Hive入门与MySQL安装指南

"hive介绍、安装以及mysql数据库的安装教程" Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL（HQL，Hive Query Language）语法来查询、管理和处理存储在分布式文件系统（如HDFS）上的大规模数据集。Hive的主要目标是为大数据分析提供一个简单、灵活且易于使用的接口，使得非程序员也能方便地进行数据分析。 在Hive的工作流程中，用户通过HQL对数据进行操作，如创建表、插入数据、查询数据等。Hive的编译器会将这些SQL语句转化为MapReduce任务，这是因为Hadoop主要通过MapReduce进行大规模数据处理。然后，执行引擎负责提交并监控这些MapReduce作业在Hadoop集群上的运行。Hive的元数据（如表结构、分区信息）通常存储在一个关系型数据库中，如MySQL，用来管理HDFS上的实际数据文件。 Hive与传统的关系型数据库有显著的区别。数据库如MySQL通常用于在线事务处理（OLTP），支持事务、并发控制等特性，适合频繁的读写操作。而Hive更适合在线分析处理（OLAP），它并不追求实时性，而是针对大数据的离线分析。在Hive中，数据通常是以分区的形式存储，这可以提高查询性能。 在安装Hive之前，通常需要先安装MySQL作为元数据存储。以下是MySQL的基本安装步骤： 1. 安装依赖：使用`yum search libaio`检索相关信息，然后使用`yum install libaio`安装必要的依赖包。 2. 检查系统中是否有已安装的MySQL，如果有，使用`yum list installed | grep mysql`查找并使用`yum -y remove mysql-libs.x86_64`卸载。 3. 下载MySQL Yum Repository，地址为http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm，然后执行下载命令`wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm`。 4. 安装MySQL社区版，按照官方文档的指引进行配置和启动。 在安装Hive时，除了MySQL，还需要安装Hadoop环境，因为Hive依赖于Hadoop的文件系统和计算框架。此外，Hive的配置也需要与Hadoop、MySQL等相关联，确保元数据服务能够正常工作。 总结来说，Hive是一个用于大数据分析的工具，它提供了SQL式的查询接口，简化了对Hadoop上数据的操作。而MySQL在这里扮演了元数据存储的角色，帮助Hive管理数据的结构和位置。两者结合，为大数据分析提供了一套相对易用的解决方案。