大数据之hive安装和配置

hive简介

hadoop是为了存储数据和计算而推广的技术，而和数据挂钩的也就属于数据库的领域了，所以hadoop和DBA挂钩也就是情理之中的事情，在这个基础之上，我们就需要为了DBA创作适合的技术。

hive正是实现了这个，hive是要类SQL语句（HiveQL）来实现对hadoop下的数据管理

MySQL安装

官网下载mysql-server（yum安装）

wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

解压

rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

安装

yum install mysql-community-server

重启mysql服务：

service mysqld restart 

进入mysql

mysql -u root

为root用户设置密码

mysql> set password for 'root'@'localhost' =password('root');

远程连接设置：
把在所有数据库的所有表的所有权限赋值给位于所有IP地址的root用户：

mysql> grant all privileges on *.* to root@' %'identified by 'root';

mysql>flush privileges; 刷新权限

如果是新用户而不是root，则要先新建用户：

mysql>create user 'username'@' %' identified by 'password';  

hive安装和配置

以hive-2.3.5为例子

通过wget下载hive-2.3.5

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.5/apache-hive-2.3.5-bin.tar.gz

将hive解压到/usr/local

tar -zxvf apache-hive-2.3.5-bin.tar.gz -C /usr/local/

将文件重命名为hive文件：

mv apache-hive-2.3.5-bin hive

在 vi /etc/profile末尾加

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

执行source /etc.profile

执行hive --version
有hive的版本显现，安装成功！

配置hive-env.sh

cp hive-env.sh.template  hive-env.sh

修改Hadoop的安装路径

HADOOP_HOME=/opt/module /hadoop-2.3.5

修改Hive的conf目录的路径

export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf

配置hive-site.xml

cp hive- default.xml.template  hive-site.xml 

       javax.jdo.option.ConnectionURL         
jdbc:mysql://bigdata131:3306/hivedb?createDatabaseIfNotExist=true
       JDBC connect string for a JDBC metastore



 
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
        com.mysql.jdbc.Driver
        Driver class name for a JDBC metastore



        javax.jdo.option.ConnectionUserName
        root
        username to use against metastore database                    



        javax.jdo.option.ConnectionPassword
        root
        password to use against metastore database

启动hive

启动Hadoop
初始化Metastore架构：schematool -dbType mysql -initSchema
启动Hive：hive
hive> 进入hive shell

Hive应用实例：wordcount

建数据源文件并上传到hdfs的/user/input目录下
建数据源表t1：create table t1 (line string)
装载数据：load data inpath ‘/user/input’ overwrite into table t1;
编写HiveQL语句实现wordcount算法，建表wct1保存计算结果：

create table wct1 as select word, count(1) as count from (select explode (split (line, ' ')) as word from t1) w group by word order by word;

查看wordcount计算结果：

select * from wct1