实验环境：
- 操作系统：CentOS7（64位）
- Hadoop版本：Hadoop3.1.3
- Hive版本：Apache-Hive-1.2
- Mysql jdbc：mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz
实验步骤：
1.Hive的安装和配置
首先需要下载Hive安装包并解压，为了方便使用，我们配置一下环境变量，然后修改/hive/conf下的hive-site.xml配置文件，如下图。
图1 配置环境变量
图2 hive-site.xml配置信息
2.Mysql的安装和配置
该步骤需要安装Mysql和Mysql jdbc包，均可以在官网上下载。下载完成后，可以启动Mysql并查看其运行状态。
图3 启动Mysql并查看其运行状态
确认是否启动成功，Mysql节点处于LISTEN状态表示启动成功。
图4 Mysql启动成功
此时MySQL已经开始正常运行，不过要想进入MySQL还得先找出此时root用户的密码，通过如下命令可以在日志文件中找出密码，可见密码为Vfwwl=Cs>5xl。
图5 查看初始密码
接着可以用上一步找到的密码登录Mysql。
图6 登录Mysql
登录后必须先修改密码，才能对数据库进行操作，如下图重新设置密码。
图7 重置密码后查看状态
可以看到，characterset有两个不是utf8，这时我们需要在配置文件/etc/my.cnf中添加以下四行内容，更改Mysql语言。
图8 /etc/my.cnf配置文件添加内容
在Mysql中新建hive数据库，配置Mysql允许Hive接入。
图9 配置Mysql允许Hive接入
##这里将所有数据库的所有表的所有权限赋给hive用户，后面的hive是配置hive-site.xml中配置的连接密码。（认识这一点很关键！因为这里不能用hive作为密码所以接着hive-site.xml也需要修改。）##
接着可以启动hive了。（确保Hadoop集群已经启动）
图10 启动Hive
3.Hive编程实践
这里以词频统计算法为例，在Hive中进行简单的编程实践。
图11 写入input
写入input文件后，通过在Hive shell中执行HiveQL语句实现词频统计。
create table docs(line string);
load data inpath 'file:///opt/hadoop/input' overwrite into table docs;
create table word_count as
select word, count(1) as count from
(select explode(split(line,' '))as word from docs) w
group by word
order by word;图12 执行HiveQL语句
通过执行过程可以看到，HiveQL语句能转化为MapReduce任务，这也是采用Hive实现最大的优势，可以不用学习编写Java MapReduce代码了。
图13 MapReduce执行过程
图14 词频统计执行结果
问题讨论：
1.注意CentOS和Ubuntu启动命令的不同。
CentOS启动Mysql：systemctl start mysqld.service；
Ubuntu启动Mysql：service mysql start
2.关于Mysql的安装与配置可参考：
CentOS7：CentOS7安装MySQL（完整版）_24只羊羊羊-CSDN博客_centos7安装mysql
Ubuntu：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-mysql/
3.启动Hive过程中遇到的报错：
1）org.datanucleus.store.rdbms.exceptions.MissingTableException: Required table missing : “VERSION” in Catalog “” Schema “”. DataNucleus requires this table to perform its persistence operations.
解决：进入hive安装目录，执行命令“./bin/schematool -dbType mysql -initSchema”
2）随即又出现以下报错“Failed to get schema version”，如图。
关于“Access denied for user ‘hive’@‘localhost’”的报错，在网上查找了很多帖子，有说是权限问题的，有说是时区问题的，但是试过很多方法都没有解决。最后发现是hive-site.xml中的密码没有修改，所以才造成了无法连接的情况。
解决：在hive/conf/hive-site.xml中配置“useSSL=false”和“password”（修改成和之前登录Mysql时设置的password）。
图15 hive-site.xml文件配置内容
总之，虽然Hive的安装配置的过程并不复杂，但在实操中还是遇到了一些问题，尤其是在Hive连接Mysql时尤其需要注意密码设置的问题。HiveQL编程与MySQL语法类似，这也是Hive的最大优势所在，可以在不用编写MapReduce代码的情况下执行MapReduce任务。