hive
facebook开源

• impala
• presto
• sparkSQL/shark
  -kylin

3.3要学好hive，需要什么

Hadoop基础：HDFS、MapReduce、Yarn
MySQL数据库
DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）

hive软件版本的问题

其实使用的3大版本：
0.13.1：经典稳定的版本（2104）
1.2.1 ：较新的一个版本
2.X：2017发布，
底层推荐使用Spark或者TeZ框架分析数据，而不是MapReduce

下载地址：http://apache.org/dist/hive

6、安装Hive

上传、解压、重命名

mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive-1.2.1-bin/

6.3修改配置

mv hive-env.sh.template hive-env.sh

创建数据仓库

hive 的数据需要保存到HDFS，那么保存HDFS那个目录，是不是需要配置 不配置，因为它会去读默认路径，但是这些目录是空，我需要去创建

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hdfs dfs -mkdir -p /tmp
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
bin/hdfs dfs -chmod g+w /tmp