hadoop: hive 1.2.0 在mac机上的安装与配置

环境：mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79

前提：hadoop必须先安装，且处于运行状态（伪分式模式或全分布模式均可）

建议：经个人实践，在mac OS X Yosemite 环境下，如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0，不管jdk安装成什么版本（1.6\1.7\1.8都试过），hive 1.2.0启动时，始终报jdk版本不匹配，后来在mac上将hadoop 2.6.0源编译成mac原生版本后，就正常了。

一、环境变量

三、修改hive中的xml配置

cp hive-default.xml.template hive-default.xml

cp hive-default.xml.template hive-site.xml

cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.properties

cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

cp beeline-log4j.properties.template beeline-log4j.properties

即：把几个带.template后缀的模板文件，复制一份变成不带.template的配置文件，注意hive-default.xml.template这个要复制二份，一个是hive-default.xml，另一个是hive-site.xml，其中hive-site.xml为用户自定义配置，hive-default.xml为全局配置，hive启动时，-site.xml自定义配置会覆盖-default.xml全局配置的相同配置项。

注：hive中有一个元数据的概念，元数据记录了当前有哪些表，哪些字段，字段数据类型等，由于hdfs是没有这些额外信息的，因此hive需要借助传统数据库来记录这些元数据信息，默认情况下，采用内置数据库derby来记录，也可以通过配置将这些元数据记录到mssql\mysql\oracle\postgreSQL等大型RDMBS中，上面的配置中，演示了MYSQL、PostgreSQL二种配置，如果把23-41注释掉，就变成derby独立模式。

另：上面的配置文件中，有一些关于目录的参数，先提前把目录建好，

hive.exec.local.scratchdir

hive.downloaded.resources.dir

这二项对应的目录，是指本地目录（必须先手动建好），其它目录为hdfs中的目录（hive启动时，先自动建好，如果自动创建失败，也可以手动通过shell在hdfs中创建）

四、替换hadoop 2.6.0中的jline jar包

由于hive 1.2.0自带的jline包跟hadoop 2.6.0自带的版本不一致，因此需要将$HIVE_HOME/lib/jline-2.12.jar 这个文件替换掉$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib 下原来的版本 （即：将旧版本删除，复制新版本到此目录），否则hive启动将失败

五、测试及验证

$HIVE_HOME/bin/hive

如果能正常进入 hive> 即表示正常

a) 创建表测试

hive>create table test(id int);

b) 将hdfs中的文件内容加载到表中

hive> load data inpath '/input/duplicate.txt' into table test;

c) 测试求平均值

hive> select avg(id) from test;

Query ID = jimmy_20150607191924_ccfb231f-6c92-47ac-88f1-eb32882a0010

Total jobs = 1

Launching Job 1 out of 1

Number of reduce tasks determined at compile time: 1

In order to change the average load for a reducer (in bytes):

  set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>

In order to limit the maximum number of reducers:

  set hive.exec.reducers.max=<number>

In order to set a constant number of reducers:

  set mapreduce.job.reduces=<number>

Job running in-process (local Hadoop)

2015-06-07 19:19:27,980 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%

Ended Job = job_local1537497991_0001

MapReduce Jobs Launched: 

Stage-Stage-1:  HDFS Read: 190 HDFS Write: 0 SUCCESS

Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec

OK

3.909090909090909

Time taken: 3.322 seconds, Fetched: 1 row(s)