华为云耀云服务器L实例--Hive的部署

 华为云耀云服务器L实例--Hive的部署

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今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，继续Hive的部署

Hive 是建立在 Hadoop 上的一个数据仓库和查询系统。它提供了类似 SQL 的查询语言（称为 HiveQL）来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据。Hive 的设计目标是使非技术用户能够通过类似于 SQL 的语言来查询和分析大规模数据集，而无需深入了解复杂的编程模型。

以下是 Hive 的一些主要特点和概念：

1. HiveQL语言： Hive 提供了 Hive 查询语言（HiveQL），这是一种类似于 SQL 的语言，允许用户执行查询、过滤和聚合等操作。HiveQL查询会被转化为一系列的 MapReduce 作业，从而在底层利用 Hadoop 进行分布式计算。

2. 元数据存储： Hive 使用元数据存储来存储表模式和统计信息。默认情况下，它使用嵌入式的 Derby 数据库，但也可以配置为使用其他数据库，如 MySQL 或 PostgreSQL。

3. 表和分区： Hive中的数据组织为表，表可以分为分区以提高查询性能。分区允许根据表中的某些列将数据划分为更小的部分，以便更有效地执行查询。

4. UDF（用户定义函数）： Hive 支持用户定义的函数，这允许用户编写自定义的处理逻辑，并将其嵌入到 HiveQL 查询中。

5. 可扩展性： Hive 可以与 Hadoop 生态系统中的其他工具集成，包括 HBase、Spark、Tez 等，以便更灵活地处理不同类型的数据和查询。

6. 批处理： Hive 通常用于大规模批处理，适用于处理大量的静态数据。对于需要实时性能的场景，可能需要考虑其他工具，如 Apache Spark。

Hive 的使用场景主要涉及数据仓库和数据分析，特别是当数据规模很大，而且对实时性能没有过高要求时。通过使用 HiveQL，用户可以利用 SQL 风格的查询语言来分析和挖掘庞大的分布式数据集。

以下是在华为云耀云服务器L实例配置Hive的步骤。

（1） 配置 Hadoop

Hive 的运行依赖于 Hadoop （ HDFS 、 MapReduce 、 YARN 都依赖）

同时涉及到 HDFS 文件系统的访问，所以需要配置 Hadoop 的代理用户

即设置 hadoop 用户允许代理（模拟）其它用户

配置如下内容在 Hadoop 的 core-site.xml 中，重启 HDFS 集群

（2)  下载解压 Hive

• 切换到 hadoop 用户

su - hadoop

• 下载 Hive 安装包：

http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

• 解压到 node1 服务器的： /export/server/ 内

tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /export/server/

• 设置软连接

ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive

(3） 提供 MySQL Driver 包

• 下载 MySQL 驱动包：

https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.34/mysql-connector-java-

5.1.34.jar

• 将下载好的驱动 jar 包，放入： Hive 安装文件夹的 lib 目录内

mv mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/hive/lib/

（4） 配置 Hive

• 在 Hive 的 conf 目录内，新建 hive-site.xml 文件，填入以下内容

（5）初始化元数据库

至此， Hive 的配置已经完成，现在在启动 Hive 前，需要先初始化 Hive 所需的元数据库。

• 在 MySQL 中新建数据库： hive

CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;

• 执行元数据库初始化命令：

cd /export/server/hive

bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

（6）启动 Hive （使用 Hadoop 用户）

• 确保 Hive 文件夹所属为 hadoop 用户

• 创建一个 hive 的日志文件夹：

mkdir /export/server/hive/logs

• 启动元数据管理服务（必须启动，否则无法工作）

前台启动： bin/hive --service metastore

后台启动： nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &

• 启动客户端，二选一（当前先选择 Hive Shell 方式）

Hive Shell 方式（可以直接写 SQL ）： bin/hive

Hive ThriftServer 方式（不可直接写 SQL ，需要外部客户端链接使用）： bin/hive --service hiveserver2

至此，我们已经成功在华为云耀云服务器L实例部署并启动了单台服务器上的hive服务。