hive3.1.2 分布式安装 (基于hadoo3.1.3+spark)

Hive 3.1.2 分布式安装基于 Hadoop 3.1.3 和 Spark，需要按照以下步骤进行：

1. 安装 Hadoop 3.1.3，配置 Hadoop 的环境变量和配置文件。

2. 安装 Spark，配置 Spark 的环境变量和配置文件。

3. 下载 Hive 3.1.2，解压缩到指定目录。

4. 配置 Hive 的环境变量和配置文件，包括 Hive-site.xml、hive-env.sh、hive-exec-log4j2.properties、hive-log4j2.properties 等。

5. 启动 Hadoop 和 Spark 集群。

6. 启动 Hive 服务，使用命令行或者 Hive Web UI 进行操作。

7. 配置 Hive 的元数据存储，可以选择使用 MySQL 或者 Derby 等数据库。

8. 创建 Hive 表，进行数据的导入和查询操作。

以上就是 Hive 3.1.2 分布式安装的基本步骤，需要根据实际情况进行调整和优化。

相关问题

hadoop+hive+spark+zookeeper

Hadoop、Hive、Spark和Zookeeper都是大数据技术栈中重要的组件。

Hadoop是一个由Apache开源的分布式文件系统和计算框架。它能够将大规模的数据分散存储在千台、万台、甚至更多的服务器上，并且实现数据的高效处理和分析。

Hive是在Hadoop之上构建的数据仓库基础设施。它提供了一个类似于SQL的查询语言，可以让用户通过简单的查询语句对存储在Hadoop集群中的数据进行操作和分析。Hive可以将结构化和半结构化的数据映射为一张表格，并提供了诸如过滤、连接、聚合等功能。

Spark是一个快速的、通用的集群计算系统。它提供了分布式数据处理的能力，采用了内存计算方式，相比于Hadoop MapReduce带来了更高的性能和更广泛的应用场景。Spark支持多种编程语言和丰富的组件库，如Spark SQL、Spark Streaming等，可以用于数据处理、机器学习、图计算等任务。

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务。它实现了一个分布式的、高可用的、高性能的协调系统，可以提供诸如统一命名服务、配置管理、分布式锁等功能。Zookeeper能够帮助大数据系统中的不同组件进行协调和通信，确保分布式系统的一致性和可靠性。

综上所述，Hadoop用于分布式存储和计算，Hive用于数据仓库和查询分析，Spark用于高性能的集群计算，而Zookeeper用于分布式协调和通信。这四个技术在大数据领域中扮演着不可替代的角色，相辅相成，共同构建了现代大数据生态系统。

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。