Hive 1.2.1&Spark&Sqoop安装指南.pdf目录1
1.前言1
2.约定2
3.服务端口2
4.安装MySQL 2
4.1.安装MySQL 2
4.2.创建Hive元数据库 4
5.安装步骤4
5.1.下载Hive1.2.1二进制安装包 4
5.2.安装Hive 5
5.3.安装MySQL-Connector 5
5.4.修改配置5
5.4.1.修改/etc/profile或~/.profile 5
5.4.2.修改其它配置文件5
5.4.2.1.修改hive-env.sh 6
5.4.2.2.修改hive-site.xml 6
5.4.2.3.修改hive-log4j.properties 7
5.4.2.4.修改hive-exec-log4j.properties 7
6.启动运行7
7.远程执行HSQL 8
8.基本命令8
9.单点方案9
10.和Spark集成 9
11.和Sqoop集成 9
11.1.修改sqoop-env.sh 9
11.2.修改sqoop-site.xml 10
11.3.验证测试10
12.常见错误10
13.相关文档14
本文的安装参照《Hive0.12.0安装指南》，内容来源于官方的：GettingStarted，将Hive1.2.1安装在Hadoop2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
关于Hadoop2.7.1的安装，请参见《Hadoop-2.7.1分布式安装手册》一文。
本文约定Hadoop被安装在/data/hadoop/current，将Hive1.2.1的安装到目录/data/hadoop/hive（实际是指向/data/hadoop/hive-1.2.1-bin的软链接）。将MySQL5.7.10安装到目录/data/mysql。在实际安装部署时，可以指定为其它目录。
3.服务端口10000 | hive.server2.thrift.port，执行hiveserver2时会启动它 |
9083 | hive.metastore.uris，执行hive--servicemetastore时会启动它 |
由于单台MySQL有单点问题，因此实际中需要配置成主备MySQL方式。
本文MySQL被安装在172.25.39.166机器上，Hive用MySQL来存储元数据，因此需要先安装好MySQL。这里安装的是最新的MySQL5.7.10，下载网址为：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/，本文选择是的“Linux-Generic”下的“Linux-Generic(glibc2.5)(x86,64-bit),CompressedTARArchive”，它的二进制安装包名为mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz。
将二进制安装包解压后，可看到名为INSTALL-BINARY的文件，该文件有说明如何安装MySQL，本文基本参照它进行的。
由于官方提供的二进制安装包，编译的时候指定的“--prefix”为“/usr/local/mysql”，所以最好将mysql安装在/usr/local目录下，否则安装过程会容易遇到问题。但建立将数据目录指定为一个足够大的分区下的目录。
当然data目录也可以为软链接方式到足够大的分区目录，并且推荐使用软链接方式，否则在使用mysql命令时，经常需要指定参数“--datadir”，比如mysqld、mysqld_safe和mysql_ssl_rsa_setup等都需要指定“--datadir”。
如果不是安装在/usr/local/mysql，则需要为mysqld指定--basedir、--character-sets-dir、--language、--lc-messages-dir、--plugin-dir等众多参数值。
如果不能root用户安装，则还需要为mysqld指定--slow-query-log-file、--socket、--pid-file、--plugin-dir和--general-log-file等参数值。
这些参数的默认值，都可以通过执行MySQL的“bin/mysqld--verbose--help”查看到。
#MySQL安装目录为/usr/local/mysql，数据目录实际为/data/mysql/data #注意需以root用户安装MySQL，如果不能root用户安装，容易遇到安装麻烦 #并请注意5.7.6之前的版本安装略有不同！ #新建mysql用户组 groupaddmysql #新建mysql用户，并设置为不能作为linux登录用户 useradd-r-gmysql-s/bin/falsemysql #进入到mysql安装目录 cd/usr/local #解压二进制安装包 tarxzfmysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz #建立易记的、与版本无关的短链接 ln-smysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64mysql #进入到mysql目录 cdmysql #创建数据目录 mkdir-p/data/mysql/data #建立数据目录软链接，让指向/usr/local/mysql/data指向/data/mysql/data ln-s/data/mysql/data/usr/local/mysql/data #设置目录权限 chmod770/data/mysql/data chown-Rmysql/data/mysql/data chgrp-Rmysql/data/mysql/data chown-Rmysql. chgrp-Rmysql. #初始化（成功执行完mysqld后，会提供一个临时的root密码，请务必记住） #另外需要注意临时密码会过期，所以需要尽量修改root密码 #进入MySQLCli后，执行下列命令即可修改成新密码： #SETPASSWORDFOR'root'@'localhost'=PASSWORD('new_password'); bin/mysqld--initialize--user=mysql--explicit_defaults_for_timestamp #安装和配置SSL bin/mysql_ssl_rsa_setup #重置目录权限 chown-Rroot. chown-Rmysql/data/mysql/data #启动mysql bin/mysqld_safe--user=mysql& #查看端口是否已起来（不修改配置和不指定参数--port，默认端口号为3306） netstat-lpnt|grep3306 #停止MySQL support-files/mysql.serverstop #设置mysql随着系统自启动 cpsupport-files/mysql.server/etc/init.d/mysql.server |
以上使用的都是MySQL默认配置，如果需要定制化，可以通过修改文件my.cnf来达成。MySQL5.7.10不带my.cnf，只有个support-files/my-default.cnf。
通过执行命令“support-files/my-default.cnf”，可以了解到MySQL搜索my.cnf的顺序依次为：/etc/my.cnf/etc/mysql/my.cnf/usr/local/mysql/etc/my.cnf~/.my.cnf，这样可以复制一份my-default.cnf，然后再修改，如：cpsupport-files/my-default.cnf/etc/my.cnf。
创建数据库hive：
createdatabaseifnotexistshive; |
创建数据库用户hive：
createuserhiveidentifiedby'hive2016'; |
授权可以访问数据库hive的IP和用户，其中localhost的实际IP为172.25.39.166：
grantallonhive.*to'hive'@'localhost'identifiedby'hive2016'; grantallonhive.*to'hive'@'172.25.39.166'identifiedby'hive2016'; grantallonhive.*to'hive'@'172.25.40.171'identifiedby'hive2016'; |
进入hive数据库：
1)本机进入：mysql-uhive-phive2016
2)非本机进入：mysql-uhive-h172.25.39.166-phive2016
注意如果配置了MySQL主主同步或其它同步，则如果同步的库不包含mysql，则创建库和用户需要分别在不同的MySQL上操作一次。
下载网址：http://hive.apache.org/downloads.html，下载后的包名为：apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz，然后将apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到/data目录下。
1)切换到/data目录：cd/data
2)解压二进制安装包：tarxzfapache-hive-1.2.1-bin.tar.gz
3)改个名：mvapache-hive-1.2.1-binhive-1.2.1
4)建立软链接：ln-shive-1.2.1hive
MySQL-Connector下载网址：http://dev.mysql.com/downloads/connector/。
选择“Connector/J”，接着选择“PlatformIndependent”，本文下载的是“mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz”。
压缩包“mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz”中有个mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar，解压后将mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar上传到Hive的lib目录下，这个是MySQL的JDBC驱动程序。
设置环境变量HIVE_HOME，并将Hive加入到PATH中：
exportHIVE_HOME=/data/hadoop/hive exportPATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH |
进入/data/hadoop/hive/conf目录，可以看到如下：
hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/hive/conf>ls hive-default.xml.templatehive-exec-log4j.properties.template hive-env.sh.templatehive-log4j.properties.template |
可以看到4个模板文件，复制并重命名成配置文件：
cphive-env.sh.templatehive-env.sh cphive-default.xml.templatehive-site.xml cphive-log4j.properties.templatehive-log4j.properties cphive-exec-log4j.properties.templatehive-exec-log4j.properties |
如果之前没有设置好HADOOP_HOME环境变量，则可在hive-env.sh中，进行设置：
HADOOP_HOME=/data/hadoop/current |
1)修改javax.jdo.option.ConnectionURL
将值设置为：
jdbc:mysql://172.25.39.166:3306/hive?useSSL=false，
注意加上“useSSL=false”，另外还有诸于参数characterEncoding=UTF-8等。
2)修改javax.jdo.option.ConnectionDriverName
将值设置为：com.mysql.jdbc.Driver。
3)修改javax.jdo.option.ConnectionUserName
将值设置为访问hive数据库的用户名hive：
4)修改javax.jdo.option.ConnectionPassword
将值设置为访问hive数据库的密码：
5)修改hive.metastore.schema.verification
该值试情况进行修改。
6)修改hive.zookeeper.quorum
将值设置为：10.12.154.77,10.12.154.78,10.12.154.79，ZooKeeper被安装在这三台机器上。建议使用机器名，而不是IP，因为机器退役可能导致IP变换。
7)修改hive.metastore.uris
将值设置为：thrift://172.25.40.171:9083，9083为Hive元数据的RPC服务端口。
8)修改hive.metastore.warehouse.dir
将值设置为：/data/hadoop/hive/warehouse，注意启动前，需要创建好该目录（mkdir/data/hadoop/hive/warehouse）。
9)修改hive.server2.thrift.bind.host
该值默认为localhost，如果需要在其它机器远程访问Hive，则需要将它改成IP地址，本文将它改成172.25.40.171，可以考虑为0.0.0.0。
10)修改hive.exec.scratchdir
这一步可选，可直接使用默认值/tmp/hive。设置为：/data/hadoop/hive/tmp或其它，并创建好目录。
11)修改hive.exec.local.scratchdir
设置为：/data/hadoop/hive/tmp/scratch或其它，并创建好目录。
12)修改hive.downloaded.resources.dir
设置为：/data/hadoop/hive/tmp/resources或其它，并创建好目录。
13)修改hive.querylog.location
设置为：/data/hadoop/hive/tmp/querylog或其它，并创建好目录。
14)修改hive.server2.logging.operation.log.location
设置为：/data/hadoop/hive/tmp/operation或其它，并创建好目录。
修改日志文件存放目录，将日志目录由/tmp/${user.name}改为/data/hadoop/hive/logs：
hive.log.dir=/data/hadoop/hive/logs |
然后创建好目录/data/hadoop/hive/logs。
修改日志文件存放目录，将日志目录由默认的/tmp/${user.name}改为/data/hadoop/hive/logs/exec：
hive.log.dir=/data/hadoop/hive/logs/exec |
然后创建好目录/data/hadoop/hive/logs/exec。
6.启动运行1)初始化metastore
安装配置好后，在启动Hive服务端之前，需要在服务端执行一次“schematool-dbTypemysql-initSchema”，以完成对metastore的初始化。
如果配置了MySQL主主同步，则只需要一台hive机器上执行，重复执行会报错。
2)启动metastore
执行命令：hive--servicemetastore&
3)启动Hive服务
执行：hiveserver2&。
4)进入Hive命令行操作界面（类似于mysql）
执行：hive
除了使用hive命令行操作界面之外，hiveserver2还提供了beeline（hive是用户名，hive2016是密码，可以从HiveServer2+Clients获得更多信息）：
hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/hive/bin>./beeline Beelineversion1.2.1byApacheHive beeline>!connectjdbc:hive2://172.25.40.171:10000hivehive2016org.apache.hive.jdbc.HiveDriver Connectingtojdbc:hive2://172.25.40.171:10000 SLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindings. SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/data/hadoop/hadoop-2.7.1/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/data/hadoop/hive-1.2.1-bin/lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindingsforanexplanation. SLF4J:Actualbindingisoftype[org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] Connectedto:Hive(version1.2.1) Driver:Hive(version1.2.1) Transactionisolation:TRANSACTION_REPEATABLE_READ 0:jdbc:hive2://172.25.40.171:10000>select*frominviteslimit2; +------+----------+-------+ |foo|bar|ds| +------+----------+-------+ |474|val_475|2014| |281|val_282|2014| +------+----------+-------+ 2rowsselected(1.779seconds) 0:jdbc:hive2://172.25.40.171:10000> |
将hive/bin、hive/lib、hive/conf和hive/examples打包，如：tarczfhive-bin.tar.gzhive/binhive/libhive/confhive/examples。
然后将hive-bin.tar.gz上传到其它机器，借助beeline即可远程执行HSQL（用hive可能会遇到问题，本文在操作时，使用hive，在执行HSQL时总会卡住，日志也没有记录特别原因，暂未去定位）。
8.基本命令以下内容来自官网（GettingStarted），注意命令不区分大小写：
CREATETABLEpokes(fooINT,barSTRING); CREATETABLEinvites(fooINT,barSTRING)PARTITIONEDBY(dsSTRING); SHOWTABLES; SHOWTABLES'.*s'; DESCRIBEinvites; DROPTABLEpokes; |
Hive的安装目录下有个examples子目录，存储了示例用到的数据文件等。测试往表invites中加载数据，将文件../examples/files/kv2.txt加载到表invites中：
LOADDATALOCALINPATH'../examples/files/kv2.txt'OVERWRITEINTOTABLEinvitesPARTITION(ds='2014'); |
可以通过“select*frominvites;”来检验加载情况，或者执行“selectcount(1)frominvites;”。
9.单点方案可通过部署两个hive来解决单点，元数据库采用MySQL，MySQL和hive部署在相同机器上，两个MySQL配置成主主同步。
hive为一主一热备的方式，最好保证同一时刻只有一个hive提供服务，虽然很多情况下，两个hive都提供服务也能正常工作。
10.和Spark集成Spark集成Hive非常简单，只需以下几步：
1)在spark-env.sh中加入HIVE_HOME，如：exportHIVE_HOME=/data/hadoop/hive
2)将Hive的hive-site.xml和hive-log4j.properties两个文件复制到Spark的conf目录下。
完成后，再次执行spark-sql进入Spark的SQLCli，运行命令showtables即可看到在Hive中创建的表。
示例：
./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar
11.和Sqoop集成以sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha为例，支持增量导入，不但可以将数据导入到Hive中，还可以往HBase导数据，也可以将数据从DB导入到HDFS存储。总之，Sqoop功能十分强大，但这里仅简单介绍。
从Sqoop的官网（下载网址：http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.6）下载sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz。
解压，然后进入Sqoop的conf目录，完成以下修改即可：
复制一份sqoop-env-template.sh，命名为sqoop-env.sh。在sqoop-env.sh中设置以下环境变量：
1)HADOOP_COMMON_HOME
值为Hadoop的安装目录，示例：exportHADOOP_COMMON_HOME=/data/hadoop
2)HADOOP_MAPRED_HOME
值为hadoop-common-*.tar文件所在目录，位于Hadoop安装目录之下。
示例：exportHADOOP_MAPRED_HOME=/data/hadoop/share/hadoop/common
3)HBASE_HOME
值为HBase的安装目录，示例：exportHBASE_HOME=/data/hbase
4)HIVE_HOME
值为Hive的安装目录，示例：exportHIVE_HOME=/data/hive
5)ZOOCFGDIR
值为Zookeeper的配置目录，示例：exportZOOCFGDIR=/data/zookeeper/conf
复制一份sqoop-site-template.xml，命名为sqoop-site.xml，可不做任何修改。
1)列出MySQL数据库
./sqooplist-databases--connectjdbc:mysql://127.0.0.1:3306/--usernamezhangsan--passwordzhangsan2016 |
2)根据MySQL表创建Hive表
./sqoopcreate-hive-table--connectjdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test--usernamezhangsan--passwordzhangsan2016--tablet_test--hive-tablet_test_2016 |
如果Hive表需要分区，可以通过参数--hive-partition-key和--hive-partition-value来指定。
如果需覆盖已存在的Hive表，加上参数“--hive-overwrite”即可。“--hive-partition-key”值为分区名，默认为string型，“–hive-partition-value”为分区的值。
3)将数据从MySQL导入到Hive
./sqoopimport--connectjdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test--usernamezhangsan--password'zhangsan2016'--tablet_test--hive-import-m6--hive-tablet_test_2016--direct |
建议带上参数“--direct”，表示使用快速模式，比如它会利用MySQL的工具mysqldump导出数据。
“-m”表示启用多少个map并行导入数据，默认是4个，最好不要将数字设置为高于集群的最大Map数。
“–table”用来指定要导入的DB表名，“--hive-import”表示从DB导入数据到Hive。还可以借助参数“--query”使用SQL有条件的从DB中导出。
如果需要指定字符集，使用参数“--default-character-set”，如：--default-character-setUTF-8。
12.常见错误1)TIMESTAMPwithimplicitDEFAULTvalueisdeprecated
执行MySQL的“bin/mysqld--initialize--user=mysql”时报的错误。
原因是从MySQL5.6版本开始，timestamp的默认值已被标为deprecated，即如果类型为timestamp的字段，如果没有明确声明默认值为NULL，则默认为NOTNULL。如果设置timestamp字段为NULL，则自动存储当前的timestamp。
2)Can'tfinderror-messagefile'/usr/local/mysql/share/errmsg.sys'
执行MySQL的“bin/mysqld--initialize--user=mysql--explicit_defaults_for_timestamp”时报的错误。
这可能是因为之前有执行过，导致data目录不为空，通过“bin/mysqld--verbose--help|grepdatadir”可以查看到默认的数据目录为/var/lib/mysql/。需要保证/var/lib/mysql/目录为空。或者通过指定参数--datadir改变数据目录，如“bin/mysqld--initialize--user=mysql--explicit_defaults_for_timestamp--datadir=/data/mysql/data”。
3)Can'tfinderror-messagefile'/usr/local/mysql/share/errmsg.sys'
对于错误：
Can'tfinderror-messagefile'/usr/local/mysql/share/errmsg.sys'.Checkerror-messagefilelocationand'lc-messages-dir'configurationdirective.
从官网下载的MySQL默认安装目录为/usr/local/mysql，如果实际为其它目录，则建议通过参数--basedir指定，否则会遇到不少安装问题。通过执行“bin/mysqld--verbose--help|grepbasedir”即可看到“--basedir”的默认值为/usr/local/mysql/。
4)FailedtoconnecttotheMetaStoreServer
如果运行hiveserver2，遇到下列错误后，推荐打开DEBUG日志级别，以更查看更详细的信息，将日志配置文件hive-log4j.properties中的“hive.root.logger=WARN,DRFA”改成“hive.root.logger=DEBUG,WARN,DRFA”即可。
2014-04-2306:00:04,169WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(291))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... 2014-04-2306:00:05,173WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(291))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... 2014-04-2306:00:06,177WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(291))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... 2014-04-2306:00:07,181WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(291))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... 2014-04-2306:00:08,185WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(291))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... 2014-04-2306:00:09,194ERRORservice.CompositeService(CompositeService.java:start(74))-ErrorstartingservicesHiveServer2 org.apache.hive.service.ServiceException:UnabletoconnecttoMetaStore! atorg.apache.hive.service.cli.CLIService.start(CLIService.java:85) atorg.apache.hive.service.CompositeService.start(CompositeService.java:70) atorg.apache.hive.service.server.HiveServer2.start(HiveServer2.java:73) atorg.apache.hive.service.server.HiveServer2.main(HiveServer2.java:103) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483) atorg.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212) |
修改后，再次运行hiveserver2，日志变详细了，猜测是metastore没有起来，可以通过执行“hive--servicemetastore”来启动metastore。
2014-04-2306:04:27,053INFOhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(244))-TryingtoconnecttometastorewithURIthrift://172.25.40.171:9083 2014-04-2306:04:27,085WARNhive.metastore(HiveMetaStoreClient.java:open(288))-FailedtoconnecttotheMetaStoreServer... org.apache.thrift.transport.TTransportException:java.net.ConnectException:拒绝连接 atorg.apache.thrift.transport.TSocket.open(TSocket.java:185) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:283) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient. atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient. atorg.apache.hive.service.cli.CLIService.start(CLIService.java:82) atorg.apache.hive.service.CompositeService.start(CompositeService.java:70) atorg.apache.hive.service.server.HiveServer2.start(HiveServer2.java:73) atorg.apache.hive.service.server.HiveServer2.main(HiveServer2.java:103) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483) atorg.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212) |
5)Versioninformationnotfoundinmetastore
执行“./hive--servicemetastore”报下面这样的错误原因是未对metastore进行初始化，需要执行一次“schematool-dbTypemysql-initSchema”。
SLF4J:Actualbindingisoftype[org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] MetaException(message:Versioninformationnotfoundinmetastore.) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore.checkSchema(ObjectStore.java:5638) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore.verifySchema(ObjectStore.java:5622) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingRawStore.invoke(RetryingRawStore.java:124) atcom.sun.proxy.$Proxy2.verifySchema(UnknownSource) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.getMS(HiveMetaStore.java:403) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.createDefaultDB(HiveMetaStore.java:441) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.init(HiveMetaStore.java:326) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler. atorg.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler. atorg.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.getProxy(RetryingHMSHandler.java:59) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.newHMSHandler(HiveMetaStore.java:4060) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.startMetaStore(HiveMetaStore.java:4263) atorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.main(HiveMetaStore.java:4197) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483) atorg.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212) |
6)java.net.URISyntaxException:RelativepathinabsoluteURI:${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D
解决办法：将hive-site.xml中所有的system:java.io.tmpdir都换成绝对路径，hive-1.2.1共有4处。
7)EstablishingSSLconnectionwithoutserver'sidentityverificationisnotrecommended
问题现象：
WedFeb1710:39:37CST2016WARN:EstablishingSSLconnectionwithoutserver'sidentityverificationisnotrecommended.AccordingtoMySQL5.5.45+,5.6.26+and5.7.6+requirementsSSLconnectionmustbeestablishedbydefaultifexplicitoptionisn'tset.ForcompliancewithexistingapplicationsnotusingSSLtheverifyServerCertificatepropertyissetto'false'.YouneedeithertoexplicitlydisableSSLbysettinguseSSL=false,orsetuseSSL=trueandprovidetruststoreforservercertificateverification.
解决办法是hive-site.xml中的配置项javax.jdo.option.ConnectionURL值需要加上“useSSL=false”，如：
jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?characterEncoding=UTF-8;useSSL=false。
8)SPARK_CLASSPATHwasdetected
SPARK_CLASSPATHwasdetected(setto'/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar:').
ThisisdeprecatedinSpark1.0+.
Pleaseinsteaduse:
-./spark-submitwith--driver-class-pathtoaugmentthedriverclasspath
-spark.executor.extraClassPathtoaugmenttheexecutorclasspath
意思是不推荐在spark-env.sh中设置环境变量SPARK_CLASSPATH，可以改成如下推荐的方式：
./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar
13.相关文档《HBase-0.98.0分布式安装指南》
《Hive1.2.1安装指南》
《ZooKeeper-3.4.6分布式安装指南》
《Hadoop2.3.0源码反向工程》
《在Linux上编译Hadoop-2.7.1》
《Accumulo-1.5.1安装指南》
《Drill1.0.0安装指南》
《Shark0.9.1安装指南》
更多，敬请关注技术博客：http://aquester.cublog.cn。
http://www.bkjia.com/PHPjc/1103192.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/PHPjc/1103192.htmlTechArticleHive 1.2.1Sqoop安装指南 Hive 1.2.1SparkSqoop安装指南.pdf 目录 目录1 1.前言1 2.约定2 3.服务端口2 4.安装MySQL 2 4.1.安装MySQL 2 4.2.创建Hive元数据库 4 5...
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