1. 安装hive

1.1 安装 java

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, 如果Java已经安装在系统上，就可以看到如下回应
在这里插入图片描述
在 java 官网下载，傻瓜式安装即可

1.2 hadoop 安装

下载 hadoop
解压放到指定目录下，并进行如下配置环境变量（mac系统）

执行vim ~/.bash_profile 修改环境变量（linux 下应该是～/.bashrc）

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

source ~/.bash_profile 将当前修改应用到正在运行的系统

使用如下命令进行验证
在这里插入图片描述
hadoop 配置
进入hadoop配置文件目录 $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

先用 /usr/libexec/java_home -V 查看java安装路径

修改 hadoop-env.sh 文件
修改 core-site.xml 文件，core-site.xml文件中包含如下信息，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,标签之间添加以下属性
```
<configuration>

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

</configuration>
```
修改 hdfs-site.xml 文件，hdfs-site.xml 文件中包含如下信息，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

更多配置参考：hive 安装

验证hadoop的安装

验证hadoop dfs
```
start-dfs.sh
```
踩坑记录：connection refused 错误
参考 1. Mac OS X 上搭建 Hadoop 开发环境指南
2. Permission denied (publickey,password,keyboard-interactive).
验证yarn脚本
```
start-yarn.sh
```
访问Hadoop的默认端口号为50070（hadoop 3 默认端口为9870）使用以下网址，以获取浏览器Hadoop服务
```
http://localhost:9870/
```

1.3 hive安装

下载hive
下载 hive 2.3.9，如下图所示
在这里插入图片描述
配置hive环境变量
通过 vim ~/.bash_profile，追加如下语句

export HIVE_HOME=/Applications/apache-hive-2.3.9-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/Applications/hadoop-3.3.1/lib/*:.
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/Applications/apache-hive-2.3.9-bin/lib/*:.

执行 source ~/.bash_profile 使其生效

配置hive

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

编辑hive-env.sh文件添加以下行

export HADOOP_HOME=/Applications/hadoop-3.3.1

1.4 下载并安装Apache Derby

如上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。

2. hive 使用

创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] <database name>;

查询数据库
```
SHOW DATABASES;
```

删除数据库

DROP DATABASE [IF EXISTS] <database name>;

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.] table_name
[(col_name data_type, col_name2 data_type2, ...)]
[COMMENT table_comment]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]

如创建一张员工的表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee ( id int, name String, salary String, destination String);

插入数据
在SQL创建表后，可以使用INSERT语句插入数据，在Hive中，可以使用LOAD DATA语句插入数据
```
LOAD DATA [LOCAL] INPATH <filepath> [OVERWRITE] INTO TABLE <tablename>
```
LOCAL是标识符指定本地路径；OVERWRITE 覆盖表中的数据；

更改表的名字

ALTER TABLE <name> RENAME TO <new_name>

增加一列

ALTER TABLE <name> ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

删除一列

ALTER TABLE <name> DROP [COLUMN] <column_name>

更改某一列的列名/类型

ALTER TABLE <name> CHANGE <column_name> <new_name new_type>

删除表
```
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;
```

查询语句 select

SELECT [ALL | DISTINCT] <select_expr>, <select_expr>, ... 
FROM <table_name>
[WHERE <condition>] 
[GROUP BY col_list] 
[HAVING having_condition] 
[CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]] 
[LIMIT number];

查询并排序

SELECT [ALL | DISTINCT] <select_expr1>, <select_expr2>, ... 
FROM <table_name> 
[WHERE where_condition] 
[GROUP BY col_list] 
[HAVING having_condition] 
ORDER BY <column_list>
[LIMIT number];