一、Hive 运行模式
1. 内嵌模式
将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中，这是使用 hive 最简单的方式。但是这种方式缺点也比较明显，因为一个内嵌的 Derby 数据库每次只能访问一个数据文件，这也就意味着它不支持多会话连接。
2. 本地模式
这种模式是将元数据保存在本地独立的数据库中（一般是 MySQL），这用就可以支持多会话和多用户连接了。
3. 远程模式
此模式应用于 Hive 客户端较多的情况。把 mysql 数据库独立出来，将元数据保存在远端独立的 MySQL 服务中，避免了在每个客户端都安装 MySQL 服务从而造成冗余浪费的情况。
二、下载安装 Hive
http://hive.apache.org/downloads.html
三、配置系统环境变量
修改 /etc/profile 文件，使用 sudo vim /etc/profile 来修改：
# Hive environment export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive export PATH=$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf:$PATH
四、内嵌模式
（1）修改 Hive 配置文件
$HIVE_HOME/conf 对应的是 Hive 的配置文件路径，类似于之前学习的Hbase, 该路径下的 hive-site.xml 是 Hive 工程的配置文件。默认情况下，该文件并不存在，我们需要拷贝它的模版来实现：
$ cp hive-default.xml.template hive-site.xml
hive-site.xml 的主要配置有：
hive.metastore.warehouse.dir
该参数指定了 Hive 的数据存储目录，默认位置在 HDFS 上面的 /user/hive/warehouse 路径下。hive.exec.scratchdir
该参数指定了 Hive 的数据临时文件目录，默认位置为 HDFS 上面的 /tmp/hive 路径下。
同时我们还要修改 Hive 目录下 /conf/hive-env.sh 文件（请根据自己的实际路径修改），该文件默认也不存在，同样是拷贝它的模版来修改：
export HADOOP_HEAPSIZE=1024 # Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop # Hive Configuration Directory can be controlled by: export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hive/conf # Folder containing extra ibraries required for hive compilation/execution can be controlled by: export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/local/hadoop/hive/lib
（2）创建必要目录
前面我们看到 hive-site.xml 文件中有两个重要的路径，切换到 hadoop 用户下查看 HDFS 是否有这些路径：
$ hadoop dfs -ls /
没有发现上面提到的路径，因此我们需要自己新建这些目录，并且给它们赋予用户写（W）权限。
$ hadoop dfs -mkdir /user/hive/warehouse $ hadoop dfs -mkdir /tmp/hive $ hadoop dfs -chmod 777 /user/hive/warehouse $ hadoop dfs -chmod 777 /tmp/hive
如果你遇到 no such file or directory 类似的错误，就一步一步新建目录，例如：
$ hadoop dfs -mkdir /tmp $ hadoop dfs -mkdir /tmp/hive
检查是否新建成功 hadoop dfs -ls / 以及 hadoop dfs -ls /user/hive/ ：
（3）修改 io.tmpdir 路径
同时，要修改 hive-site.xml 中所有包含 ${system:Java.io.tmpdir} 字段的 value 即路径（vim下 / 表示搜索，后面跟你的关键词，比如搜索 hello，则为 /hello , 再回车即可），你可以自己新建一个目录来替换它，例如 /home/hive/iotmp . 同样注意修改写权限。如果不修改这个，你很可能会出现如下错误
（4）
初始化
：/schematool -initSchema -dbType derby
运行 Hive
./hive
前面我们已经提到过，内嵌模式使用默认配置和 Derby 数据库，所以无需其它特别修改，先 ./start-all.sh 启动 Hadoop, 然后直接运行 hive：
报错
解决方法：
create table test_table(id INT, username string);
show tables;
五、远程模式
1.配置
vim hive-site.xml
<?xml version="1.0"?><configuration>
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://{ip:port}/{databases}</value> </property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriveName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>{username}</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>{password}</value></property><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/hive/warehouse</value> </property></configuration>
初始化
./schematool -dbType mysql -initSchema
2.启动metastore
./hive --service metastore &
默认端口 9083
在debug模式下开启metastore :
执行hive --service metastore -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console
3.启动HiveServer2
默认端口：10000
./hive --service hiveserver2 &
4.启动客户端
./hive -- service cli
5.启动shell 或是 beeline
./beeline -u jdbc:hive2://app:10000/default
六.配置spark为默认引擎
hive使用spark有严格的版本限制， Hive根pom.xml的<spark.version>定义了使用它构建/测试的Spark的版本
版本不对会报如下错误：
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask
第一种方法
1.要将Spark依赖项添加到Hive
在Hive 2.2.0之前，将spark-assembly jar链接到HIVE_HOME / lib
2.配置Hive执行引擎使用Spark：
Hive-site.xml配置
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>Spark</value>
</property>
第二种方法
配置hive-site.xml
<property><name>spark.home</name><value>spark-without-hive</value></property>
七、Java客户端
1.默认用户名和密码为空
2.默认端口10000，如果连不上须关闭防火墙
vim /etc/sysconfig/iptables
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 10000 -j ACCEPT
service iptables restart
错误
org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException): User: root is not allowed to impersonate anonymous
at org.apache.hive.jdbc.Utils.verifySuccess(Utils.java:264)
at org.apache.hive.jdbc.Utils.verifySuccess(Utils.java:255)
at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.openSession(HiveConnection.java:593)
at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.<init>(HiveConnection.java:172)
at org.apache.hive.jdbc.HiveDriver.connect(HiveDriver.java:107)
at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source)
at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source)
at com.car.test.HiveJdbcCli.getConn(HiveJdbcCli.java:156)
at com.car.test.HiveJdbcCli.main(HiveJdbcCli.java:35)
解决方法：
修改hadoop 配置文件 etc/hadoop/core-site.xml,加入如下配置项
-
<property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property>
重启hadoop
测试:./beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10000/userdb' -n username(替换为上述的用户名部分)
错误
java.sql.SQLException: org.apache.thrift.transport.TTransportException: SASL authentication not complete
at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.closeClientOperation(HiveStatement.java:211)
at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.close(HiveStatement.java:228)
at com.car.test.HiveJdbcCli.main(HiveJdbcCli.java:74)
Caused by: org.apache.thrift.transport.TTransportException: SASL authentication not complete
解决办法：
This is because the thrift server is expecting to authenticate via SASL when you open your transport connection. Hive Server 2 defaults to using SASL - unfortunately, PHP lacks a version of TSaslClientTransport (which is used as a wrapper around another TTransport object) which handles the SASL negotiation when you open your transport connection.
The easiest solution for now is to set the following property in your hive-site.xml
<property><name>hive.server2.authentication</name><value>NOSASL</value></property>
