Windows下安装Hive与问题

下载与安装

hive必须依赖hadoop，因此先安装hadoop，能够参考hadoop安装

注意hive通常2.x.x就对应hadoop的2.y.y版本，3.x.x就须要hadoop的3.y.y版本。

hive下载

hive download

Hive下载

hive wiki

高版本的hive中没有在windows下的运行的脚本，能够在hive windows运行脚本下载，覆盖对应的bin目录就能够了。

解压：

HIVE_HOME目录

hive配置文件目录

Hive依赖Hadoop，记得配置HADOOP_HOME，由于启动基本中会使用到，也能够直接配置到hive-env.sh文件中，可是windows下不会使用这个配置文件，具体的能够看一下运行时候脚本。

特别注意，若是遇到相似下面的错误：

java.lang.NoSuchMethodError: com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor.<init>(Lcom/lmax/disruptor/EventFactory;ILjava/util/concurrent/ThreadFactory;Lcom/lmax/disruptor/dsl/ProducerType;Lcom/lmax/disruptor/WaitStrategy;)V

把%HADOOP_HOME%\share\hadoop\yarn\lib目录下的disruptor包的版本替换为hive的lib目录下的disruptor的jar包。

在hive3.1.1和hadoop3.0.2就会出现上面的问题。

若是其余问题，检查包冲突，对比源码，添加相应版本jar包，将hadoop依赖的jar包和hive依赖的jar替换为可共用的版本。

配置

hive-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
    <description>hive的数据存储目录，指定的位置在hdfs上的目录</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
    <value>/tmp/hive</value>
    <description>hive的临时数据目录，指定的位置在hdfs上的目录</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
    <value>G:/datacenter/hivedata/iotmp</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
    <value>G:/datacenter/hivedata/iotmp</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.querylog.location</name>
    <value>G:/datacenter/hivedata/iotmp</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
    <value>G:/datacenter/hivedata/logs</value>
    <description></description>
  </property>
  <!--mysql-->
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?characterEncoding=UTF-8</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>123456</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.autoCreateTables</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.autoCreateColumns</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>false</value>
    <description/>
  </property>
</configuration>

hive.metastore.warehouse.dir：hive数据存储目录 hive.exec.scratchdir：hive临时数据目录

元数据仓库，默认使用Derby，能够配置其余数据库，如MySQL javax.jdo.option.ConnectionURL：链接URL javax.jdo.option.ConnectionDriverName：驱动名称 javax.jdo.option.ConnectionUserName：数据库用户名 javax.jdo.option.ConnectionPassword：数据库密码

建立hadoop目录

确保hive配置中的目录在hdfs中已经建立，而且有相应权限

hadoop fs -mkdir /user/
hadoop fs -mkdir /user/hive
hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
hadoop fs -mkdir /tmp
hadoop fs -mkdir /tmp/hive
#让所用人都又权限修改/tmp目录
hadoop fs -chmod -R 777 /tmp

初始化MySQL

初始化hive存放元数据数据库的表，记得先建立数据库和给对应的用户受权。

hive --service schematool -initSchema -dbType mysql

Hive元数据MySQL表

交互与基本命令

#建立数据库
create shcema dbName
#建立表
create table tableName
# 查看某个数据库
show databases
# 进入某个数据库
use dbName
#查看全部表
show tables
#查看表结构
desc tableName
#显示表名的分区
show partitions tableName

# 建立一个表，结构与另外一个表同样
create table tableNameOne like tableNameTwo
# 建立外部表
create external table tableName
# 分区表
create external table tableName (l int) partitoned by (d string)
# 内外部表转化
alter table tableName set TBLPROPROTIES ('EXTERNAL'='TRUE')
alter table tableName set TBLPROPROTIES ('EXTERNAL'='FALSE')

#重命名表
alter table tableName rename to newTableName
# 增长字段
alter table tableName add columns (newCol int comment ‘新增’)
# 修改字段
alter table tableName change colName newColName newType
# 删除字段
alter table tableName replace columns (col1 int,col2 string,col3 string)
# 删除表
drop table tableName
# 删除分区
alter table tableName drop if exists partitions (d='2019-01-01')

注意：删除分区的时候，若是是外部表，则还须要删除文件：

hadoop fs -rm -r -f path

注意建立数据库是create schema，而不是create db