Hive2.1.1与MySQL整合部署工具包及Sqoop安装教程

### Hive 2.1.1 安装包 #### 知识点： 1. **Hive简介**：Hive是一个开源的数据仓库工具，它运行在Hadoop之上，用于存储、查询和分析大规模数据集。Hive使得熟悉SQL的人可以轻松地进行Hadoop数据分析。 2. **Hive版本**：2.1.1指的是Hive的版本号，当前是较早的一个稳定版本，适用于稳定的企业级应用。 3. **安装Hive**： - **前提条件**：Hive依赖于Hadoop环境，因此在安装Hive之前，需要确保Hadoop环境已经搭建好，并且运行稳定。 - **安装步骤**： 1. 解压apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz文件。 2. 配置Hive的环境变量，包括HADOOP_HOME和HIVE_HOME。 3. 将Hive的bin目录添加到PATH环境变量中。 4. 初始化Metastore数据库，并进行配置。 5. 执行Hive自带的测试脚本验证安装是否成功。 4. **Hive元数据**：Hive通过一个称为Metastore的组件来存储表结构信息，Metastore可以配置为使用内置Derby数据库或者外部MySQL数据库。 5. **Hive与Hadoop的关系**：Hive提供了一个类SQL语言HiveQL来查询数据，通过HiveQL执行的查询会被转换成MapReduce任务在Hadoop集群上执行。 6. **兼容性**：在Hive 2.1.1的安装包中，通常包含了对多种Hadoop版本的支持。 ### Sqoop 1.4.7 安装包 #### 知识点： 1. **Sqoop简介**：Sqoop是一个用于在Hadoop与关系数据库系统之间高效传输大量数据的工具。它可以将一个关系数据库（如MySQL）中的表导入到Hadoop的HDFS中，也可以将数据从HDFS导出到关系数据库中。 2. **Sqoop版本**：1.4.7是Sqoop的一个版本号，这一版本提供了稳定的数据迁移能力，适合生产环境使用。 3. **安装Sqoop**： - **前提条件**：Sqoop依赖于Java环境，并且需要与Hadoop集群通信，因此需要配置好Java环境变量和HADOOP_HOME。 - **安装步骤**： 1. 解压sqoop-1.4.7.bin.tar.gz文件。 2. 配置Sqoop的环境变量，包括JAVA_HOME和SQOOP_HOME。 3. 将Sqoop的bin目录添加到PATH环境变量中。 4. 配置Sqoop连接Hadoop集群的相关参数（如core-site.xml等）。 5. 使用Sqoop自带的命令行工具进行测试，确保Sqoop可以正常与Hadoop和数据库通信。 4. **Sqoop作用**：在大数据处理中，Sqoop使得将传统数据库中的数据快速导入到Hadoop中进行处理成为可能，或者在Hadoop处理完毕后将结果导出到数据库中。 ### MySQL 5.1.47 JDBC驱动 #### 知识点： 1. **MySQL简介**：MySQL是一个广泛使用的开源关系数据库管理系统，它以高效的性能、可靠性、易用性和高灵活性而闻名。 2. **JDBC驱动**：JDBC（Java Database Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API。MySQL 5.1.47 JDBC驱动是允许Java应用程序通过JDBC API连接到MySQL数据库的软件组件。 3. **使用场景**：在Hive和Sqoop的应用场景中，MySQL JDBC驱动通常用于让Hive元数据存储到MySQL数据库中，以及在Sqoop进行数据导入导出时，作为连接MySQL数据库的桥梁。 4. **安装和配置**： - **前提条件**：需要在Java环境中使用MySQL JDBC驱动。 - **配置方法**：将mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar添加到项目或应用的classpath中，这样应用程序就可以使用该JDBC驱动进行数据库操作。 - **使用示例**：在Hive中配置metastore服务，指定使用MySQL作为存储后端，并在配置文件中指定JDBC驱动的路径。 5. **版本兼容性**：确保所使用的MySQL JDBC驱动版本与MySQL服务器版本兼容。 通过上述的知识点介绍，我们可以了解到Hive 2.1.1、Sqoop 1.4.7和MySQL JDBC驱动在大数据环境中的应用与配置方法，这对于数据仓库搭建以及数据迁移工作至关重要。在实践中，这三个组件的结合使用将极大的提升数据处理与迁移的效率，并确保数据在各种环境之间顺畅流通。