hive-3.1.2版本怎么使用hadoop用户作为管理员用户执行全部数据和权限操作

在hive-3.1.2版本中，要使用Hadoop用户作为管理员用户执行全部数据和权限操作，可以按照以下步骤操作：

1. 在Hive配置文件hive-site.xml中，设置属性hive.metastore.execute.setugi为true，这将允许Hive使用Hadoop用户作为管理员用户执行操作。

2. 使用Hadoop用户登录到系统中，并在Hive中执行以下命令来设置管理员权限：

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO <admin_user> WITH GRANT OPTION;

其中，<admin_user>是你要设置为管理员用户的用户名。

3. 确保Hadoop用户拥有对Hive数据目录和元数据目录的读写权限。

4. 现在，你可以使用Hadoop用户作为管理员用户执行所有数据和权限操作了。

需要注意的是，使用Hadoop用户作为管理员用户执行操作可能会带来安全风险，因此必须谨慎使用。

相关问题

apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

### 回答1：
apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 是Apache Hive的二进制安装包。Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上，并提供SQL查询和数据分析功能。该二进制安装包包含了Hive的所有运行时文件和依赖库，可以方便地进行安装和部署。

### 回答2：
apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz是Apache Hive的一个版本，它是一个基于Hadoop的数据仓库和查询工具。Hive是一个开源的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，使用户能够使用简单的SQL查询Hadoop集群中的数据。

apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz是Hive的二进制发布文件，通过下载和解压该文件，可以在Hadoop集群上安装和运行Hive。它包含了运行Hive所需的所有二进制文件、配置文件和库文件。

Hive可以将结构化数据映射为表，并提供了类似于SQL的查询语言- HiveQL，使用户可以使用熟悉的SQL语法对数据进行查询和分析。Hive将HiveQL查询转换为MapReduce或Tez任务，然后在Hadoop集群上执行这些任务。这样，用户无需编写复杂的MapReduce程序，就可以利用Hadoop的强大的并行处理能力进行数据分析。

Hive还支持用户自定义函数、用户自定义聚合函数和用户自定义运算符，使用户能够根据自己的需求扩展Hive的功能。此外，Hive还提供了用于数据导入和导出的命令和工具，支持各种数据格式，如文本、CSV、JSON等。

总之，apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz是Apache Hive的一个发行版本，通过安装和配置它，用户可以在Hadoop集群上使用Hive来进行数据仓库和查询操作，让用户能够更方便地利用Hadoop进行大数据分析和处理。

### 回答3：
Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础结构，它提供了一种以类似于 SQL 的查询语言来进行数据分析和数据查询的方式。而 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 是 Apache Hive 的一个二进制发行版本。

在 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 这个压缩文件中，包含了 Hive 的所有二进制文件和必要的依赖库。通过下载并解压这个压缩包，你就可以在你的系统上快速部署和使用 Hive。

解压后的文件夹结构通常如下：

- `bin` 文件夹：包含了 Hive 所有可执行文件，比如用于启动 Hive Shell 的 `hive` 命令。
- `conf` 文件夹：存放了 Hive 的配置文件，包括 Hive 的元数据存储位置、Hadoop 集群的配置等。
- `lib` 文件夹：包含了 Hive 的依赖库文件，这些库文件是 Hive 运行所需的。
- `examples` 文件夹：提供了一些 Hive 的示例查询和数据样例，方便用户了解和学习 Hive 的使用方法。

apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 是 Hive 在 3.1.2 版本的二进制发行包。版本号中的 3.1.2 表示这个发行版是在 Hive 的主版本号 3 下的次要版本号为 1，次次要版本号为 2 的版本。这个版本通常包含了以往版本的修复 bug、增加新功能等改进。

因此，如果你想在你的系统上开始使用 Hive 进行数据仓库的工作，你可以下载 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 这个发行版，并按照官方文档的指引来进行部署和配置，然后就可以开始编写和执行 Hive 查询了。

Hive on Spark 搭建过程(hvie-3.1.2 spark-2.4.5 hadoop-3.1.3)

以下是 Hive on Spark 搭建过程的详细步骤：

1. 下载 Hadoop、Spark 和 Hive 的压缩包，并解压到指定目录下。

2. 配置环境变量，将 Hadoop、Spark 和 Hive 的 bin 目录添加到 PATH 路径中。

3. 修改 Hadoop 和 Spark 的配置文件。

- Hadoop 的配置文件：$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml。

- Spark 的配置文件：$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh、$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf。

4. 配置 Hive on Spark。

- 将 $HIVE_HOME/lib 下的 spark 相关 jar 包复制到 $SPARK_HOME/jars 目录下。

- 修改 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 文件，添加以下配置：

<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
</property>
<property>
    <name>spark.master</name>
    <value>local[*]</value>
    <description>Master URL for the cluster manager.</description>
</property>
<property>
    <name>spark.submit.deployMode</name>
    <value>client</value>
    <description>Whether to launch the driver program locally ("client") or on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")</description>
</property>

5. 启动 Spark 集群。

- 启动 Hadoop 集群。

- 启动 Spark 集群，可以使用以下命令：

$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

6. 启动 Hive on Spark。

- 启动 HiveServer2，可以使用以下命令：

$HIVE_HOME/bin/hiveserver2 --service metastore &

- 启动 beeline 或 hive 命令行客户端，连接 HiveServer2。

7. 测试 Hive on Spark 是否正常运行。

- 在 beeline 或 hive 命令行客户端中执行以下命令：

CREATE TABLE test_spark(id INT, name STRING) USING org.apache.spark.sql.parquet OPTIONS (PATH '/tmp/test_spark');
INSERT INTO test_spark VALUES(1, 'test');
SELECT * FROM test_spark;

如果查询结果正确，说明 Hive on Spark 搭建成功。

希望这些步骤能够帮助到你。