直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统，构建在HDFS之上，它提供了类似SQL的语法（HQL），可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询，使得对数据的管理和检索更为便利。
一、安装前准备 1. 安装配置Hadoop，见http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 2. 下载安装包 mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz 二、安装MySQL 1. 解压 tar -zxvf mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 mysql 3. 建立数据目录 mkdir /home/grid/mysql/data 4. 编辑配置文件~/.my.cnf内容如下 [mysqld] basedir=/home/grid/mysql datadir=/home/grid/mysql/data log_error=/home/grid/mysql/data/master.err log_error_verbosity=2 5. 初始化安装，并记下初始密码 mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --initialize 6. 启动MySQL mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --user=grid & 7. 登录MySQL，修改初始密码 mysql -u root -p mysql> ALTER USER USER() IDENTIFIED BY 'new_password'; mysql> exit; 8. 在/etc/profile中添加环境变量 export PATH=$PATH:/home/grid/mysql/bin 三、安装配置hive 1. 解压 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/apache-hive-1.2.1-bin hive 3. 建立临时目录 mkdir /home/grid/hive/iotmp 4. 建立配置文件hive-site.xml cp ~/hive/conf/hive-default.xml.template ~/hive/conf/hive-site.xml 5. 新建配置文件hive-site.xml，内容如下：
元数据服务(metastore）作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。
这是一篇工具类的文章，工欲善其事必先利其器，要分析调试hive源码，必须搭建一套hive的运行环境。还记得第一次搭建hive源码调试环境，用了一个月的时间，才完全跑通整个调试过程。中间遇到各种各样莫名奇妙的问题，也有好多次想放弃，幸好坚持了下来。
在《大数据之脚踏实地学09--Hive嵌入式安装》一文中我们详细介绍了Hive嵌入式的安装流程，即默认使用Hive的内置Derby数据库作为元信息的存储。但这样做存在一个非常大的弊端，那就是无法让多用户（即客户端）在同一个目录下同时访问数据库，这显然是有问题的。最常用的解决方案就是使用MySQL存储元信息，MySQL可以安装在master机器中，也可以安装在别的机器中。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
最近一个数据分析朋友需要学习 Hive，刚好我也想学，便利用手头的服务器搭建一个学习环境，但是搭建过程中，发现网上的教程很多过时了，而且部署过程中，很多地方走不通，博主也没有给出对应的说明。花了大力气才从各种资料中完成 Hadoop、Mysql、Hive 三者的部署。
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
下载：https://pan.baidu.com/s/17ZDrs9n3geawFZZltvsbTQ 提取码: ph6v
本文的安装参照了官方的文档：GettingStarted，将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
默认情况下，Hive会使用Derby来存储元数据（主要是表、列、分区Partition的信息）。Derby是一个嵌入式的本地数据库，只能单进程进行访问，不允许多个连接。因此，Derby只适合本地测试，不适合用在生产环境。Hive支持使用单独的数据库来存储元数据，比如MySql、PostgreSql等，本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。
2.如果出现如下截图内容，则认为安装了mysql（CentOS6.5默认自带安装了mysql）
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
Flink可以运行在所有类unix环境中，例如：Linux，Mac OS 和Windows，一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境，后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境，使用的是Centos7.6版本，JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8)，本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置，不再从零搭建Centos系统，另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建，如果你目前已经有对应的基础环境，可以忽略本小节，Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》，内容来源于官方的：GettingStarted，将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩，但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的（这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的）想迁移到到我们集群上面来进行计算，但是直接运行时报错：
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序
10、服务器集群：192.168.0.110(master)，192.168.0.111(slave1)，192.168.0.112(slave2)
hive 的下载地址为： https://archive.apache.org/dist/hive/
本文承接上一篇：hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ，主要是记录 hive 整合hbase的流程
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive
之前的章节比较偏重理论方法介绍，本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台，包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建，基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置，为后续搭建运行环境做好准备；大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式，为画像平台的运行提供基础运行环境；服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
在 写入数据到Hive表(命令行) 这篇文章中，我们通过命令行的方式和hive进行了交互。但在通常情况下，是通过编程的方式来操作Hive，Hive提供了JDBC和ODBC接口，因为公司的数据处理程序是使用.net开发并运行在windows server上的，因此这篇文章将介绍如何通过ODBC来访问Hive。
是否继续？[y/N]：y 2.下载 mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm 的 YUM 源：
上一篇主要写了hive2.1.1源码编译并编译成eclipse项目，这一篇主要写将hive2.1.1源码导入eclipse以及运行hive命令的入口类CliDriver.java。在导入及运行的过程会遇到各种各样的问题，本文写了自己遇到的问题及解决方案。把项目跑起来非常重要，这些都是我们后面分析调试hive编译模块源码的基础。
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive服务端 hadoop03-hadoop04：Hive客户端
不要使用此安装方式，讲述这种安装方式，仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到，我连环境变量都没有配置。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并
经过前面几期内容的介绍，相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说，Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS（文件存储系统）、Map-Reduce（运算系统）和Yarn（资源调配系统）三个组间。
在 使用Spark读取Hive中的数据 中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中，在读取完数据后，通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算，并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
有时候，我们需要使用编码的方式将文件从Windows系统发送到Linux系统上，这篇文章将记录如何实现这一过程。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
1、 准备环境 1， 软件准备 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hive-- apa
使用maven来进行源码，真的是靠运气，特别是你网络很差的情况下，再特别是你没有本地库的时候，靠运气吃饭。。。
1、服务器环境1.1 修改主机名称1.2 修改ip地址1.3 linux修改hosts并添加集群主机1.4 windows修改hosts文件并添加集群主机2、免密配置2.1 切换root用户2.2 生成公钥与私钥对2.3 将公钥复制到目标机器，并测试免密登录是否成功2.4 集群其他主机免密配置2.5 异常演示3、关闭防火墙3.1 防火墙设置3.2 设置之后3.3 设置之前4、禁用selinux4.1 selinux介绍4.2 设置selinux5、安装JDK5.1 上传jdk5.2 配置Java环境变量5.3 检查Java环境是否生效6、安装mysql6.1 mysql安装6.2 mysql设置6.3 修改密码6.4 上传驱动7、安装httpd服务7.1 httpd介绍7.1 安装httpd服务7.2 查看httpd服务7.3 tips:网页访问本地文件内容8、安装ntp服务8.1 ntp介绍8.2 安装8.3 修改ntp.conf配置8.4 时钟同步8.5 检查时钟同步效果9、搭建yum环境和创建ambari本地源9.1 安装yum工具9.2 安装9.3 创建repo文件9.4 分发repo文件9.4 生成本地yum源10、安装ambari10.1 在mysql中创建ambari用户和授权10.2 安装ambari10.2 初始化配置10.3 初始化ambari数据库10.4 启动ambari10.5 报错及解决10.6 ambari页面配置步骤10.6.1 第1步 启动安装10.6.2 第2步 输出集群名称10.6.3 第3步 选择版本、选择本地仓库及路径10.6.4 第4步 输入集群节点名称、私钥10.6.5 节点认证10.6.6 选择服务10.6.7 分配主节点10.6.8 分配从节点和客户端10.6.9 自定义服务10.6.10 确认配置10.6.11 安装部署11、启动服务11.1 java权限问题11.2 hive元数据初始化
Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
Hue和hive等安装不同，需要进行编译安装，所以安装起来较为复杂。具体安装步骤：
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
一、实验目的 1. 使用Zeppelin运行SparkSQL访问Hive表 2. 动态表单SQL 二、实验环境： 12个节点的Spark集群，以standalone方式部署，各个节点运行的进程如表1所示。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Impala本身提供了两种接口进行访问：beeswax和hs2，其中beeswax是impala自己开发的api，而hs2是兼容hive的。由于beesswax的连接方式需要使用impala自己提供的python脚本，而且不支持HA，因此这里就不再多做介绍。本文主要介绍如何使用hive的beeline客户端来连接impala集群。目前我们内部的Impala集群都支持zk的高可用，来解决单点故障的问题。不过对于用户来说，单节点和高可用只是体现在URL的不同，其他并无区别。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的 注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题
至此，hive的基本数据类型已经了解，接下来的章节咱们一起学习了解复杂数据类型；
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