linux下安装hive

时间: 2023-04-17 14:04:16 浏览: 39
在Linux下安装Hive,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,需要安装Java环境,可以使用以下命令进行安装: sudo apt-get install default-jdk 2. 安装Hadoop,Hive需要依赖于Hadoop,可以使用以下命令进行安装: sudo apt-get install hadoop 3. 下载Hive安装包,可以从官网下载最新版本的Hive安装包。 4. 解压Hive安装包,可以使用以下命令进行解压: tar -zxvf hive-x.x.x.tar.gz 5. 配置Hive环境变量,可以在.bashrc文件中添加以下内容: export HIVE_HOME=/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 6. 配置Hive的配置文件,可以在Hive的conf目录下找到hive-default.xml文件,将其复制一份并重命名为hive-site.xml,然后修改其中的配置项,如Hadoop的路径、数据库连接等。 7. 启动Hive,可以使用以下命令启动Hive: hive 以上就是在Linux下安装Hive的步骤。
相关问题

linux安装hive

安装 Hive 在 Linux 系统上的步骤如下: 1. 安装 Hadoop,因为 Hive 是基于 Hadoop 的。 2. 下载 Hive 的安装包,并解压。 3. 修改配置文件,设置 Hadoop 的路径。 4. 运行安装命令。 5. 设置环境变量。 6. 验证安装是否成功。 请注意,具体的步骤可能因系统和 Hive 版本而有所不同。

linux安装hive和mysql

安装Hive和MySQL的步骤如下: 1. 安装MySQL数据库:可以通过官方网站下载MySQL的安装包,然后按照安装向导进行安装。 2. 创建Hive的安装目录:可以在任意目录下创建一个文件夹,用于存放Hive的安装文件和配置文件。 3. 下载Hive的安装包:可以在Apache官网上下载Hive的安装包,选择对应的版本进行下载。 4. 解压Hive的安装包:将下载的Hive安装包解压到之前创建的Hive安装目录中。 5. 配置Hive的环境变量:将Hive的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。 6. 配置Hive的元数据存储:可以选择使用MySQL作为Hive的元数据存储,需要在MySQL中创建一个数据库,并在Hive的配置文件中指定该数据库的连接信息。 7. 启动Hive:在命令行中输入hive命令,即可启动Hive。 以上就是安装Hive和MySQL的步骤,希望对您有所帮助。

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### 回答1: 要卸载安装的Hive,可以按照以下步骤进行操作: 1. 停止Hive服务:在终端中输入命令“hive --service metastore”,然后按下Ctrl+C键停止服务。 2. 删除Hive安装目录:在终端中输入命令“sudo rm -rf /usr/local/hive”,然后输入管理员密码确认删除。 3. 删除Hive配置文件:在终端中输入命令“sudo rm /etc/hive/conf/hive-site.xml”,然后输入管理员密码确认删除。 4. 删除Hive用户和组:在终端中输入命令“sudo userdel hive”,然后输入管理员密码确认删除。 5. 删除Hive数据库:在终端中输入命令“sudo rm -rf /usr/local/hive/metastore_db”,然后输入管理员密码确认删除。 完成以上步骤后,就成功卸载了安装的Hive。 ### 回答2: 在Linux上卸载已安装的Hive是一个相对简单的过程,只需要按照以下步骤进行操作即可。 1. 停止Hive服务 要卸载Hive,我们必须先停止正在运行的Hive服务。在终端上输入以下命令可以关闭所有的Hive进程: hive --service hiveserver2 stop && hive --service metastore stop 2. 卸载Hive软件包 使用系统包管理器(比如yum或apt-get)可以轻松地卸载已安装的Hive软件包。我们可以输入以下命令卸载Hive: 使用yum安装的话,则输入以下命令: sudo yum remove hive 如果使用apt-get安装,则输入以下命令: sudo apt-get remove hive 3. 删除配置文件和数据文件 在卸载Hive之后,需要手动删除配置文件和数据文件。可以使用以下命令删除Hive的配置文件: sudo rm -rf /etc/hive/conf/ 删除Hive数据,输入以下命令即可: sudo rm -rf /usr/local/hive 4. 删除环境变量 最后,删除Hive的环境变量也很重要,可以使用以下命令删除它们: sudo vi /etc/profile 找到以下行并删除: export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 保存并退出。 以上是卸载Hive的所有步骤。在Linux上卸载已安装的Hive并不复杂,只需要按照以上步骤操作即可。 ### 回答3: Linux下卸载Hive分为以下几个步骤: **1.删除Hive的安装文件夹** 首先,进入Hive安装的文件夹,使用命令cd进行切换。 删除Hive的安装文件夹可以使用以下命令: sudo rm -rf ~/<Hive安装文件夹> **2.删除Hive相关的环境变量** Hive初始化脚本通常会在启动bash shell时自动执行,并将Hive相关的环境变量添加到用户环境变量中。需要使用以下命令删除/usr/local/hive/bin/hive-config.sh环境变量: sudo gedit /etc/profile.d/hive.sh 输入如下内容: unset HIVE_HOME export PATH=$PATH:<添加其他路径> 按ctrl + s保存文件并退出。 **3.删除Hive的数据库** Hive已经在服务器上运行并连接了数据库,还需要删除相关的表和数据。通常情况下,使用以下命令删除 Hive 数据库: $ hadoop fs -rm -r /user/hive/warehouse $ hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse **4.根据需要删除已安装的Hadoop** 如果您决定完全删除Hive,请根据需要删除已安装的Hadoop,可以在这里查看如何卸载已安装的Hadoop。 完成以上步骤之后,Hive就被成功卸载了。在卸载Hive之前,请务必备份任何数据和配置文件,以免误操作导致数据丢失。
### 回答1: 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的分布式文件系统上,并提供SQL查询功能。以下是Hive的安装与配置步骤: 1. 安装Java环境:Hive需要Java环境支持,可以通过以下命令安装: sudo apt-get install openjdk-8-jdk 2. 安装Hadoop:Hive需要Hadoop作为底层存储和计算平台,可以通过以下命令安装: sudo apt-get install hadoop 3. 下载Hive:可以从官网下载Hive的最新版本,也可以通过以下命令下载: wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 4. 解压Hive:将下载的Hive文件解压到指定目录,例如: tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/ 5. 配置Hive环境变量:将Hive的bin目录添加到系统环境变量中,例如: export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 6. 配置Hive元数据存储:Hive需要一个元数据存储来管理表和分区等信息,可以选择使用MySQL或Derby等数据库,也可以使用Hive自带的Derby数据库。以下是使用Derby数据库的配置步骤: 6.1 创建Hive元数据存储目录: mkdir /usr/local/hive/metastore_db 6.2 修改Hive配置文件hive-site.xml,添加以下内容: <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:derby:/usr/local/hive/metastore_db;create=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive</value> <description>password to use against metastore database</description> 7. 启动Hive:可以通过以下命令启动Hive: hive 以上就是Hive的安装与配置步骤。 ### 回答2: Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,它提供了对海量结构化和非结构化数据的高效处理能力。在安装和配置Hive之前,必须先安装和配置Hadoop。 1. 安装Java Hive依赖于Java环境,因此需要先安装最新的Java版本。在Linux系统中,安装Java可以使用以下命令: $ sudo apt-get install default-jdk 2. 下载和安装Hadoop Hive需要依赖Hadoop来处理数据,因此需要先安装Hadoop。在下载和安装Hadoop之前,需要先设置JAVA_HOME环境变量,可以在.bashrc文件中添加以下命令: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java 下载和安装Hadoop的步骤如下: 1)下载Hadoop安装包,解压并移动到一个合适的目录。 2)配置Hadoop环境变量,在.bashrc文件中添加以下命令: export HADOOP_HOME=path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 3)配置Hadoop集群信息,修改conf目录下的core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件。 4)启动Hadoop集群,使用以下命令: $ start-dfs.sh $ start-yarn.sh 3. 下载和安装Hive 下载和安装Hive的步骤如下: 1)下载Hive安装包,解压并移动到一个合适的目录。 2)配置Hive环境变量,在.bashrc文件中添加以下命令: export HIVE_HOME=path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 3)启动Hive服务,使用以下命令: $ hive --service metastore $ hive --service hiveserver2 4)连接Hive,使用以下命令: $ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 以上就是Hive的安装和配置过程,需要注意的是,安装和配置Hadoop和Hive时要遵循官方文档的说明,并严格按照步骤操作。 ### 回答3: Apache Hive是一个数据仓库工具,可以将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统上,并通过HiveQL查询语言进行查询和分析。Hive具有类似SQL的语法,因此熟悉SQL的用户能够轻松地了解和使用Hive。下面是Hive的安装和配置过程。 1. 安装Java: Hive运行在Java虚拟机上,因此必须首先安装Java。使用以下命令安装Java: sudo apt-get update sudo apt-get install default-jre sudo apt-get install default-jdk 2. 下载和解压缩Hive: 从Apache Hive的官网上下载最新版本的Hive,然后解压缩: sudo wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/hive-3.1.1/apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz sudo tar xzf apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz 3. 配置Hive: 在安装之前先检查Hadoop的配置是否正确。编辑Hive配置文件hive-env.sh,将Hadoop的路径设置成正确的路径: sudo nano apache-hive-3.1.1-bin/conf/hive-env.sh export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop 然后编辑hive-site.xml文件,设置Hive和Hadoop的连接: sudo nano apache-hive-3.1.1-bin/conf/hive-site.xml <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:derby:;databaseName=/usr/local/hive/metastore_db;create=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore.</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore.</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive</value> <description>password to use against metastore database</description> 4. 启动Hive: 使用以下命令启动Hive: cd apache-hive-3.1.1-bin bin/hive 5. 测试Hive: 连接到Hive客户机并键入以下命令: hive> show databases; 如果显示了列表,则表示安装和配置已成功完成。 总结: 安装和配置Hive在Linux上可能有些复杂,但只要遵循以上步骤,就可以轻松地安装和配置Hive,并开始使用Hive来管理和分析您的数据。
在Linux系统中,可以使用Hive来关联MySQL数据库,需要进行以下步骤: 1. 安装MySQL JDBC驱动:需要下载MySQL JDBC驱动,将其复制到Hive的lib目录下。 2. 配置Hive:编辑Hive的配置文件hive-site.xml,在其中添加以下配置: <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive_password</value> <description>password to use against metastore database</description> 这里的ConnectionURL需要根据自己的MySQL配置进行修改,ConnectionUserName和ConnectionPassword分别为连接MySQL的用户名和密码。 3. 创建MySQL表:在MySQL中创建表,并插入数据。 4. 在Hive中查询MySQL表:可以使用如下命令在Hive中查询MySQL表: CREATE EXTERNAL TABLE mysql_table ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION 'mysql://localhost:3306/hive/mysql_table'; 这里的LOCATION需要根据自己的MySQL配置进行修改。 这样就可以在Linux系统上使用Hive来关联MySQL数据库了。
### 回答1: 使用Linux连接Hive数据库需要使用Hive的命令行工具hive或者beeline。具体命令为先开启终端,然后输入命令"hive"或"beeline",然后输入相应的连接参数和登录信息,最后就可以连接到Hive数据库了。例如:$ hive -h hive-server.example.com -p 10000 -u username -w password ### 回答2: Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,允许用户使用SQL语言来查询和分析大数据集。在Linux系统中,连接Hive数据库需要用到命令行工具,下面是具体步骤。 1. 确定Hive服务器的主机名和端口号,例如主机名为hiveServer1,端口号为10000。 2. 打开终端,输入以下命令连接到Hive服务器: hive --service jdbc:hive2://hiveServer1:10000 其中,--service参数指定使用Hive2服务,jdbc:hive2://指定连接语法,hiveServer1为Hive服务器的主机名,10000为端口号。 3. 输入用户名和密码以登录Hive服务器: Connected to: Apache Hive (version 2.1.1) Driver: Hive JDBC (version 2.1.1) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ 0: jdbc:hive2://hiveServer1:10000> !connect jdbc:hive2://hiveServer1:10000 user password 其中,user和password分别为Hive服务器登录用户名和密码。可以在!connect命令后直接输入用户名和密码,也可以在命令后跟上用户名和密码参数。 4. 成功登录后,可以运行SQL查询语句等常规操作。 使用上述命令可以在Linux系统中连接Hive数据库,完成相应的数据处理任务。需要注意的是,连接Hive数据库需要具有相应的权限和用户信息,广泛使用的工具之一是Beeline,但可以确定具体的命令,以确保从本地主机连接到Hive服务器。 ### 回答3: Hive是基于Hadoop的数据仓库框架,可以处理海量的结构化和半结构化数据,并提供SQL查询功能。而在Linux系统中,要连接Hive数据库,需要使用一些命令。 首先需要安装Hive,可以通过以下命令进行安装: sudo apt-get install hive 接着需要启动Hive服务,在终端中输入以下命令: hive --service metastore & 然后,在终端中使用以下命令连接Hive数据库: hive 此时将进入Hive的交互式命令行界面,可以通过该界面进行对Hive数据库的操作。 如果需要连接到远程的Hive数据库,则需要使用以下命令: hive --service hiveserver2 & 接着,可以使用Beeline命令行工具进行连接,输入以下命令: beeline -u jdbc:hive2://<HiveServer2_IP>:10000 其中,<HiveServer2_IP>为HiveServer2所在服务器的IP地址,10000是Hive默认的端口号。 此时,可以在Beeline中输入SQL命令来进行Hive数据库的操作,例如查询表: show tables; 以上就是在Linux系统中连接Hive数据库的命令,需要安装Hive并启动Hive服务,然后使用Hive交互式命令行界面或Beeline命令行工具进行连接。
### 回答1: 要在Linux上搭建Hive on Spark环境,需要以下步骤: 1. 安装Hadoop和Spark 首先需要安装Hadoop和Spark,可以选择Hadoop 2.8.0和Spark 1.6.3版本。安装过程可以参考官方文档。 2. 安装Hive 安装Hive需要下载Hive 2.1.1版本,并解压到指定目录。然后需要配置Hive的环境变量,将Hive的bin目录添加到PATH中。 3. 配置Hive on Spark 在Hive的conf目录下,需要创建hive-site.xml文件,并添加以下配置: <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <name>spark.master</name> <value>local[*]</value> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <name>spark.executor.memory</name> <value>1g</value> 其中,hive.execution.engine配置为spark,spark.master配置为local[*],表示使用本地模式运行Spark。spark.submit.deployMode配置为client,表示以客户端模式提交Spark任务。spark.executor.memory配置为1g,表示每个executor的内存为1GB。 4. 启动Spark和Hive 启动Spark和Hive需要分别执行以下命令: $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh $HIVE_HOME/bin/hive 其中,$SPARK_HOME和$HIVE_HOME分别为Spark和Hive的安装目录。 5. 测试Hive on Spark 在Hive命令行中,可以执行以下命令测试Hive on Spark: hive> set hive.execution.engine=spark; hive> select count(*) from table_name; 其中,table_name为需要查询的表名。如果查询结果正确,则说明Hive on Spark环境搭建成功。 ### 回答2: Hadoop是一个开源的分布式文件系统和计算框架,在大数据领域中应用广泛,而Hive则是基于Hadoop的数据仓库系统,通过将数据存储在Hadoop中,并使用类SQL的语言查询和分析数据。但是,Hive的执行速度很慢,而Spark是速度很快的内存计算框架,能够比Hadoop更快地处理大数据。因此,用户可以使用Hive on Spark来加速Hive查询。 要在Linux上搭建Hive on Spark环境, 需要按照以下步骤进行操作: 1. 下载并安装Hadoop:在官方网站上下载Hadoop的最新版本,然后解压和配置。 2. 下载并安装Spark:在官方网站上下载Spark的最新版本,然后解压和配置。 3. 下载并安装Hive:在官方网站上下载Hive的最新版本,然后解压和配置。 4. 配置环境变量:在.bashrc或.bash_profile中添加Hadoop和Spark的路径,并运行source命令使其生效。 5. 启动Hadoop集群:运行start-all.sh脚本启动Hadoop集群,可以通过jps命令检查集群是否正常运行。 6. 启动Spark:运行spark-shell来启动Spark,可以通过测试程序检查Spark是否正常运行。 7. 启动Hive:运行hive命令来启动Hive,可以通过测试程序测试Hive是否正常运行。 8. 配置Hive on Spark:在hive-site.xml文件中添加以下变量来配置Hive on Spark: hive.execution.engine=spark hive.spark.client.server.connect.timeout=600 hive.spark.client.connect.timeout=600 9. 验证Hive on Spark:运行一些查询来验证Hive on Spark是否正常运行,并通过Spark网页界面查看运行情况。 总之,搭建Hive on Spark环境需要仔细地完成操作,按照步骤进行操作,将会帮助你更快更有效地处理大数据。 ### 回答3: 首先,在准备搭建 Hive on Spark 环境之前,我们需要确保已经安装了 Java JDK 、Hadoop 和 Spark 环境。在此基础上,按照以下步骤完成 Hive on Spark 的搭建: 1. 下载Hive 在 Apache Hive 的官网上可以下载到需要的版本,我们这里选择 hive-2.1.1 版本,下载后解压。 2. 配置Hadoop环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export HADOOP_HOME=/your/path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 3. 配置Hive环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export HIVE_HOME=/your/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 4. 配置Spark环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export SPARK_HOME=/your/path/to/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 5. 配置Hive的hive-site.xml文件 将 $HIVE_HOME/conf 目录下的 hive-default.xml.template 文件复制一份并命名为 hive-site.xml,然后根据需要进行修改。在 hive-site.xml 中添加以下内容: <name>spark.master</name> <value>spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT></value> <description>URL of the Spark Master</description> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <description>Whether to run Spark in client or cluster mode</description> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <description>Execution engine</description> <name>hive.spark.client.connect.timeout</name> <value>300s</value> 注意,其中的 <SPARK_MASTER_HOST> 和 <SPARK_MASTER_PORT> 分别应该替换为实际使用的 Spark Master 的地址和端口。 6. 配置Spark的spark-defaults.conf文件 将 $SPARK_HOME/conf 目录下的 spark-defaults.conf.template 文件复制一份并命名为 spark-defaults.conf,然后根据需要进行修改。在 spark-defaults.conf 中添加以下内容: spark.executor.memory 4g spark.driver.memory 2g spark.sql.shuffle.partitions 200 根据需要调整默认的内存大小(如果已经分配过多可能会导致OOM),设置适当的partition数(避免执行时的数据倾斜问题)。 7. 启动Hive服务 执行启动Hive的命令: hive --service metastore & hive 需要注意的是,需要先启动 metastore 服务,然后才能启动 Hive 客户端。 8. 准备测试数据 接下来,为了测试 Hive on Spark 的功能,可以使用 Hive 提供的测试数据集来进行测试。 将 https://github.com/facebookarchive/facebook-360-spatial-workstation.git 克隆到本地,进入 samples 文件夹,执行以下命令来生成哈希表: beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "CREATE TABLE h3 (id int, lat double, lon double, geog string) \ ROW FORMAT DELIMITED \ FIELDS TERMINATED BY ',' \ LINES TERMINATED BY '\n' \ STORED AS TEXTFILE;" cd h3/ /data/gdal/gdal-2.2.0/bin/ogr2ogr -f CSV GEOM{FID}H3v11.csv geohash-cells.geojson -lco COMPRESS=DEFLATE beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/h3/GEOMFIDH3v11.csv' INTO TABLE h3;" 在以上命令中,我们使用了 beeline 来连接到 Hive 服务器,并使用 ogr2ogr 工具读取 geojson 文件并转存为 CSV 文件后导入到 Hive 中。 9. 执行Spark SQL查询 接下来可以使用 Spark SQL 来查询 Hive 中的数据。 运行 Spark Shell: $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT> \ --jars $HIVE_HOME/lib/hive-exec-<HIVE_VERSION>.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-metastore-<HIVE_VERSION>.jar 如果以上命令运行正常,将会进入 Spark Shell 中。 在 Shell 中运行如下代码: import org.apache.spark.sql._ val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) hiveContext.setConf("hive.metastore.uris","thrift://<IP_ADDRESS>:9083") hiveContext.sql("use default") hiveContext.sql("show databases").foreach(println) hiveContext.sql("select count(*) from h3").foreach(println) 其中,<IP_ADDRESS> 应该替换为实际使用的 Thrift 服务器的 IP 地址。 10. 结束Spark SQL查询 完成测试后,可以使用以下命令退出 Spark Shell: scala> :q 至此,Hive on Spark 环境已经搭建完成。

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