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# Linux环境下Hive的安装
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<a href="#一安装Hive">一、安装Hive</a><br/>
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<a href="#11-下载并解压">1.1 下载并解压</a><br/>
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<a href="#12-配置环境变量">1.2 配置环境变量</a><br/>
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<a href="#13-修改配置">1.3 修改配置</a><br/>
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<a href="#14-拷贝数据库驱动">1.4 拷贝数据库驱动</a><br/>
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<a href="#15-初始化元数据库">1.5 初始化元数据库</a><br/>
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<a href="#16-启动">1.6 启动</a><br/>
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<a href="#二HiveServer2beeline">二、HiveServer2/beeline</a><br/>
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<a href="#21-修改Hadoop配置">2.1 修改Hadoop配置</a><br/>
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<a href="#22-启动hiveserver2">2.2 启动hiveserver2</a><br/>
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<a href="#23-使用beeline">2.3 使用beeline</a><br/>
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</nav>
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## 一、安装Hive
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### 1.1 下载并解压
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下载所需版本的Hive，这里我下载版本为`cdh5.15.2`。下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
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```shell
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# 下载后进行解压
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tar -zxvf hive-1.1.0-cdh5.15.2.tar.gz
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```
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### 1.2 配置环境变量
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```shell
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# vim /etc/profile
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```
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添加环境变量：
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```shell
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export HIVE_HOME=/usr/app/hive-1.1.0-cdh5.15.2
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export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
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```
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使得配置的环境变量立即生效：
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```shell
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# source /etc/profile
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```
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### 1.3 修改配置
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**1. hive-env.sh**
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进入安装目录下的`conf/`目录，拷贝Hive的环境配置模板`flume-env.sh.template`
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```shell
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cp hive-env.sh.template hive-env.sh
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```
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修改`hive-env.sh`，指定Hadoop的安装路径：
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```shell
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HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
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```
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**2. hive-site.xml**
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新建hive-site.xml 文件，内容如下，主要是配置存放元数据的MySQL的地址、驱动、用户名和密码等信息：
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```xml
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<?xml version="1.0"?>
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<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
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<configuration>
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<property>
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<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
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<value>jdbc:mysql://hadoop001:3306/hadoop_hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
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</property>
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<property>
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<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
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<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
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</property>
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<property>
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<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
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<value>root</value>
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</property>
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<property>
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<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
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<value>root</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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### 1.4 拷贝数据库驱动
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将MySQL驱动包拷贝到Hive安装目录的`lib`目录下, MySQL驱动的下载地址为：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ , 在本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources)目录下我也上传了一份，有需要的可以自行下载。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-mysql.png"/> </div>
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### 1.5 初始化元数据库
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+ 当使用的 hive 是1.x版本时，可以不进行初始化操作，Hive会在第一次启动的时候会自动进行初始化，但不会生成所有的元数据信息表，只会初始化必要的一部分，在之后的使用中用到其余表时会自动创建；
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+ 当使用的 hive 是2.x版本时，必须手动初始化元数据库。初始化命令：
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```shell
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# schematool 命令在安装目录的bin目录下，由于上面已经配置过环境变量，在任意位置执行即可
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schematool -dbType mysql -initSchema
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```
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这里我使用的是CDH的`hive-1.1.0-cdh5.15.2.tar.gz`，对应`Hive 1.1.0` 版本，可以跳过这一步。
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### 1.6 启动
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由于已经将Hive的bin目录配置到环境变量，直接使用以下命令启动，成功进入交互式命令行后执行`show databases`命令，无异常则代表搭建成功。
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```shell
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# hive
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-install-2.png"/> </div>
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在Mysql中也能看到Hive创建的库和存放元数据信息的表
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-mysql-tables.png"/> </div>
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## 二、HiveServer2/beeline
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Hive内置了HiveServer和HiveServer2服务，两者都允许客户端使用多种编程语言进行连接，但是HiveServer不能处理多个客户端的并发请求，因此产生了HiveServer2。HiveServer2（HS2）允许远程客户端可以使用各种编程语言向Hive提交请求并检索结果，支持多客户端并发访问和身份验证。HS2是由多个服务组成的单个进程，其包括基于Thrift的Hive服务（TCP或HTTP）和用于Web UI的Jetty Web服务。
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HiveServer2拥有自己的CLI工具——Beeline。Beeline是一个基于SQLLine的JDBC客户端。由于目前HiveServer2是Hive开发维护的重点，所以官方更加推荐使用Beeline而不是Hive CLI。以下主要讲解Beeline的配置方式。
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### 2.1 修改Hadoop配置
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修改 hadoop 集群的 core-site.xml 配置文件，增加如下配置，指定hadoop的root用户可以代理本机上所有的用户。
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```xml
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<property>
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<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
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<value>*</value>
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</property>
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<property>
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<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
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<value>*</value>
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</property>
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```
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之所以要配置这一步，是因为hadoop 2.0以后引入了安全伪装机制，使得hadoop不允许上层系统（如hive）直接将实际用户传递到hadoop层，而应该将实际用户传递给一个超级代理，由该代理在hadoop上执行操作，以避免任意客户端随意操作hadoop。如果不配置这一步，在之后的连接中可能会抛出`AuthorizationException`异常。
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>关于Hadoop的用户代理机制，可以参考：[hadoop的用户代理机制](https://blog.csdn.net/u012948976/article/details/49904675#官方文档解读) 或 [Superusers Acting On Behalf Of Other Users](http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/Superusers.html)
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### 2.2 启动hiveserver2
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由于上面已经配置过环境变量，这里直接启动即可：
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```shell
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# nohup hiveserver2 &
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```
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### 2.3 使用beeline
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可以使用以下命令进入beeline交互式命令行，出现`Connected`则代表连接成功。
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```shell
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# beeline -u jdbc:hive2://hadoop001:10000 -n root
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-beeline-cli.png"/> </div>
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