linux hive 安装目录,Hive安装

所有Hadoop的子项目，如Hive, Pig,和HBase 支持Linux的操作系统。因此，需要安装Linux OS。以下是为Hive的安装执行的简单步骤：

第1步：验证JAVA安装

在Hive安装之前，Java必须在系统上已经安装。使用下面的命令来验证是否已经安装Java：$ java –version

如果Java已经安装在系统上，就可以看到如下回应：java version "1.7.0_71" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13) Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)

如果Java尚未安装在系统中，那按照下面给出安装Java的步骤。

安装 Java

第(1)步：

那么JDK-7u71-linux-x64.tar.gz将被下载到系统中。

第(2)步：

一般来说，下载文件夹中下载的java文件。使用下面的命令提取jdk-7u71-linux-x64.gz文件。$ cd Downloads/$ ls

jdk-7u71-linux-x64.gz

$ tar zxf jdk-7u71-linux-x64.gz

$ ls

jdk1.7.0_71 jdk-7u71-linux-x64.gz

第(3)步：

为了使Java提供给所有用户，将它移动到/usr/local/。打开root用户，键入以下命令。$ su

password:# mv jdk1.7.0_71 /usr/local/# exit

第(4)步：

设置PATH和JAVA_HOME变量，添加以下命令到?/.bashrc文件。export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71export PATH=PATH:$JAVA_HOME/bin

现在使用java-version命令从终端验证如上所述的安装。

第2步：验证Hadoop的安装

Hadoop必须在安装Hive之前安装。使用下面的命令来验证Hadoop的安装：$ hadoop version

如果Hadoop已经安装在系统上，那么会得到以下回应：Hadoop 2.4.1 Subversion https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common -r 1529768 Compiled by hortonmu on 2013-10-07T06:28Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 79e53ce7994d1628b240f09af91e1af4

如果在系统上还未安装Hadoop，然后继续进行下面的安装步骤：

下载Hadoop

从Apache软件基金会下载并使用下面的命令提取Hadoop2.4.1。$ su

password:# cd /usr/local# wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.4.1/hadoop-2.4.1.tar.gz# tar xzf hadoop-2.4.1.tar.gz# mv hadoop-2.4.1

步骤 II: 验证Hadoop dfs

下面的命令用来启动dfs。执行这个命令将开始启动Hadoop文件系统。$ start-dfs.sh

期望的输出如下所示：10/24/14 21:37:56 Starting namenodes on [localhost] localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-localhost.out localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0]

步骤 III : 验证Yarn脚本

下面的命令用来启动yarn脚本。执行此命令将启动yarn守护进程。$ start-yarn.sh

期望的输出如下所示：starting yarn daemons

starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-localhost.out localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out

步骤 IV:在浏览器访问Hadoop

访问Hadoop的默认端口号为50070.使用以下网址，以获取浏览器Hadoop服务。http://localhost:50070/

步骤  V: 验证集群的所有应用程序

访问集群中的所有应用程序的默认端口号为8088。使用以下URL访问该服务。http://localhost:8088/

第3步：下载Hive

我们在本教程中使用hive-0.14.0。可以通过访问以下链接下载 http://apache.petsads.us/hive/hive-0.14.0/. 假设它下载到/Downloads目录。在这里，我们下载一个名为“apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz”的Hive存档。下面的命令用来验证的下载：$ cd Downloads$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz

第4步：安装Hive

需要执行以下步骤在系统上安装配置单元。假设Hive存档下载到/Downloads目录。

提取和验证Hive存档

下面的命令来验证下载并解压hive存档：$ tar zxvf apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz

$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：apache-hive-0.14.0-bin apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz

将文件复制到/usr/local/hive目录

我们需要将文件从超级用户“su -”复制。下面的命令用于从提取目录中的文件复制到"/usr/local/hive“目录。$ su -passwd:# cd /home/user/Download# mv apache-hive-0.14.0-bin /usr/local/hive# exit

设置Hive环境

可以设置Hive环境，通过附加以下行到?/.bashrc文件中：export HIVE_HOME=/usr/local/hiveexport PATH=$PATH:$HIVE_HOME/binexport CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/Hadoop/lib/*:.

export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hive/lib/*:.

下面的命令是用来执行?/.bashrc文件。$ source ~/.bashrc

第5步：配置Hive

配置Hive用于Hadoop环境中，需要编辑hive-env.sh文件，该文件放置在 $HIVE_HOME/conf目录。下面的命令重定向到Hive config文件夹并复制模板文件：$ cd $HIVE_HOME/conf

$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh

通过编辑hive-env.sh文件添加以下行：export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

Hive安装成功完成。现在，需要一个外部数据库服务器配置Metastore。我们使用Apache Derby数据库。

第6步：下载并安装Apache Derby

按照下面的步骤来下载和安装Apache Derby：

下载 Apache Derby

下面的命令用于下载Apache Derby。它下载需要一定的时间。$ cd ~$ wget http://archive.apache.org/dist/db/derby/db-derby-10.4.2.0/db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

下面的命令用来验证下载文件：$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

提取和验证Derby存档

下面的命令用于提取和验证Derby存档：$ tar zxvf db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：db-derby-10.4.2.0-bin db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

将文件复制到/usr/local/derby 目录

我们需要超级用户“su- ”复制。下面的命令用于从提取目录中的文件复制到/usr/local/derby目录：$ su -passwd:# cd /home/user# mv db-derby-10.4.2.0-bin /usr/local/derby# exit

设置Derby环境

可以通过附加以下行到?/.bashrc文件设置Derby环境：export DERBY_HOME=/usr/local/derbyexport PATH=$PATH:$DERBY_HOME/binApache Hive18export CLASSPATH=$CLASSPATH:$DERBY_HOME/lib/derby.jar:$DERBY_HOME/lib/derbytools.jar

下面的命令是用来执行?/.bashrc文件：$ source ~/.bashrc

创建一个目录来存放Metastore

创建一个名为data目录在$DERBY_HOME目录中，用于存储Metastore数据。$ mkdir $DERBY_HOME/data

Derby安装和环境设置完成。

步骤7：配置Hive的Metastore

配置Metastore意味着，指定要Hive的数据库存储。可以通过编辑hive-site.xml 文件，在$HIVE_HOME/conf目录下可以做到这一点。首先，使用以下命令复制模板文件：$ cd $HIVE_HOME/conf

$ cp hive-default.xml.template hive-site.xml

编辑hive-site.xml并在和标记之间追加以下行：javax.jdo.option.ConnectionURL

jdbc:derby://localhost:1527/metastore_db;create=true

JDBC connect string for a JDBC metastore

创建一个文件名为 jpox.properties 并添加以下行：javax.jdo.PersistenceManagerFactoryClass =org.jpox.PersistenceManagerFactoryImplorg.jpox.autoCreateSchema = falseorg.jpox.validateTables = falseorg.jpox.validateColumns = falseorg.jpox.validateConstraints = falseorg.jpox.storeManagerType = rdbms

org.jpox.autoCreateSchema = trueorg.jpox.autoStartMechanismMode = checkedorg.jpox.transactionIsolation = read_committed

javax.jdo.option.DetachAllOnCommit = truejavax.jdo.option.NontransactionalRead = truejavax.jdo.option.ConnectionDriverName = org.apache.derby.jdbc.ClientDriverjavax.jdo.option.ConnectionURL = jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create = truejavax.jdo.option.ConnectionUserName = APP

javax.jdo.option.ConnectionPassword = mine

第8步：验证Hive安装

运行Hive之前，需要创建/tmp文件夹在HDFS独立的Hive文件夹。在这里使用/user/hive/warehouse文件夹。需要给这些新创建的文件夹写权限，如下图所示：chmod g+w

现在，设置它们在HDFS验证Hive之前。使用下面的命令：$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /tmp

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

下面的命令来验证配置单元安装：$ cd $HIVE_HOME

$ bin/hive

在成功安装Hive后，能看到以下回应：Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive-common-0.9.0.jar!/hive-log4j.properties

Hive history file=/tmp/hadoop/hive_job_log_hadoop_201312121621_1494929084.txt………………….hive>

下面的示例命令以显示所有表：hive> show tables; OK

Time taken: 2.798 seconds

hive>