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Lucene4.3开发之第八步之渡劫初期(八)
Hive2.x已经足够稳定了,前面也安装过hive0.x和Hive1.x的版本,今天我们来看下hive2.x如何安装使用。
环境:
centos7.1
Hadoop2.7.3
JDK8
Hive2.1.0
1,首先需要下载hive最新的稳定版本的包,并保证的你Hadoop集群已经是能够正常运行的
http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/hive/
2,解压到指定目录
首先进入conf目录把所有带template后缀的文件,给移除后缀,只有hive-default.xml移除后缀后,需要修改名为hive-site.xml。
3,配置hive的log
vi conf/hive-log4j2.properties 配置下面的2个参数: property.hive.log.dir = /home/search/hive/logs property.hive.log.file = hive.log
4,配置使用MySQL作为元数据存储
关于安装mysql以及分配权限的请参考散仙之前的文章:http://qindongliang.iteye.com/blog/2337865
vi hive-site.xml 配置下面的几项参数 javax.jdo.option.ConnectionURL= jdbc:mysql://192.168.10.40:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=utf-8 javax.jdo.option.ConnectionUserName=root javax.jdo.option.ConnectionPassword=pwd javax.jdo.option.ConnectionDriverName=com.mysql.jdbc.Driver hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://192.168.10.38:8020//user/hive/warehouse 其他的凡是包含 ${system:java.io.tmpdir}变量的统一替代成绝对路径,目录可以在 hive的根目录下建一个tmp目录,统一放进去
最后切记添加mysql的jdbc驱动包到hive/lib的目录下面
说明下上面的jdbc的url里面驱动字符串设置为数据库编码为utf-8此外&符号需要转义
jdbc:mysql://192.168.10.40:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=utf-8
此外默认hive读取Hbase的lib如果没有安装hbase则会启动不起来:
需要下载hbase然后配置对应的HBASE_HOME,文末会给出所有的环境变量
5,在hive2.x之后,需要先初始化schema如下:
$HIVE_HOME/bin/schematool -initSchema -dbType mysql
注意不执行这个,直接执行hive会报错:
Caused by: MetaException(message:Hive metastore database is not initialized. Please use schematool (e.g. ./schematool -initSchema -dbType ...) to create the schema. If needed, don't forget to include the option to auto-create the underlying database in your JDBC connection string (e.g. ?createDatabaseIfNotExist=true for mysql)) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3364) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3336) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getAllFunctions(Hive.java:3590)
执行成功打印结果如下:
[search@es1 ~]$ $HIVE_HOME/bin/schematool -initSchema -dbType mysql SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/search/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/search/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Metastore connection URL: jdbc:mysql://192.168.10.40:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=utf-8 Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver Metastore connection User: root Starting metastore schema initialization to 2.1.0 Initialization script hive-schema-2.1.0.mysql.sql Initialization script completed schemaTool completed
6,测试集群是否正常
在本地磁盘上新建一个文件a,写入内容如下
1,a 2,b 3,c 4,a 5,a 2,a 4,2 1,a 1,a
编写的create_sql如下:
sql -- 存在就删除 drop table if exists info ; -- 建表 CREATE TABLE info(id string, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; -- 加载数据 load data local inpath '/home/search/test_hive/a' into table info;
最后执行脚本,不报错就代表通过了:
hive -f create_sql
Hive2.x之后不推荐使用MR的方式运行任务了,推荐使用Tez或者Spark引擎运行job,但是mr还是支持的
执行下面的语句进行测试
hive -e "select count(*) from info" 运行成功,就代表Hive+Hadoop集成成功。 关于Hive On Tez 集成我下篇文章会介绍。
7,一些环境变量如下:
#JDK export JAVA_HOME=/home/search/jdk1.8.0_102/ export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH #Maven export MAVEN_HOME=/home/search/apache-maven-3.3.9 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$MAVEN_HOME/lib export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin #Ant export ANT_HOME=/home/search/ant export CLASSPATH=$CLASSPATH:$ANT_HOME/lib export PATH=$PATH:$ANT_HOME/bin #Hadoop export HADOOP_HOME=/home/search/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_COMMON_HOME:$HADOOP_COMMON_HOME/lib:$HADOOP_MAPRED_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME #Hbase export HBASE_HOME=/home/search/hbase export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HBASE_HOME/lib export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH #Pig export PIG_HOME=/home/search/pig export PIG_CLASSPATH=$PIG_HOME/lib:$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=/ROOT/server/bigdata/pig/bin:$PATH #Zookeeper export ZOOKEEPER_HOME=/home/search/zookeeper export CLASSPATH=.:$ZOOKEEPER_HOME/lib export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin #Hive export HIVE_HOME=/home/search/hive export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf #JStorm export JSTORM_HOME=/home/search/jstorm-2.1.1 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JSTORM_HOME/lib export PATH=$PATH:$JSTORM_HOME/bin:$PATH #Scala export SCALA_HOME=/home/search/scala export CLASSPATH=.:$SCALA_HOME/lib export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin #Spark export SPARK_HOME=/ROOT/server/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
有什么问题可以扫码关注微信公众号:我是攻城师(woshigcs),在后台留言咨询。
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