centos7虚拟机在外部修改~/.bashrc

在外部修改 CentOS 7 虚拟机中的 `~/.bashrc` 文件，可以通过以下步骤进行操作：

1. 进入虚拟机：使用虚拟化软件（如 VirtualBox）打开 CentOS 7 虚拟机，并登录到虚拟机的命令行界面。

2. 打开 `~/.bashrc` 文件：运行以下命令打开 `~/.bashrc` 文件：

   vi ~/.bashrc

3. 在 vi 编辑器中编辑文件：使用方向键移动到需要修改的位置，按下 `i` 进入编辑模式，进行相应的修改。

4. 保存并退出：按下 `Esc` 键退出编辑模式，然后输入 `:wq` 并按下回车键，保存并退出 vi 编辑器。

5. 使修改生效：运行以下命令使修改的内容生效：

   source ~/.bashrc

这样，你就成功在外部修改了 CentOS 7 虚拟机中的 `~/.bashrc` 文件。请注意，在修改文件时要小心，确保不对系统造成意外的影响。

相关问题

centos搭建两个项目

CentOS 系统上可以同时搭建多个项目，通常我们使用虚拟化技术如 Docker 或者传统的服务器配置来做到这一点。以下是搭建两个项目的步骤：

1. **Docker 部署**:
- 安装 Docker：`sudo yum install docker-ce -y`
- 对于每个项目，创建一个新的 Docker 映像，包含所需的软件环境（比如 Node.js、Python 或 Java 等）。例如：

     docker run --name project1 -d myimage:tag1
     docker run --name project2 -d myimage:tag2

- 分别替换 `myimage` 和 `tag` 为实际的镜像名称和标签。

2. **虚拟机部署** (如果需要隔离资源)：
- 使用 VirtualBox 或者 VMware 设置两个虚拟机，每个虚拟机安装 CentOS，并为每个项目分配独立的 IP 地址。
- 在每个虚拟机上安装对应的项目依赖并设置服务。

3. **环境变量和路径管理**:
- 在不同的项目目录下工作，避免文件冲突。你可以通过 `.bashrc` 文件或者环境变量来指定项目的根目录。
- 可以考虑使用 `virtualenv` 或 `conda` 来管理项目各自的 Python 环境。

4. **网络配置**:
- 如果项目需要访问外部服务，可能需要设置端口映射（`- 对于每个项目，启用合适的日志记录和监控工具，以便管理和维护。

在vm虚拟机中搭建Hadoop和hive

### 安装和配置Hadoop

#### 准备工作
为了在VM虚拟机环境中成功安装和配置Hadoop，需确保操作系统已准备好。对于本案例中的`hadoop2`主机为例，建议使用CentOS 7作为基础操作系统[^1]。

#### 下载与解压Hadoop
下载适合版本的Hadoop压缩包至本地计算机，并将其传输到目标虚拟机中。之后通过SSH登录到该虚拟机并进入文件所在路径执行如下命令来解压：

tar -zxvf hadoop-x.x.x.tar.gz -C /usr/local/

这里假设将Hadoop放置于`/usr/local/`目录下；其中`x.x.x`代表具体版本号，请替换为实际数值。

#### 设置环境变量
编辑全局环境变量文件使系统能够识别Hadoop命令。这可以通过修改`/etc/profile`实现:

vim /etc/profile

向文件末尾追加以下内容以便设置必要的环境变量：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-x.x.x
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

保存更改后运行下面这条指令让新的环境变量生效：

source /etc/profile

#### 修改Hadoop配置文件
接下来要调整几个重要的XML配置文件以适应集群需求。这些文件位于`${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/`目录内。主要涉及的是`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, 和 `yarn-site.xml`.

##### core-site.xml
定义NameNode地址以及默认FS URI等基本信息：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>
    </property>
</configuration>

##### hdfs-site.xml
指定DataNodes存储数据的位置以及其他参数：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <!-- 更多属性... -->
</configuration>

##### yarn-site.xml
用于YARN框架的相关设定：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>resourcemanager-hostname</value>
    </property>
    <!-- 更多属性... -->
</configuration>

完成上述操作后重启所有服务使得新配置被加载应用。

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### 安装和配置Hive

#### 安装MySQL数据库
由于Derby数据库无法满足多客户端并发访问的要求，因此推荐采用更强大的关系型数据库管理系统——MySQL作为元数据仓库。按照官方文档或其他可靠资源指导完成MySQL服务器端软件包的安装过程[^2]。

#### 解压Hive分发版
获取最新稳定发行版并将之上传到Master节点上的某个位置（比如`/usr/hive-4.0.1/`)。接着利用Linux tar工具解开归档文件：

tar -xzvf apache-hive-x.y.z-bin.tar.gz -C /usr/

同样地，记得更新`.bashrc`或相应shell初始化脚本来包含Hive相关的环境变量声明：

export HIVE_HOME=/usr/apache-hive-x.y.z-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

再次调用`souce ~/.bashrc`刷新当前会话内的可用命令列表。

#### 初始化Metastore Schema
首次启动之前应当创建好所需的表结构。切换到Hive根目录并通过JDBC连接器指向外部RDBMS实例执行DDL语句集：

schematool -dbType mysql -initSchema

此命令将会读取内置SQL模板并在远程MySQL Server里构建起完整的模式架构。

#### 编辑hive-site.xml
最后一步就是定制化核心选项集合了。打开`${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml`进行必要项填写，特别是关于JDBC URL、用户名密码等方面的信息：

<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>your_username</value>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>your_password</value>
    </property>
</configuration>

至此整个流程结束，现在应该可以在分布式计算平台上顺利运行MapReduce作业并且借助HiveQL查询分析大规模半结构化乃至非结构化的海量资料啦！