这篇文章主要介绍“Hive数据库的安装”，在日常操作中，相信很多人在Hive数据库的安装问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Hive数据库的安装”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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======一.Hive数据库的安装======
1.首先需要安装以上hadoop环境。
2.安装MySQL环境存储Hive的元数据，因为默认的元数据是存放在derby（只支持一个链接，用于测试）实际环境用mysql。
3.安装环境使用centos 6.5 IP为：192.168.0.12
======二.安装mysql数据库存储Hive元数据======
yum install mysql-server
mysql -uroot -p
create database hive;
update mysql.user set password=PASSWORD ('root') where User='root';
flush privileges;
======三.安装Hive======
需要Java环境，上述Hadoop已经配置。
cd /data/hadoop
wget -c http://114.242.101.2:808/hive/apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz
tar xf apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz
mv apache-hive-2.3.2-bin hive
chown -R hadoop:hadoop hive
设置Hive环境变量hadoop我已经设置
vim /etc/profile
#hive
export HIVE_HOME=/data/hadoop/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
soure /etc/profile
======四.修改Hive配置文件======
su - hadoop
cd /data/hadoop/hive/conf
mv hive-default.xml.template hive-site.xml
清空文件中
把MySQL的JDBC驱动包复制到Hive的lib目录下
cd /data/hadoop/hive/lib/
wget -c http://114.242.101.2:808/hive/mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar
======五. Hive在HDFS上的默认存储路径======
官网说明：
Hive uses Hadoop, so:
you must have Hadoop in your path OR
export HADOOP_HOME=
In addition, you must use below HDFS commands to create
/tmp and /user/hive/warehouse (aka hive.metastore.warehouse.dir)
and set them chmod g+w before you can create a table in Hive.
su - hadoop
cd /data/hadoop/hadoop-2.7.4
./bin/hadoop fs -mkdir /tmp
./bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
./bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
./bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
======六.运行Hive======
出现以下表明运行成功。
[hadoop@localhost hadoop]$ hive
which: no hbase in (/data/hadoop/hadoop-2.7.4/bin:/data/hadoop/hive/bin:/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.151-1.b12.el6_9.x86_64/bin:/home/hadoop/bin)
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/hadoop/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/hadoop/hadoop-2.7.4/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]
Logging initialized using configuration in jar:file:/data/hadoop/hive/lib/hive-common-2.3.2.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>
>
>
>
======七.初始化Hive数据库======
su -hadoop
schematool -initSchema -dbType mysql
======八.运行Hive操作命令======
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);
hive> SHOW TABLES;
hive> SHOW TABLES '.*s';
hive> DESCRIBE invites;
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
hive> ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT, bar STRING, baz INT COMMENT 'baz replaces new_col2');
hive> ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT COMMENT 'only keep the first column');
hive> DROP TABLE pokes;
到此，关于“Hive数据库的安装”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
重庆分公司
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