Hive 安装和配置

环境准备

1. 已安装 HDFS 和 Yarn 集群环境
2. Linux 已安装 MySQL5

安装步骤

1. 上传并解压 Hive 安装文件

将 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 安装包上传到 node-01 的 /root 目录下并将其解压

[root@node-01 ~]# tar -zxf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C  apps/
[root@node-01 ~]# rm -rf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
[root@node-01 apps]# mv apache-hive-3.1.2-bin/ hive-3.1.2

2. 配置环境变量

[root@node-01 apps]# vi /etc/profile
export HIVE_HOME=/root/apps/hive-3.1.2
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
[root@node-01 apps]# source /etc/profile

3. 将 mysql5 的驱动包放入 Hive 的 lib 中

上传 mysql-connector-java-5.1.40 包到 node-01 的 /root 目录下

[root@node ~]# mv /root/mysql-connector-java-5.1.40 /root/apps/hive-3.1.2/lib/

4. 配置 hive-env.sh 运行环境

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hive-3.1.2/conf
[root@node-01 conf]# mv hive-env.sh.template hive-env.sh
[root@node-01 conf]# vim hive-env.sh 

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
HADOOP_HOME=/root/apps/hadoop-3.2.1

# Hive Configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=/root/apps/hive-3.1.2/conf

5. 在 HDFS 上创建相关目录并设置权限

[root@node-01 ~]# hadoop fs -mkdir /tmp
[root@node-01 ~]# hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
[root@node-01 ~]# hadoop fs -chmod 777 /tmp
[root@node-01 ~]# hadoop fs -chmod 777 /user/hive/warehouse

6. 配置 hive-site.xml 文件（远程方式）

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hive-3.1.2/conf
[root@node-01 conf]# vim hive-site.xml
<configuration>
    <!-- 关闭版本验证-->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!-- Hive 数据库数据存储到 HDFS 路径-->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    
    <!--关闭本地运行模式-->
    <property>
        <name>hive.exec.mode.local.auto</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    <!--Hive元数据不存放本地-->
    <property>
        <name>hive.metastore.local</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    <!-- metastore服务器URI -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://192.168.229.21:9083</value>
    </property>
    
    <!-- 远程 mysql 数据库本地 url 地址-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://192.168.229.21:3306/hive?serverTimezone=UTC
        </value>
    </property>
    
    <!-- 连接 msyql5 驱动-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
	
	<!-- 连接 mysql 用户名-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
    
    <!-- 连接 mysql 密码-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>hive</value>
    </property>
    
    <!--开启mapreduce任务-->
    <property>
    	<name>hive.compute.query.using.stats</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    <!-- 显示表的列名 -->
    <property>
      <name>hive.cli.print.header</name>
      <value>true</value>
    </property>

    <!-- 显示数据库名称 -->
    <property>
      <name>hive.cli.print.current.db</name>
      <value>true</value>
    </property>
</configuration>

7. 配置 Hive 日志目录

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hive-3.1.2
[root@node-01 hive-3.1.2]# mkdir logs
[root@node-01 hive-3.1.2]# cd conf/
[root@node-01 conf]# mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
[root@node-01 conf]# vim hive-log4j2.properties
#修改24行
property.hive.log.dir = /root/apps/hive-3.1.2/logs

8. 替换 Hive 低版本 guava-19.0.jar 包

#查看 Hive 的 guava 版本
[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hive-3.1.2/lib
[root@node-01 lib]# ll | grep guava
-rw-r--r--. 1 root root  2308517 9月  27 2018 guava-19.0.jar

#查看 Hadoop 的 guava 版本
[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hadoop-3.2.1/share/hadoop/common/lib
[root@node-01 lib]# ll | grep guava
-rw-r--r--. 1 1001 1001 2747878 9月  10 2019 guava-27.0-jre.jar
-rw-r--r--. 1 1001 1001    2199 9月  10 2019 listenablefuture-9999.0-empty-to-avoid-conflict-with-guava.jar

#删除 Hive 的低版本 guava
[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hive-3.1.2/lib
[root@node-01 lib]# rm -rf guava-19.0.jar

#复制 Hadoop 的高版本 guava
[root@node-01 lib]# cp /root/apps/hadoop-3.2.1/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /root/apps/hive-3.1.2/lib/

9. 拷贝 hive 到 node-02、node-03

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/
[root@node-01 apps]# scp -r hive-3.1.2/ node-02:$PWD
[root@node-01 apps]# scp -r hive-3.1.2/ node-03:$PWD

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
[root@node-01 hadoop]# scp core-site.xml node-02:$PWD
[root@node-01 hadoop]# scp core-site.xml node-03:$PWD

[root@node-01 apps]# cd /etc
[root@node-01 etc]# scp profile node-02:$PWD
[root@node-01 etc]# scp profile node-03:$PWD
[root@node-02 ~]# source /etc/profile
[root@node-03 ~]# source /etc/profile

10. 初始化 Hive

[root@node-01 ~]# schematool -dbType mysql -initSchema
Initialization script completed #表示初始化完成
schemaTool completed

如果初始化失败，请检查连接 MySQL 配置的 URL 地址是否正确

11. 启动 HDFS（HA）和 Yarn 集群环境

Hive 的表数据存储于 HDFS 中，所以需要开启 HDFS 集群，Hive 的查询依赖于 MapReduce 任务，所以需要开启 Yarn 集群

[root@node-01 ~]# jps
10161 NodeManager
8804 QuorumPeerMain
10005 ResourceManager
9592 DFSZKFailoverController
9450 JournalNode
9068 NameNode
9212 DataNode

[root@node-02 ~]# jps
9570 QuorumPeerMain
9795 JournalNode
10261 NodeManager
9868 DFSZKFailoverController
9965 DataNode
10111 ResourceManager
10671 NameNode

[root@node-03 ~]# jps
3632 JournalNode
3718 DataNode
3853 NodeManager
3502 QuorumPeerMain

12. 启动 Hive 的元数据 metastore 服务

Hive 元数据存储于 Linux 系统下的 mysql 5 中，所以需要启动 mysql 服务，并允许 Hive 远程连接 mysql

[root@node-01 ~]# hive --service metastore 1>/dev/null 2>&1 &
[root@node-01 ~]# jps
10161 NodeManager
8804 QuorumPeerMain
10005 ResourceManager
9592 DFSZKFailoverController
9450 JournalNode
9068 NameNode
9212 DataNode
24030 RunJar # metastore 服务进程

13. 启动 Hive 交互式 Shell 客户端

[root@node-01 ~]# hive
Logging initialized using configuration in jar:file:/root/apps/hive-3.1.2/lib/hive-common-3.1.2.jar!/hive-log4j2.properties Async: true
Hive Session ID = 46631073-610a-4242-8d60-3800099daf94
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
hive (default)>  show databases;

恭喜你，Hive 环境搭建成功：）