安装和配置Hive

直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统，构建在HDFS之上，它提供了类似 SQL 的语法（HQL），可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询，使得对数据的管理和检索更为便利。

这篇文章记录了如何在 linux 上安装hive。因为hive基于Hadoop，所以需要先安装Hadoop，如果你还没有安装Hadoop，可以参考 linux上安装和配置Hadoop(单节点) 进行安装。

下载和安装hive

前往Apache的官方下载地址： https://hive.apache.org/downloads.html ，经历两个二级下载页后，获得到最终的下载地址。

登录linux系统，进入~/downloads文件夹，使用wget命令，下载安装包。这里安装的是次新版本2.3.3。

# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.3/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

使用tar命令安装至/opt文件夹

# tar zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt

配置PATH环境变量

使用vim编辑~/.bashrc，加入HIVE_HOME环境变量，将下面的语句复制到~/.bashrc的底部。

export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-2.3.3-bin export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

启动Hive命令行

直接在控制台输入hive，即可启动hive。

# hive Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/hive/apache-hive-2.3.3-bin/lib/hive-common-2.3.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true 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>

完成后进入到hive的命令行界面。输入 exit; 或者按Ctrl+C则可以退出。

可以看到上面有一句话：Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 ...，意思是说Hive 2版本之后可以使用新的计算引擎（例如spark和tez），Hive默认的计算引擎仍然是MapReduce，大家都知道MapReduce的执行速度是非常慢的。

执行第一个Hive查询

使用下面的命令，查看现有的数据库：

# show databases; OK default Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 1 row(s)

会看到有一个默认的default数据库。

异常：Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

执行 show databases; 后，你可能会遇到这个异常。解决办法是：1、先退出hive，然后删掉metastore_db文件夹，可以使用下面的命令找出metastore_db的位置：

# find / -name metastore_db /root/metastore_db

我是以root用户安装的hive，在我的主机上，这个目录位于/root下。使用rm命令删除之：

# rm -fR /root/metastore_db

这个metastore_db出现的位置为你执行hive命令的当前文件夹。所以每次执行hive时最好进入同一个文件夹，否则就会创建很多个metastore_db，然后再次出现上面的异常。

2、进入/root文件夹（或者是刚才find命令找出的metastore_db的上级目录），使用schematool工具重建metastore_db：

# schematool -initSchema -dbType derby Metastore connection URL: jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true Metastore Connection Driver : org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver Metastore connection User: APP Starting metastore schema initialization to 2.3.0 Initialization script hive-schema-2.3.0.derby.sql Initialization script completed schemaTool completed

执行完成后会重新创建一个metasotre_db文件夹。

metasotre_db保存了hive的元信息，也就是使用hive创建了哪些数据库、每个库中包含哪些表，诸如此类。

重新进入hive命令行，再次执行 show databases; ，正常的话可以看到返回结果。

默认情况下hive使用derby数据库将元信息保存在本地，一种更常见的做法是保存到 mysql 数据库，具体操作可以查看这里： 配置Hive使用MySql存储元数据 。

通过Hadoop HDFS查看数据库文件

除了使用default默认库以外，HIVE提供了很多DDL语句对数据结构进行创建、更改和删除。具体可以参看： LanguageManual DDL 。

下面使用create database 命令创建一个叫做tglog_aw_2018的新数据库：

hive>> create database tglog_aw_2018; OK Time taken: 0.191 seconds

那么这个数据库文件创建到哪里去了呢？可以查看 $HIVE_HOME/conf/下的hive-default.xml.template，它是Hive的默认配置文件。如果想要重写配置，则可以在$HIVE_HOME/conf下新建一个hive-site.xml文件。在hive-default.xml.template中搜索hive.metastore.warehouse.dir配置项，可以看到如下的配置：

<property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> <description>location of default database for the warehouse</description> </property>

说明我们的数据库文件位于/user/hive/warehouse文件夹下。

hive-default.xml.template这个文件很大，有5959行，如果在linux上使用cat命令输出会很难阅读，可以使用FTP工具下载到windows系统上，然后选择自己喜欢的编辑器进行查看。

需要注意的是：这个/user/hive/warehouse并不是linux系统上的文件夹，而是位于HDFS上。因此如果要查看这个文件夹，可以通过下面的命令：

# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse Found 1 items drwxrwxrwx - root supergroup 0 2018-07-17 20:16 /user/hive/warehouse/tglog_aw_2018.db

也可以通过HDFS NameNode的Web UI进行查看：

至此，就可以通过命令行来对Hive进行操作管理了。接下来，需要深入地去学习Hive的“SQL语句”，除此以外，还要掌握通过编程的方式对Hive进行操作。

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！