hive3.1.3安装及基本例子

前提要安装好hadoop环境和mysql。

1、下载并解压

https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

下载bin包到/app/src中。

bash 复制代码
cd /app/src/
tar zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.3-bin /app/hive

2、配置path

bash 复制代码
nano /etc/profile
export HIVE_HOME=/app/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

3、下载并配置connector-java驱动

下载mysql-connector-java驱动:

https://cdn.mysql.com/archives/mysql-connector-java-8.0/mysql-connector-j-8.0.33.tar.gz

bash 复制代码
cd zxvf mysql-connector-java-8.0.33.tar.gz
cd mysql-connector-java-8.0.33
cp mysql-connector-java-8.0.33-bin.jar /app/hive/lib

4、配置

bash 复制代码
cd /opt/hive/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh

nano hive-env.sh

增加:

bash 复制代码
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
nano hive-site.xml 内容:
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <property>
                <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
                <value>/opt/hive/warehouse</value>
                <!-- 注意这里写刚刚新创文件的路径 -->
        </property>
        <property>
                <name>hive.metastore.local</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
                <value>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hiveDB?createDatabaseIfNotExist=true</value>
                <!-- 这里自己搓自己的mysql的ip地址 -->
        </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>123123</value>
                <!-- 这里搓自己的mysql账号和密码 -->
				</property>
</configuration>

5、执行命令:

bash 复制代码
schematool -dbType mysql -initSchema

6、启动hdfs

bash 复制代码
start-dfs.sh

通过 hive进入到命令行模式。

7、例子:

bash 复制代码
create database if not exists db1;
use db1;

create table if not exists table1(
eduLevel_name string comment '学历',
company_name string comment '公司名',
jobName string comment '职位名称',
salary int comment '薪资',
city_code int comment '城市编码',
responsibility string comment '岗位职责',
workingExp string comment '工作经验'
)
row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
stored as textfile;
truncate table table1;
load data local inpath '/root/t1.txt' into table table1;

select avg(salary),workingExp from table1 group by workingExp
相关推荐
@小匠4 小时前
Flink + Iceberg 批量失败复盘:一次超时如何变成 Hive Metastore 锁泄漏
大数据·hive·flink
skywalk81631 天前
hive —— 多机 AI Agent 协同的任务总线:分布式,多节点同时运行,保障不会宕机
人工智能·hive·分布式
棣廷2 天前
初识Hive(2)
数据仓库·hive·hadoop
skywalk81632 天前
deepseek对skywalk163/hive 和hivecommons/hive 两个多机AI Agent任务调度项目的对比
人工智能·hive·agent
father_12273 天前
【ambari管理下hdp2.6.5升级hive1.2.1-2.1.0-2.3.3】
hive·hadoop·ambari
小刘在重生~4 天前
Servlet_day2 (上)|Servlet 整合 JDBC|请求转发 forward|Request 作用域
hive·hadoop·servlet
螺蛳粉 螺蛳粉4 天前
CDH第四篇:CDH 元数据库实战:MySQL 5.7.22 二进制安装 + 三库三账号授权全记录
hive·mysql5.7·centos7·元数据·cdh·oozie·数据库部署
爱吃火鸡面呀4 天前
MySQL、ClickHouse、Doris、Hive、Spark SQL、Flink SQL 选型对比:优点、缺点与面试话术
hive·mysql·clickhouse
Francek Chen8 天前
【大数据处理与分析】数据仓库Hive:08 Impala
数据仓库·hive·hadoop·数据分析·impala
大鳥9 天前
JSON 解析最佳实践:从入门到生产级优化
hive·sql·spark·json