Hive的安装

Hive官网地址 http://hive.apache.org/
文档查看地址 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
下载地址 http://archive.apache.org/dist/hive/
github地址 https://github.com/apache/hive

解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面
修改apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz的名称为hive
修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量

tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin /opt/module/hive

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加内容：
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

替换hive中的guava.jar
cp $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar $HIVE-HOME/lib/
rm guava-19.0.jar

解决日志Jar包冲突
mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak

将hive的元数据配置到MySQL中
拷贝驱动
cp /opt/software/mysql-connector-java-8.0.23.jar $HIVE_HOME/lib

在hive中创建spark配置文件
vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf
添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行）。
spark.master                               yarn
spark.eventLog.enabled                   true
spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory                    1g
spark.driver.memory                    1g

在HDFS创建如下路径，用于存储历史日志。
hadoop fs -mkdir /spark-history

向HDFS上传Spark纯净版jar包
说明1：由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本，直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，避免冲突。
说明2：Hive任务最终由Spark来执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径，这样集群中任何一个节点都能获取到。

上传并解压spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
tar -zxvf /opt/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz

上传Spark纯净版jar包到HDFS
hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars

配置Metastore到mysql

在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件
vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml

添加以下内容

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
   <property>
        <name>hive.exec.parallel.thread.number</name>
        <value>8</value>
   </property>
   <property>
        <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
        <value>1000000ms</value>
   </property>
   <property>
        <name>hive.spark.client.server.connect.timeout</name>
        <value>1000000000ms</value>
   </property>
   <property>
        <name>hive.spark.client.future.timeout</name>
        <value>1000000000ms</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop101:3306/metastore?useSSL=false</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!--mysql的元数据仓库在HDFS上什么位置 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
        <value>true</value> 
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hadoop101:9083</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop101</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
    <property>
        <name>spark.yarn.jars</name>
        <value>hdfs://hadoop2:8020/spark-jars/*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.execution.engine</name>
        <value>spark</value>
    </property>
</configuration>

Hive运行日志信息配置

cd /opt/module/hive/conf/
mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
vim hive-log4j2.properties
修改
hive.log.dir=/opt/module/hive/logs

启动hive

在mysql新建hive元数据库，create database metastore;
初始化hive元数据库，bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbose

启动metastore和hiveserver2
编写hive服务启动脚本，vim $HIVE_HOME/bin/hive-service.sh
添加以下内容：

#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
META_PID=$HIVE_HOME/tmp/meta.pid
SERVER_PID=$HIVE_HOME/tmp/server.pid

mkdir -p $HIVE_HOME/tmp
mkdir -p $HIVE_LOG_DIR

function hive_start()
{
    nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &
echo $! > $META_PID
sleep 8
    nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveserver2.log 2>&1 &
    echo $! > $SERVER_PID
}

function hive_stop()
{
    if [ -f $META_PID ]
    then
        cat $META_PID | xargs kill -9
        rm $META_PID
    else
        echo "Meta PID文件丢失，请手动关闭服务"
    fi
    if [ -f $SERVER_PID ]
    then
        cat $SERVER_PID | xargs kill -9
        rm $SERVER_PID
    else
        echo "Server2 PID文件丢失，请手动关闭服务"
    fi
}

case $1 in
"start")
    hive_start
    ;;
"stop")
    hive_stop
    ;;
"restart")
hive_stop
sleep 2
    hive_start
    ;;
*)
    echo Invalid Args!
    echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart'
    ;;
esac

因为hive的执行引擎设置为spark，所以需要先启动spark
/opt/module/spark-yarn/sbin/start-master.sh

如果spark有slave，执行/opt/module/spark-yarn/sbin/start-all.sh

启动hive服务
bin/hive-service.sh start

使用 DataGrip 工具连接hive

创建数据库
create table student(id int,mame string);

插入几条数据
insert into table student values(1001,"zhangsan");

遇到如下报错：
Permission denied: user=anonymous, access=WRITE, inode=“/user/hive/warehouse/
Permission denied: user=anonymous, access=EXECUTE, inode="/tmp/hadoop-yarn"

执行：
hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse/
hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp

select * from student;
select id,count(*) from student group by id;

参考：
https://blog.csdn.net/weixin_43923463/article/details/123736847