hadoop: hive 1.2.0 在mac机上的安装与配置

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MapReducePIG方式方便太多了。

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