Question

所有 Hadoop 的子项目，如 Hive, Pig,和 HBase 支持 Linux 的操作系统。因此，需要安装 Linux OS。以下是为 Hive 的安装执行的简单步骤：

第 1 步：验证 JAVA 安装

在 Hive 安装之前，Java 必须在系统上已经安装。使用下面的命令来验证是否已经安装 Java：

$ java –version

如果 Java 已经安装在系统上，就可以看到如下回应：

java version "1.7.0_71" 
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13) 
Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)

如果 Java 尚未安装在系统中，那按照下面给出安装 Java 的步骤。

安装 Java

第(1) 步：

下载 Java（JDK<最新版> - X64.tar.gz）通过访问以下链接 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html

那么 JDK-7u71-linux-x64.tar.gz 将被下载到系统中。

第(2) 步：

一般来说，下载文件夹中下载的 java 文件。使用下面的命令提取 jdk-7u71-linux-x64.gz 文件。

$ cd Downloads/
$ ls
jdk-7u71-linux-x64.gz
$ tar zxf jdk-7u71-linux-x64.gz
$ ls
jdk1.7.0_71 jdk-7u71-linux-x64.gz

第(3) 步：

为了使 Java 提供给所有用户，将它移动到/usr/local/。打开 root 用户，键入以下命令。

$ su
password:
# mv jdk1.7.0_71 /usr/local/
# exit

第（4）步：

设置 PATH 和 JAVA_HOME 变量，添加以下命令到〜/.bashrc 文件。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71
export PATH=PATH:$JAVA_HOME/bin

现在使用 java-version 命令从终端验证如上所述的安装。

第 2 步：验证 Hadoop 的安装

Hadoop 必须在安装 Hive 之前安装。使用下面的命令来验证 Hadoop 的安装：

$ hadoop version

如果 Hadoop 已经安装在系统上，那么会得到以下回应：

Hadoop 2.4.1 Subversion https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common -r 1529768 
Compiled by hortonmu on 2013-10-07T06:28Z 
Compiled with protoc 2.5.0 
From source with checksum 79e53ce7994d1628b240f09af91e1af4

如果在系统上还未安装 Hadoop，然后继续进行下面的安装步骤：

下载 Hadoop

从 Apache 软件基金会下载并使用下面的命令提取 Hadoop2.4.1。

$ su
password:
# cd /usr/local
# wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.4.1/
hadoop-2.4.1.tar.gz
# tar xzf hadoop-2.4.1.tar.gz
# mv hadoop-2.4.1/* to hadoop/
# exit

在伪分布式模式安装 Hadoop

下列步骤用于在伪分布式模式下安装 Hadoop2.4.1。

步骤 I：设置 Hadoop

可以通过附加下面的命令来设置 Hadoop 环境变量在〜/ .bashrc 文件中。

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop 
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME 
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME 
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME 
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

现在，应用所有更改到当前正在运行的系统。

$ source ~/.bashrc

步骤 II：Hadoop 配置

可以找到位置“$HADOOP_HOME/etc/hadoop”所有 Hadoop 配置文件。需要根据 Hadoop 基础架构作出适当的修改这些配置文件。

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

为了使用 java 开发 Hadoop 的项目，必须用 java 在系统的位置替换 JAVA_HOME 值重置 hadoop-env.sh 文件中的 java 环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71

下面给出的是编辑配置 Hadoop 的文件列表。

core-site.xml

core-site.xml 文件中包含的信息，如使用 Hadoop 实例分配给文件系统的存储器，用于存储数据的内存限制的端口号，以及读/写缓冲器的大小。

打开 core-site.xml 文件并在<configuration>,</configuration>标签之间添加以下属性。

<configuration>

   <property> 
      <name>fs.default.name</name> 
      <value>hdfs://localhost:9000</value> 
   </property>

</configuration>

hdfs-site.xml

hdfs-site.xml 文件中包含的信息，如复制数据的值，名称节点的路径，本地文件系统的数据节点的路径。

我们假定有以下数据。

dfs.replication (data replication value) = 1

(In the following path /hadoop/ is the user name.
hadoopinfra/hdfs/namenode is the directory created by hdfs file system.)

namenode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode

(hadoopinfra/hdfs/datanode is the directory created by hdfs file system.)
datanode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode

打开这个文件，并在此文件中的<configuration></configuration>标签之间添加以下属性。

<configuration>

   <property> 
      <name>dfs.replication</name> 
      <value>1</value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.name.dir</name> 
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode </value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.data.dir</name>
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode </value > 
   </property>

</configuration>

注：在上面的文件，所有的属性值是用户定义的，可以根据自己的 Hadoop 基础架构进行更改。

yarn-site.xml

此文件用于配置 yarn 到 Hadoop。打开 yarn-site.xml 文件，并在此文件中的<configuration></configuration>标签之间添加以下属性。

<configuration>

   <property> 
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
      <value>mapreduce_shuffle</value> 
   </property>

</configuration>

mapred-site.xml

此文件用于指定我们正在使用的 MapReduce 框架。缺省情况下，包含 yarn-site.xml 模板。缺省情况下，包含 yarn-site.xml 模板。首先，需要将文件从 mapred-site.xml 复制。模板 mapred-site.xml 文件使用以下命令。

$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

打开 mapred-site.xml 文件，并在在此文件中的<configuration></configuration>标签之间添加以下属性。

<configuration>

   <property> 
      <name>mapreduce.framework.name</name> 
      <value>yarn</value> 
   </property>

</configuration>

验证 Hadoop 的安装

下面的步骤被用来验证 Hadoop 的安装。

步骤 I：名称节点设置

使用命令“hdfs namenode -format”设置名称节点如下。

$ cd ~
$ hdfs namenode -format

预期的结果如下。

10/24/14 21:30:55 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************ 
STARTUP_MSG: Starting NameNode 
STARTUP_MSG: host = localhost/192.168.1.11 
STARTUP_MSG: args = [-format] 
STARTUP_MSG: version = 2.4.1 
... 
... 
10/24/14 21:30:56 INFO common.Storage: Storage directory 
/home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode has been successfully formatted. 
10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to 
retain 1 images with txid >= 0 
10/24/14 21:30:56 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************ 
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost/192.168.1.11
 ************************************************************/

步骤 II: 验证 Hadoop dfs

下面的命令用来启动 dfs。执行这个命令将开始启动 Hadoop 文件系统。

$ start-dfs.sh

期望的输出如下所示：

10/24/14 21:37:56 
Starting namenodes on [localhost] 
localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-localhost.out 
localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.out 
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]

步骤 III : 验证 Yarn 脚本

下面的命令用来启动 yarn 脚本。执行此命令将启动 yarn 守护进程。

$ start-yarn.sh

期望的输出如下所示：

starting yarn daemons 
starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-localhost.out 
localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.4.1/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out

步骤 IV:在浏览器访问 Hadoop

访问 Hadoop 的默认端口号为 50070.使用以下网址，以获取浏览器 Hadoop 服务。

http://localhost:50070/

步骤 V: 验证集群的所有应用程序

访问集群中的所有应用程序的默认端口号为 8088。使用以下 URL 访问该服务。

http://localhost:8088/

第 3 步：下载 Hive

我们在本教程中使用 hive-0.14.0。可以通过访问以下链接下载 http://apache.petsads.us/hive/hive-0.14.0/. 假设它下载到/Downloads 目录。在这里，我们下载一个名为“apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz”的 Hive 存档。下面的命令用来验证的下载：

$ cd Downloads
$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：

apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz

第 4 步：安装 Hive

需要执行以下步骤在系统上安装配置单元。假设 Hive 存档下载到/Downloads 目录。

提取和验证 Hive 存档

下面的命令来验证下载并解压 hive 存档：

$ tar zxvf apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz
$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：

apache-hive-0.14.0-bin apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz

将文件复制到/usr/local/hive 目录

我们需要将文件从超级用户“su -”复制。下面的命令用于从提取目录中的文件复制到"/usr/local/hive“目录。

$ su -
passwd:

# cd /home/user/Download
# mv apache-hive-0.14.0-bin /usr/local/hive
# exit

设置 Hive 环境

可以设置 Hive 环境，通过附加以下行到〜/.bashrc 文件中：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/Hadoop/lib/*:.
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hive/lib/*:.

下面的命令是用来执行〜/.bashrc 文件。

$ source ~/.bashrc

第 5 步：配置 Hive

配置 Hive 用于 Hadoop 环境中，需要编辑 hive-env.sh 文件，该文件放置在 $HIVE_HOME/conf 目录。下面的命令重定向到 Hive config 文件夹并复制模板文件：

$ cd $HIVE_HOME/conf
$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh

通过编辑 hive-env.sh 文件添加以下行：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

Hive 安装成功完成。现在，需要一个外部数据库服务器配置 Metastore。我们使用 Apache Derby 数据库。

第 6 步：下载并安装 Apache Derby

按照下面的步骤来下载和安装 Apache Derby：

下载 Apache Derby

下面的命令用于下载 Apache Derby。它下载需要一定的时间。

$ cd ~
$ wget http://archive.apache.org/dist/db/derby/db-derby-10.4.2.0/db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

下面的命令用来验证下载文件：

$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：

db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

提取和验证 Derby 存档

下面的命令用于提取和验证 Derby 存档：

$ tar zxvf db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz
$ ls

下载成功完成，能看到以下回应：

db-derby-10.4.2.0-bin db-derby-10.4.2.0-bin.tar.gz

将文件复制到/usr/local/derby 目录

我们需要超级用户“su- ”复制。下面的命令用于从提取目录中的文件复制到/usr/local/derby 目录：

$ su -
passwd:
# cd /home/user
# mv db-derby-10.4.2.0-bin /usr/local/derby
# exit

设置 Derby 环境

可以通过附加以下行到〜/.bashrc 文件设置 Derby 环境：

export DERBY_HOME=/usr/local/derby
export PATH=$PATH:$DERBY_HOME/bin
Apache Hive
18
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$DERBY_HOME/lib/derby.jar:$DERBY_HOME/lib/derbytools.jar

下面的命令是用来执行〜/.bashrc 文件：

$ source ~/.bashrc

创建一个目录来存放 Metastore

创建一个名为 data 目录在$DERBY_HOME 目录中，用于存储 Metastore 数据。

$ mkdir $DERBY_HOME/data

Derby 安装和环境设置完成。

步骤 7：配置 Hive 的 Metastore

配置 Metastore 意味着，指定要 Hive 的数据库存储。可以通过编辑 hive-site.xml 文件，在$HIVE_HOME/conf 目录下可以做到这一点。首先，使用以下命令复制模板文件：

$ cd $HIVE_HOME/conf
$ cp hive-default.xml.template hive-site.xml

编辑 hive-site.xml 并在<configuration>和</configuration>标记之间追加以下行：

<property>
   <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
   <value>jdbc:derby://localhost:1527/metastore_db;create=true </value>
   <description>JDBC connect string for a JDBC metastore </description>
</property>

创建一个文件名为 jpox.properties 并添加以下行：

javax.jdo.PersistenceManagerFactoryClass =

org.jpox.PersistenceManagerFactoryImpl
org.jpox.autoCreateSchema = false
org.jpox.validateTables = false
org.jpox.validateColumns = false
org.jpox.validateConstraints = false
org.jpox.storeManagerType = rdbms
org.jpox.autoCreateSchema = true
org.jpox.autoStartMechanismMode = checked
org.jpox.transactionIsolation = read_committed
javax.jdo.option.DetachAllOnCommit = true
javax.jdo.option.NontransactionalRead = true
javax.jdo.option.ConnectionDriverName = org.apache.derby.jdbc.ClientDriver
javax.jdo.option.ConnectionURL = jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create = true
javax.jdo.option.ConnectionUserName = APP
javax.jdo.option.ConnectionPassword = mine

第 8 步：验证 Hive 安装

运行 Hive 之前，需要创建/tmp 文件夹在 HDFS 独立的 Hive 文件夹。在这里使用/user/hive/warehouse 文件夹。需要给这些新创建的文件夹写权限，如下图所示：

chmod g+w

现在，设置它们在 HDFS 验证 Hive 之前。使用下面的命令：

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /tmp 
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp 
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

下面的命令来验证配置单元安装：

$ cd $HIVE_HOME
$ bin/hive

在成功安装 Hive 后，能看到以下回应：

Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive-common-0.9.0.jar!/hive-log4j.properties 
Hive history file=/tmp/hadoop/hive_job_log_hadoop_201312121621_1494929084.txt
………………….
hive>

下面的示例命令以显示所有表：

hive> show tables; 
OK 
Time taken: 2.798 seconds 
hive>