hadoop: hive 1.2.0 在mac机上的安装与配置

慧9建

　　环境：mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79
　　前提：hadoop必须先安装，且处于运行状态（伪分式模式或全分布模式均可）
　　hive官网地址：http://hive.apache.org/
　　建议：经个人实践，在mac OS X Yosemite 环境下，如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0，不管jdk安装成什么版本（1.6\1.7\1.8都试过），hive 1.2.0启动时，始终报jdk版本不匹配，后来在mac上将hadoop 2.6.0源编译成mac原生版本后，就正常了。
　　如果有朋友也遇到类似情况，请参考  mac OS X Yosemite 上编译hadoop 2.6.0/2.7.0及TEZ 0.5.2/0.7.0 注意事项
　　一、环境变量



...
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-1.2.0
...
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
...
export PATH=${HIVE_HOME}/bin:$PATH:$HOME/bin:
　　三、修改hive中的xml配置
cp hive-default.xml.template hive-default.xml
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.properties
cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
cp beeline-log4j.properties.template beeline-log4j.properties
即：把几个带.template后缀的模板文件，复制一份变成不带.template的配置文件，注意hive-default.xml.template这个要复制二份，一个是hive-default.xml，另一个是hive-site.xml，其中hive-site.xml为用户自定义配置，hive-default.xml为全局配置，hive启动时，-site.xml自定义配置会覆盖-default.xml全局配置的相同配置项。



1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
2
3 <configuration>
4
5     <property>
6         <name>hive.metastore.local</name>
7         <value>true</value>
8     </property>
9     
10    <!--
11     <property>
12         <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
13         <value>jdbc:postgresql://localhost:5432/hive</value>
14     </property>
15     
16     <property>
17         <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
18         <value>org.postgresql.Driver</value>
19     </property>
20     -->
21   
22   
23     <property>
24         <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
25         <value>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?characterEncoding=UTF-8</value>
26     </property>
27     
28     <property>
29         <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
30         <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
31     </property>
32     
33     <property>
34         <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
35         <value>hive</value>
36     </property>
37     
38     <property>
39         <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
40         <value>hive</value>
41     </property>
42     
43   
44     <property>
45         <name>hive.exec.scratchdir</name>
46         <value>/tmp/hive</value>
47     </property>
48     
49     <property>
50         <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
51         <value>/Users/jimmy/app/hive-1.2.0/tmp</value>
52     </property>
53
54     <property>
55         <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
56         <value>/Users/jimmy/app/hive-1.2.0/tmp/${hive.session.id}_resources</value>
57     </property>
58
59     <property>
60         <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
61         <value>/user/hive/warehouse</value>   
62     </property>
63
64 </configuration>
　　注：hive中有一个元数据的概念，元数据记录了当前有哪些表，哪些字段，字段数据类型等，由于hdfs是没有这些额外信息的，因此hive需要借助传统数据库来记录这些元数据信息，默认情况下，采用内置数据库derby来记录，也可以通过配置将这些元数据记录到mssql\mysql\oracle\postgreSQL等大型RDMBS中，上面的配置中，演示了MYSQL、PostgreSQL二种配置，如果把23-41注释掉，就变成derby独立模式。
　　另：上面的配置文件中，有一些关于目录的参数，先提前把目录建好，
　　hive.exec.local.scratchdir
hive.downloaded.resources.dir
　　这二项对应的目录，是指本地目录（必须先手动建好），其它目录为hdfs中的目录（hive启动时，先自动建好，如果自动创建失败，也可以手动通过shell在hdfs中创建）
　　四、替换hadoop 2.6.0中的jline jar包
　　由于hive 1.2.0自带的jline包跟hadoop 2.6.0自带的版本不一致，因此需要将$HIVE_HOME/lib/jline-2.12.jar 这个文件替换掉$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib 下原来的版本 （即：将旧版本删除，复制新版本到此目录），否则hive启动将失败
　　五、测试及验证
　　$HIVE_HOME/bin/hive
　　如果能正常进入 hive> 即表示正常
　　a) 创建表测试
　　hive>create table test(id int);
　　b) 将hdfs中的文件内容加载到表中
hive> load data inpath '/input/duplicate.txt' into table test;
注：duplicate.txt的内容可在以前的博客文章中找到
c) 测试求平均值
hive> select avg(id) from test;
Query ID = jimmy_20150607191924_ccfb231f-6c92-47ac-88f1-eb32882a0010
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks determined at compile time: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
  set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
  set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
  set mapreduce.job.reduces=<number>
Job running in-process (local Hadoop)
2015-06-07 19:19:27,980 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%
Ended Job = job_local1537497991_0001
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1:  HDFS Read: 190 HDFS Write: 0 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
3.909090909090909
Time taken: 3.322 seconds, Fetched: 1 row(s)
从输出的信息看，hive底层仍然是将SQL语句翻译成mapreduce作业，提交给hadoop的MR引擎。从使用层面看，采用SQL语句方式来分析数据，确实比MapReduce或PIG方式方便太多了。