一、实验介绍

1.1 实验内容

在Hadoop集群上部署Hive数据仓库，使用MySQL作为元数据存储。
在Hive集群平台创建测试表，验证HiveQL在Hadoop Mapreduce中的执行情况。

1.2 实验知识点

Hive集群工作原理
Hive客户端访问方式
Hive与MySQL的关系

1.3 实验环境

Hive2.3.9
VMware Workstation 16 Pro for Windows
虚拟机镜像

1.4 实验资源

资源名称	存储目录
Hive安装包	/opt/software/package

1.5 实验步骤清单

hive部署（安装hive、创建元数据库、修改配置文件、创建测试目录、初始化hive）
hive测试（启动hibe、创建测试数据库并验证、使用beeline连接hive）

二、实训架构

序号 IP地址 机器名 类型 核数/内存 目录

序号	IP地址	机器名	类型
1	172.25.10.140	master	NN/DN/Hive
2	172.25.10.141	slave1	DN/NM
3	172.25.10.142	slave2	DN/NM
4	172.25.10.143	slave3	DN/NM

三、实验环境准备

本次实验需要提前准备好相关服务，需要Hadoop集群、HDFS文件系统、Zookeeper集群控制软件、MySQL数据库的支持。本次实验采用hive-2.3.9版本。
启动虚拟机master、slave1和slave2，slave3输入用户名root密码root登录系统。

四、实验步骤

4.1 Hive部署

4.1.1 安装Hive

1、解压和重命名Hive
tar zxvf /opt/software/package/apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz -C /usr/local/
mv /usr/local/apache-hive-2.3.9-bin/ /usr/local/hive

2、检查环境变量
vim /etc/profile

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=${HIVE_HOME}/bin:${PATH}

mysql -uroot -p
#创建数据库
create database metastore;
#关闭只读
set global read_only=0;
#设置密码安全策略
set global validate_password_policy=0;
#设置密码长度
set global validate_password_length=4;
#更改密码
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'root';
#数据库授权
grant all on metastore.* to hive@'%' identified by 'hive';
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root';

#刷新权限
flush privileges;
#退出mysql
exit

#上传mysql-connector到Hive库目录
cp /opt/software/package/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar /usr/local/hive/lib/

4.1.3 修改hive配置文件

#复制hive-env.sh
cp /usr/local/hive/conf/hive-env.sh.template /usr/local/hive/conf/hive-env.sh
#修改hive-env.sh文件，参考如下内容：
vim /usr/local/hive/conf/hive-env.sh

export JAVA_HOME=//usr/local/jdk/jre
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf

#复制hive-site.xml
cp /usr/local/hive/conf/hive-default.xml.template /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

#修改hive-site.xml
替换所有$system:java.io.tmpdir为/usr/local/hive/tmp替换所有${system:user.name} 为 root
vim /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

替换所有${system:java.io.tmpdir} 为/usr/local/hive/tmp
:1,$s#${system:java.io.tmpdir}#/usr/local/hive/tmp#g
#替换当前行的${system:user.name}为root
:s/${system:user.name}/root/g 
#替换所有${system:user.name} 为 root 
:1,$s/${system:user.name}/root/g

注意：逐个替换以下参数内容，其他参数保留原始配置即可。完整配置内容参见“六、参考文档”。

<property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
    <value>/user/hive/tmp</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
    <name>hive.querylog.location</name>
    <value>/user/hive/log</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://master:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;useSSL=false</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.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>

#创建/usr/local/hive/tmp目录
mkdir /usr/local/hive/tmp
chmod -R 777 /usr/local/hive/tmp

#复制log配置文件
cp /usr/local/hive/conf/hive-log4j2.properties.template /usr/local/hive/conf/hive-log4j2.properties
cp /usr/local/hive/conf/hive-exec-log4j2.properties.template /usr/local/hive/conf/hive-exec-log4j2.properties

4.1.4 创建Hadoop测试目录

#启动hadoop
start-all.sh

#在hdfs中创建以下目录并授权，用于存储文件
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/log
````hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/tmp hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/log```

#查看目录
hdfs dfs -ls /user/hive/

4.1.5 初始化hive元数据库

schematool -dbType mysql -initSchema root root

4.2 Hive测试

4.2.1 启动Hive

启动mysql
systemctl start mysqld.service
hive

4.2.2 创建测试数据库并验证

#创建数据库
create database testdb;

#查看数据库
show databases;

#使用数据库
use testdb;

exit;

五、实验总结

本次实验中，Hive采用MySQL数据库保存Hive的元数据，而不是采用Hive自带的derby来存储元数据。
Hive常用的HiveQL操作命令主要包括：数据定义、数据操作。
Hive实现最大的优势是，对于非程序员，不用学习编写Java MapReduce代码，也可以完成MapReduce任务。