Windows下安装Hive

• Hive与Hadoop的版本选择很关键，千万不能选错，否则各种报错。
• 一、Hive
• • 1.1、Hive简介
  • 1.2、Hive适用场景
  • 1.3、Hive设计特征
  • 1.4、Hive体系结构
  • • 1.4.1、用户接口
    • 1.4.2、元数据存储
    • 1.4.3、解释器、编译器、优化器、执行器
    • 1.4.4、Hadoop
  • 1.5、Hive数据模型
  • • 1.5.1、Hive数据模型 – 表(Table)
    • 1.5.2、Hive数据模型 – 外部表(External Table)
    • 1.5.3、Hive数据模型 – 分区(Partition)
    • 1.5.4、Hive数据模型 – 桶(Bucket)
• 二、Hive下载
• • 2.1、官网下载Hive
  • 2.2、网盘下载Hive
• 三、解压安装包，配置Hive环境变量
• • 3.1、环境变量新增：HIVE_HOME
  • 3.2、修改Path环境变量，增加Hive的bin路径
• 四、解决“Windows环境中缺少Hive的执行文件和运行程序”的问题
• • 4.1、下载低版本Hive(apache-hive-2.0.0-src)
  • 4.2、将低版本Hive的bin目录替换Hive原有的bin目录（D:\bigdata\hive\2.3.5\bin）
• 五、给Hive添加MySQL的jar包
• • 5.1、下载连接MySQL的依赖jar包“mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar”
  • 5.2、拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
• 六、创建Hive配置文件（hive-site.xml、hive-env.sh、hive-log4j2.properties、hive-exec-log4j2.properties）
• 七、新建Hive本地目录
• 八、修改Hive配置文件
• • 8.1、修改Hive配置文件 hive-env.sh
  • 8.2、修改Hive配置文件 hive-site.xml
• 九、启动Hadoop
• • 9.1、启动Hadoop
  • 9.2、在Hadoop上创建HDFS目录并给文件夹授权（选做，可不做）
• 十、启动Hive服务
• • 10.1、初始化Hive元数据库（采用MySQL存储元数据）
  • 10.2、启动并进入Hive

Hive与Hadoop的版本选择很关键，千万不能选错，否则各种报错。

本篇
Hadoop版本为：2.7.2
Hive版本为：2.3.5
请严格按照版本来安装。

一、Hive

1.1、Hive简介

• Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。
• 而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持Hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的工具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集，并支持UDF（User-Defined Function）、UDAF(User-Defined AggregateFunction)和UDTF（User-Defined Table-Generating Function），也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。
• Hive不适合用于联机(online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。

1.2、Hive适用场景

• Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。
• 因此，Hive 并不适合那些需要高实时性的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的hiveSQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。

1.3、Hive设计特征

Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveSQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。

• 支持创建索引，优化数据查询。
• 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。
• 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。
• 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
• 内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。
• 类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。

1.4、Hive体系结构

主要分为以下几个部分：

1.4.1、用户接口

• 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 Cli，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。

1.4.2、元数据存储

• Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

1.4.3、解释器、编译器、优化器、执行器

• 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。

1.4.4、Hadoop

• Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（不包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapReduce 任务）。

1.5、Hive数据模型

Hive中包含以下四类数据模型：表(Table)、外部表(External Table)、分区(Partition)、桶(Bucket)。

1.5.1、Hive数据模型 – 表(Table)

• Hive中的Table和数据库中的Table在概念上是类似的。在Hive中每一个Table都有一个相应的目录存储数据。

1.5.2、Hive数据模型 – 外部表(External Table)

• 外部表是一个已经存储在HDFS中，并具有一定格式的数据。使用外部表意味着Hive表内的数据不在Hive的数据仓库内，它会到仓库目录以外的位置访问数据。
• 外部表和普通表的操作不同，创建普通表的操作分为两个步骤，即表的创建步骤和数据装入步骤（可以分开也可以同时完成）。在数据的装入过程中，实际数据会移动到数据表所在的Hive数据仓库文件目录中，其后对该数据表的访问将直接访问装入所对应文件目录中的数据。删除表时，该表的元数据和在数据仓库目录下的实际数据将同时删除。
• 外部表的创建只有一个步骤，创建表和装入数据同时完成。外部表的实际数据存储在创建语句。LOCATION参数指定的外部HDFS文件路径中，但这个数据并不会移动到Hive数据仓库的文件目录中。删除外部表时，仅删除其元数据，保存在外部HDFS文件目录中的数据不会被删除。

1.5.3、Hive数据模型 – 分区(Partition)

• 分区对应于数据库中的分区列的密集索引，但是hive中分区的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个分区对应于表下的一个目录，所有的分区的数据都存储在对应的目录中。

1.5.4、Hive数据模型 – 桶(Bucket)

• 桶对指定列进行哈希(hash)计算，会根据哈希值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件。

二、Hive下载

2.1、官网下载Hive

http://dlcdn.apache.org/hive/

2.2、网盘下载Hive

如果嫌慢，可以网盘下载：链接：
http://pan.baidu.com/s/1axk8C4Zw7CUuP1b1SGPyPg?pwd=yyds

三、解压安装包，配置Hive环境变量

解压安装包到（D:\bigdata\hive\2.3.5），注意路径不要有空格。

3.1、环境变量新增：HIVE_HOME

3.2、修改Path环境变量，增加Hive的bin路径

四、解决“Windows环境中缺少Hive的执行文件和运行程序”的问题

Hive 的Hive_x.x.x_bin.tar.gz 高版本在windows 环境中缺少 Hive的执行文件和运行程序。
解决方法：

4.1、下载低版本Hive(apache-hive-2.0.0-src)

下载地址：http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.0.0/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz
或者网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1exyrc51P4a_OJv2XHYudCw?pwd=yyds

4.2、将低版本Hive的bin目录替换Hive原有的bin目录（D:\bigdata\hive\2.3.5\bin）

替换后：

五、给Hive添加MySQL的jar包

下载和拷贝一个 mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar 到 $HIVE_HOME/lib 目录下。

5.1、下载连接MySQL的依赖jar包“mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar”

官网下载地址：http://downloads.mysql.com/archives/get/p/3/file/mysql-connector-java-5.1.47.zip
或者网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1X6ZGyy3xNYI76nDoAjfVVA?pwd=yyds

5.2、拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下

六、创建Hive配置文件（hive-site.xml、hive-env.sh、hive-log4j2.properties、hive-exec-log4j2.properties）

配置文件目录（%HIVE_HOME%\conf）有4个默认的配置文件模板拷贝成新的文件名

七、新建Hive本地目录

后面Hive的配置文件用到下面这些目录：
先在Hive安装目录下建立 data 文件夹，
然后再到在这个文件夹下建
op_logs
query_log
resources
scratch 这四个文件夹，建完后如下图所示：

八、修改Hive配置文件

8.1、修改Hive配置文件 hive-env.sh

编辑 conf\hive-env.sh 文件：
根据自己的Hive安装路径（D:\bigdata\hive\2.3.5），添加三条配置信息：

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
 HADOOP_HOME=D:\bigdata\hadoop\2.7.2

# Hive Configuration Directory can be controlled by:
 export HIVE_CONF_DIR=D:\bigdata\hive\2.3.5\conf

# Folder containing extra libraries required for hive compilation/execution can be controlled by:
 export HIVE_AUX_JARS_PATH=D:\bigdata\hive\2.3.5\lib

8.2、修改Hive配置文件 hive-site.xml

编辑 conf\hive-site.xml 文件：
根据自己的Hive安装路径（D:\bigdata\hive\2.3.5），修改下面几个参数的配置：

  <property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value>D:/bigdata/hive/2.3.5/data/scratch</value>
<description>Local scratch space for Hive jobs</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
<value>D:/bigdata/hive/2.3.5/data/op_logs</value>
<description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enabled</description>
</property>
<property>
<name>hive.downloaded.resources.dir</name>
<value>D:/bigdata/hive/2.3.5/data/resources/${hive.session.id}_resources</value>
<description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>Username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3307/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>
<description>
JDBC connect string for a JDBC metastore.
To use SSL to encrypt/authenticate the connection, provide database-specific SSL flag in the connection URL.
For example, jdbc:postgresql://myhost/db?ssl=true for postgres database.
</description>
</property>

修改后的 hive-site.xml 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1PvTCc_6Cu-1HJ44E2vEFQg?pwd=yyds

九、启动Hadoop

9.1、启动Hadoop

Hadoop安装及启动，请看这篇博文：Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）

可以通过访问namenode和HDFS的Web UI界面（http://localhost:50070）
以及resourcemanager的页面（http://localhost:8088）

9.2、在Hadoop上创建HDFS目录并给文件夹授权（选做，可不做）

使用命令：

hadoop fs  -mkdir       /tmp
hadoop fs  -mkdir       /user/
hadoop fs  -mkdir       /user/hive/
hadoop fs  -mkdir       /user/hive/warehouse 
hadoop fs  -chmod g+w   /tmp
hadoop fs  -chmod g+w   /user/hive/warehouse

或者使用命令：

hdfs dfs -mkdir /tmp
hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp

在Hadoop管理台（http://localhost:50070/explorer.html#/）可以看相应的情况：

十、启动Hive服务

10.1、初始化Hive元数据库（采用MySQL存储元数据）

在%HIVE_HOME%/bin目录下执行下面的脚本：

hive --service schematool -dbType mysql -initSchema

可以发现，Hive会自动连接MySQL去创建schema hive，并执行脚本。

10.2、启动并进入Hive

输入hive，进入hive：

至此，Hive在Windows下安装成功了！