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大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

發布時間:2020-06-17 17:02:50 來源:網絡 閱讀:748 作者:虛無境 欄目:大數據

版權聲明:
作者:虛無境
博客園出處:http://www.cnblogs.com/xuwujing
CSDN出處:http://blog.csdn.net/qazwsxpcm    
個人博客出處:http://www.panchengming.com
原創不易,轉載請標明出處,謝謝!

引言

在大數據學習系列之一 ----- Hadoop環境搭建(單機) 成功的搭建了Hadoop的環境,在大數據學習系列之二 ----- HBase環境搭建(單機)成功搭建了HBase的環境以及相關使用介紹。本文主要講解如何搭建Hadoop+Hive的環境。

一、環境準備

1,服務器選擇

本地虛擬機
操作系統:linux CentOS 7
Cpu:2核
內存:2G
硬盤:40G

說明:因為使用阿里云服務器每次都要重新配置,而且還要考慮網絡傳輸問題,于是自己在本地便搭建了一個虛擬機,方便文件的傳輸以及相關配置,缺點是本來卡的電腦就變得更卡了。具體教程和使用在上一遍博文中。
地址: http://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78816230。

2,配置選擇

JDK:1.8 (jdk-8u144-linux-x64.tar.gz)
Hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz)
Hive: 2.1 (apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz)

3,下載地址

JDK:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads
Hadopp:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common
Hive
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/

百度云盤:
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1slxBsHv 密碼:x51i

二、服務器的相關配置

在配置Hadoop+Hive之前,應該先做一下配置。
做這些配置為了方便,使用root權限。

1,更改主機名

首先更改主機名,目的是為了方便管理。
輸入:

hostname 

查看本機的名稱
然后更改主機名為master
輸入:

hostnamectl set-hostname master

注:主機名稱更改之后,要重啟(reboot)才會生效。

2,做IP和主機名的映射

修改hosts文件,做關系映射
輸入

vim /etc/hosts

添加
主機的ip 和 主機名稱

192.168.238.128 master

3,關閉防火墻

關閉防火墻,方便訪問。
CentOS 7版本以下輸入:
關閉防火墻

service   iptables stop

CentOS 7 以上的版本輸入:

systemctl stop firewalld.service

3,時間設置

查看當前時間
輸入:

date

查看服務器時間是否一致,若不一致則更改
更改時間命令

date -s ‘MMDDhhmmYYYY.ss’

三、Hadoop安裝和配置

Hadoop的具體配置在大數據學習系列之一 ----- Hadoop環境搭建(單機) 中介紹得很詳細了。所以本文就大體介紹一下。
注:具體配置以自己的為準。

1,環境變量設置

編輯 /etc/profile 文件 :

vim /etc/profile

配置文件:

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

2,配置文件更改

先切換到 /home/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop/ 目錄下

3.2.1 修改 core-site.xml

輸入:

vim core-site.xml

在<configuration>添加:

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
   </property>
   <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
   </property>
</configuration>

3.2.2修改 hadoop-env.sh

輸入:

vim hadoop-env.sh

將${JAVA_HOME} 修改為自己的JDK路徑

export   JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改為:

export   JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8

3.2.3修改 hdfs-site.xml

輸入:

vim hdfs-site.xml

在<configuration>添加:

<property>
   <name>dfs.name.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/name</value>
   <description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.data.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/data</value>
   <description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
</property>
<property>
      <name>dfs.permissions</name>
      <value>false</value>
      <description>need not permissions</description>
</property>

3.2.4 修改mapred-site.xml

如果沒有 mapred-site.xml 該文件,就復制mapred-site.xml.template文件并重命名為mapred-site.xml。
輸入:

vim mapred-site.xml

修改這個新建的mapred-site.xml文件,在<configuration>節點內加入配置:

<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>master:9001</value>
</property>
<property>
      <name>mapred.local.dir</name>
       <value>/root/hadoop/var</value>
</property>
<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
</property>

3,Hadoop啟動

啟動之前需要先格式化
切換到/home/hadoop/hadoop2.8/bin目錄下
輸入:

./hadoop  namenode  -format

格式化成功后,再切換到/home/hadoop/hadoop2.8/sbin目錄下
啟動hdfs和yarn
輸入:

start-dfs.sh
start-yarn.sh

啟動成功后,輸入jsp查看是否啟動成功
在瀏覽器輸入 ip+8088 和ip +50070 界面查看是否能訪問
能正確訪問則啟動成功

四、Mysql安裝

因為Hive的默認元數據是Mysql,所以先要安裝Mysql。
Mysql有兩種安裝模式,可自行選擇。

###1,yum安裝
首先查看mysql 是否已經安裝
輸入:

rpm -qa | grep mysql   

如果已經安裝,想刪除的話
輸入:
普通刪除命令:

rpm -e mysql

強力刪除命令:

rpm -e --nodeps mysql    

依賴文件也會刪除

安裝mysql
輸入:

yum list mysql-server  

如果沒有,則通過wget命令下載該包
輸入:

wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   

下載成功之后,再輸入命令安裝

yum install mysql-server

在安裝過程中遇到選擇輸入y就行了
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

安裝成功后,輸入 service mysqld start 啟動服務
輸入:
mysqladmin -u root -p password '123456'
來設置密碼
輸入之后直接回車(默認是沒有密碼的)
然后再輸入
mysql -u root -p
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
通過授權法更改遠程連接權限
輸入: grant all privileges on . to 'root'@'%' identified by '123456';
注:第一個’root’是用戶名,第二個’%’是所有的ip都可以遠程訪問,第三個’123456’表示 用戶密碼 如果不常用 就關閉掉
輸入:flush privileges; //刷新

在防火墻關閉之后,使用SQLYog之類的工具測試是否能正確連接

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

2,編譯包安裝

Mysql文件準備

將下載好的mysql安裝包上傳到linux服務器
解壓mysql解壓包,并移動到/usr/local目錄下,重命名為mysql。
命令:

tar -xvf mysql-5.6.21-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
mv mysql-5.6.21-linux-glibc2.5-x86_64 /usr/local
cd /usr/local
mv mysql-5.6.21-linux-glibc2.5-x86_64 mysql

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

注: mysql默認的路徑是就是/usr/local/mysql ,如果安裝的地方更改,需要更改相應的配置文件。

安裝mysql

切換到mysql的目錄 /usr/local/mysql
輸入:

 ./scripts/mysql_install_db --user=mysql

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
成功安裝mysql之后,輸入
service mysql start 或 /etc/init.d/mysql start

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
查看是否啟動成功
輸入:

 ps -ef|grep mysql

切換到 /usr/local/mysql/bin 目錄下
設置密碼
mysqladmin -u root password '123456'入mysql
輸入:

mysql -u root -p

設置遠程連接權限
輸入:
grant all privileges on . to 'root'@'%' identified by '123456';
然后輸入:
flush privileges;

說明: 第一個’root’是用戶名,第二個’%’是所有的ip都可以遠程訪問,第三個’123456’表示用戶密碼 如果不常用就關閉掉。

使用本地連接工具連接測試

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

五、Hive環境安裝和配置

1,文件準備

將下載下來的Hive 的配置文件進行解壓
在linux上輸入:

 tar -xvf  apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

然后移動到/opt/hive 里面,將文件夾重命名為 hive2.1
輸入

mv  apache-hive-2.1.1-bin  /opt/hive
mv apache-hive-2.1.1-bin hive2.1

2,環境配置

編輯 /etc/profile 文件
輸入:

vim /etc/profile

添加:

export HIVE_HOME=/opt/hive/hive2.1
export HIVE_CONF_DIR=${HIVE_HOME}/conf
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${ZK_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/bin:${HIVE_HOME}/bin:$PATH

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
注:實際配置以自己的為準!
輸入:

source  /etc/profile

使配置生效

3,配置更改

5.3.1新建文件夾

在修改配置文件之前,需要先在root目錄下建立一些文件夾。

mkdir /root/hive
mkdir /root/hive/warehouse

新建完該文件之后,需要讓hadoop新建/root/hive/warehouse 和 /root/hive/ 目錄。
執行命令:

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p /root/hive/
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p /root/hive/warehouse

給剛才新建的目錄賦予讀寫權限,執行命令:

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod 777 /root/hive/
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod 777 /root/hive/warehouse 

檢查這兩個目錄是否成功創建
輸入:

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /root/
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /root/hive/

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

可以看到已經成功創建

5.3.2 修改hive-site.xml

切換到 /opt/hive/hive2.1/conf 目錄下
將hive-default.xml.template 拷貝一份,并重命名為hive-site.xml
然后編輯hive-site.xml文件

cp hive-default.xml.template hive-site.xml
vim hive-site.xml

編輯hive-site.xml文件,在 <configuration> 中添加:

<!-- 指定HDFS中的hive倉庫地址 -->  
  <property>  
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
    <value>/root/hive/warehouse</value>  
  </property>  

<property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
    <value>/root/hive</value>
  </property>

  <!-- 該屬性為空表示嵌入模式或本地模式,否則為遠程模式 -->  
  <property>  
    <name>hive.metastore.uris</name>  
    <value></value>  
  </property>  

<!-- 指定mysql的連接 -->
 <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
<!-- 指定驅動類 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
   <!-- 指定用戶名 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!-- 指定密碼 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <property>
   <name>hive.metastore.schema.verification</name>
   <value>false</value>
    <description>
    </description>
 </property>

然后將配置文件中所有的

${system:java.io.tmpdir}

更改為 /opt/hive/tmp (如果沒有該文件則創建),
并將此文件夾賦予讀寫權限,將

   ${system:user.name} 

更改為 root

例如:
更改之前的:
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
更改之后:
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

配置圖:
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

注: 由于hive-site.xml 文件中的配置過多,可以通過FTP將它下載下來進行編輯。也可以直接配置自己所需的,其他的可以刪除。 MySQL的連接地址中的master是主機的別名,可以換成ip。

5.3.3 修改 hive-env.sh

修改hive-env.sh 文件,沒有就復制 hive-env.sh.template ,并重命名為hive-env.sh
大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
在這個配置文件中添加

export  HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export  HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/hive2.1/conf
export  HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/hive/hive2.1/lib

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

5.3.4 添加 數據驅動包

由于Hive 默認自帶的數據庫是使用mysql,所以這塊就是用mysql
將mysql 的驅動包 上傳到 /opt/hive/hive2.1/lib

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

六、Hive Shell 測試

在成功啟動Hadoop之后
切換到Hive目錄下
輸入:

cd /opt/hive/hive2.1/bin

首先初始化數據庫
初始化的時候注意要將mysql啟動
輸入:

schematool  -initSchema -dbType mysql 

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

執行成功之后,可以看到hive數據庫和一堆表已經創建成功了

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

切換到 cd /opt/hive/hive2.1/bin
進入hive (確保hadoop以及成功啟動)
輸入:

hive

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

進入hive 之后
做一些簡單的操作
新建一個庫,然后在建一張表
基本操作和普通的關系型數據庫差不多
創建庫:

create database db_hiveTest;

創建表:

create  table  db_hiveTest.student(id int,name string)  row  format  delimited  fields   terminated  by  '\t';

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

說明: terminated by '\t' 表示文本分隔符要使用Tab,行與行直接不能有空格。

加載數據
新打開一個窗口
因為hive 不支持寫,所以添加數據使用load加載文本獲取。
新建一個文本

touch  /opt/hive/student.txt

編輯該文本添加數據
輸入:

vim /opt/hive/student.txt

添加數據:
中間的空格符使用Tab建

1001    zhangsan
1002    lisi
1003    wangwu

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)
說明: 文本可以在Windows上面新建,然后通過ftp上傳到linux中,需要注意文本的格式為unix 格式。

切換到hive shell
加載數據
輸入:

load data local inpath '/opt/hive/student.txt'  into table db_hivetest.student;

然后查詢該數據
輸入:

select * from db_hiveTest.student;

大數據學習系列之四 ----- Hadoop+Hive環境搭建圖文詳解(單機)

本文的Hadoop+Hive的配置就到此結束了,謝謝閱讀!

其它

更多的hive使用請參考官方文檔
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual
環境搭建參考:
http://blog.csdn.net/pucao_cug/article/details/71773665

向AI問一下細節

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AI

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