Linux 下搭建 Hive 环境 _生活百科

Linux 下搭建 Hive 环境作者：Grey
原文地址：
博客园：Linux 下搭建 Hive 环境
CSDN：Linux 下搭建 Hive 环境
前置工作首先，需要先完成
Linux 下搭建 Kafka 环境
Linux 下搭建 Hadoop 环境
Linux 下搭建 HBase 环境
本文基于上述三个环境已经搭建完成的基础上进行 Hive 的搭建工作。
Hive 版本：2.2.0
如果使用的软件版本不一致，请以官方搭建文档为准。
此外，需要准备一个 MySQL 服务器，我这里准备的 MySQL 服务器 IP 是：192.168.100.129 ，端口是 3306 。
MySQL 的安装参考：CentOS 7 下安装 MySQL 8.x
这里用的 MySQL 版本是：5.7.40
下载地址
注：目前这个版本的 Hive，用 MySQL 5.7 版本不会报错，用MySQL 8.0 版本会报错，
MySQL 的 Connector 版本是：5.1.40
下载地址
注：确保 master 服务器可以访问这个 MySQL 服务器上的 MySQL 服务。，如果用的 MySQL 版本不同，对应的 Connector 需要下载可适配 MySQL 版本的。
安装步骤Hive 安装在 master 节点上，
将下载好的 Hive 安装包和 MySQL 对应的 Connector 包上传到 /datalake 目录下
apache-hive-2.2.0-bin.tar.gz
mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz
解压这几个安装包
cd /datalaketar -zxvf apache-hive-2.2.0-bin.tar.gz将解压的软件移动到 /usr/local 目录
cd /datalakemv apache-hive-2.2.0-bin /usr/local/hive配置环境变量
vi /etc/profile将 Hive 添加到环境变量
export HIVE_HOME=/usr/local/hiveexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZK_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin应用环境变量
source /etc/profile解压 MySQL 的 Connector 包
tar -xzvf mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz将 Connector 的 jar 拷贝到 Hive 的 lib 目录中
cp mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/hive/lib/修改 Hive 的配置文件
cd $HIVE_HOME/conf && cp hive-default.xml.template hive-site.xml将 hive-site.xml 的内容设置为
<configuration><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://192.168.100.129:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>dump</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>1234</value></property><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><property><name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name><value>true</value></property></configuration>注：以上配置根据你自定义的 MySQL 来配置，例如用户名密码和连接信息。
【Linux 下搭建 Hive 环境】启动 Hive，执行
hive查看数据库，已经新建出 Schema