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Ubuntu 16.04上Hive 4.2.0伪分布式部署与MySQL元数据配置实战

news 2026/8/8 3:57:40

1. 从零开始的Hive部署：为什么选择Ubuntu 16.04？

如果你正在大数据领域摸索，或者你的项目需要一个本地的、可控的Hive环境来做数据仓库的开发和测试，那么自己动手在Ubuntu上部署一套Hive，几乎是每个数据工程师都会经历的“成人礼”。我选择Ubuntu 16.04 LTS作为起点，并不是因为它最新，恰恰相反，是因为它足够经典和稳定。很多企业遗留的生产环境、教程文档，甚至是某些特定版本的Hadoop生态组件，对Ubuntu 16.04的支持和兼容性经过了时间的考验，踩坑的路径相对清晰，解决方案也更容易找到。这能让你把精力集中在理解Hive本身，而不是和最新的系统版本、依赖库版本作斗争。

Hive是什么？简单说，它是一套构建在Hadoop之上的数据仓库工具。它允许你使用一种类似SQL的语言（HiveQL）去查询和分析存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的海量数据。对于熟悉传统数据库（如MySQL）的开发者来说，Hive极大地降低了进入大数据处理领域的门槛。但请注意，Hive本身不存储数据，也不直接执行计算，它更像一个翻译官和调度员：将你的SQL“翻译”成一系列的MapReduce或Tez任务，提交给Hadoop集群去执行。因此，安装Hive的前提，是你已经有一个可以正常工作的Hadoop环境（伪分布式或完全分布式）。本系列文章，我们就从最基础的伪分布式Hadoop环境开始，一步步在Ubuntu 16.04上搭建起一个功能完整的Hive。

2. 环境准备与前置条件检查

在开始安装Hive之前，我们必须确保地基是牢固的。一个混乱的初始环境是后续所有诡异问题的根源。这里我假设你已经有一台安装了纯净Ubuntu 16.04 LTS的机器（物理机或虚拟机均可）。我们将从系统层面开始，一步步搭建起Hive所需的所有依赖。

2.1 系统基础配置与Java环境搭建

Hadoop和Hive都是基于Java开发的，所以JDK是我们的第一块基石。我强烈建议使用Oracle JDK 8，这是Hadoop生态圈历史最悠久、兼容性最广的版本。在Ubuntu 16.04上，我们可以通过PPA源来安装。

首先，更新系统包列表并安装一些基础工具：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y vim wget curl ssh pdsh

pdsh是一个并行分布式shell工具，在管理多节点集群时很有用，单机环境先装上也无妨。

接下来，添加Oracle JDK的PPA并安装：

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install -y oracle-java8-installer

安装过程中会弹出图形界面许可协议，按Tab键切换到“OK”再回车，然后选择“Yes”同意即可。

安装完成后，配置JAVA_HOME环境变量。这是至关重要的一步，很多后续问题都源于此变量配置错误。

# 查找JDK的安装路径，通常类似 /usr/lib/jvm/java-8-oracle sudo update-alternatives --config java # 记下路径，例如 /usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java # 那么JAVA_HOME就是 /usr/lib/jvm/java-8-oracle # 编辑环境变量配置文件 sudo vim /etc/profile

在文件末尾添加以下内容（请将路径替换为你实际查到的）：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

保存退出后，执行source /etc/profile使配置立即生效。然后验证：

java -version echo $JAVA_HOME

你应该能看到Java版本为1.8.x，并且JAVA_HOME变量被正确设置。

注意：有些教程会建议修改~/.bashrc，这只对当前用户生效。为了确保所有用户（特别是以后以hadoop用户运行的服务）都能正确读取到环境变量，我习惯将其配置在/etc/profile中。这是一个个人偏好，但也避免了后续切换用户时可能遇到的“命令找不到”的坑。

2.2 创建专用用户与SSH免密登录配置

为了安全和管理方便，我们不应该使用root用户来运行Hadoop和Hive。创建一个专用的hadoop用户是个好习惯。

sudo adduser hadoop

按照提示设置密码并填写一些无关紧要的信息即可。之后，我们将在这个用户下进行所有操作。

Hadoop的脚本（如启动集群）需要管理节点间无密码的SSH通信。即使在单机伪分布式模式下，它也需要能通过SSH连接到localhost。因此，我们需要为hadoop用户配置SSH免密登录到本机。

首先，切换到hadoop用户，并生成SSH密钥对：

su - hadoop ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

-P ''表示空密码，-f指定密钥文件。这将在/home/hadoop/.ssh/目录下生成id_rsa（私钥）和id_rsa.pub（公钥）。

然后，将公钥追加到授权密钥文件中，并设置正确的权限：

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

现在，尝试用hadoop用户SSH登录本机：

ssh localhost

如果配置正确，你应该不需要输入密码就能直接登录。首次连接会询问是否将主机加入已知列表，输入yes即可。成功后，输入exit退出SSH会话，回到原来的shell。

实操心得：如果这一步失败，提示需要密码，最常见的原因是.ssh目录或authorized_keys文件的权限不对。确保/home/hadoop/.ssh目录权限为700 (drwx------)，authorized_keys文件权限为600 (-rw-------)。可以使用ls -la ~/.ssh命令检查。

3. Hadoop伪分布式集群搭建详解

正如前文所述，Hive的运行依赖于Hadoop。我们将搭建一个伪分布式模式的Hadoop集群，这意味着所有的Hadoop守护进程（NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager）都运行在同一台机器上，但它们在逻辑上仍然以分布式架构运行。这是学习和测试的最佳方式。

3.1 Hadoop安装与核心配置文件解析

首先，以hadoop用户身份，下载Hadoop。我们选择2.7.x系列的一个稳定版本，比如2.7.7。你可以在清华大学开源镜像站找到更快的下载源。

cd /home/hadoop wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

下载完成后，解压并移动到合适的目录，我习惯放在/usr/local下，并创建软链接方便管理：

sudo tar -xzf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local cd /usr/local sudo mv hadoop-2.7.7 hadoop sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop

接下来是配置的核心部分。Hadoop的配置文件位于/usr/local/hadoop/etc/hadoop/目录下，我们需要修改其中几个关键文件。

1. 配置Hadoop环境变量 (hadoop-env.sh)编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh，找到设置JAVA_HOME的行，取消注释并修改为你的JDK路径：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

如果文件中没有明确的JAVA_HOME行，直接在文件开头附近添加即可。

2. 核心配置 (core-site.xml)这个文件配置Hadoop的核心参数，最重要的是定义HDFS的默认文件系统地址（fs.defaultFS）和临时文件目录。 编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml，在<configuration>标签内添加：

<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/tmp</value> </property> </configuration>

fs.defaultFS告诉Hadoop客户端，默认的文件系统是HDFS，地址在localhost的9000端口。hadoop.tmp.dir是Hadoop许多进程（如DataNode）存储临时数据的目录，务必确保hadoop用户对这个目录有读写权限。

3. HDFS配置 (hdfs-site.xml)这个文件配置HDFS相关的参数。在伪分布式模式下，我们设置数据块的副本数为1（因为只有一台机器）。 编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml：

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

dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir分别指定了NameNode和DataNode存储元数据和实际数据块的本地目录。请预先创建这些目录并赋予权限：

mkdir -p /home/hadoop/hdfs/{name,data}

4. YARN配置 (yarn-site.xml)YARN是Hadoop的资源调度框架。Hive在默认情况下会将查询转换为MapReduce任务，这些任务由YARN来调度执行。 编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml：

<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </property> </configuration>

5. MapReduce配置 (mapred-site.xml)首先，需要从模板文件复制一份：

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

然后编辑mapred-site.xml，指定MapReduce框架使用YARN：

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

最后，将Hadoop的bin和sbin目录添加到hadoop用户的PATH环境变量中。编辑/home/hadoop/.bashrc，在末尾添加：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行source ~/.bashrc使其生效。

3.2 HDFS格式化与集群启动验证

在首次启动Hadoop之前，必须格式化HDFS的NameNode。这是一个危险操作，它会清空NameNode上所有的元数据。只有在第一次安装，或者确定要完全重置HDFS数据时才执行。

hdfs namenode -format

你会看到大量日志输出，最后几行如果出现“Storage directory ... has been successfully formatted”则表示成功。

现在，可以启动HDFS和YARN了。Hadoop提供了脚本来启动所有相关进程。

# 启动HDFS start-dfs.sh # 启动YARN start-yarn.sh

你可以使用jps命令来检查Java进程是否都正常启动了：

jps

你应该能看到类似以下的进程：

NameNode DataNode SecondaryNameNode ResourceManager NodeManager Jps

如果缺少某个进程（比如DataNode没起来），可以去/usr/local/hadoop/logs目录下查看对应的日志文件（如hadoop-hadoop-datanode-*.log），里面通常有详细的错误信息。常见问题包括目录权限不足、端口被占用、配置文件有拼写错误等。

验证HDFS是否正常工作，可以访问NameNode的Web UI：http://localhost:50070。你应该能看到一个管理界面，显示集群的概览信息。同样，YARN的ResourceManager UI在http://localhost:8088。

为了后续Hive测试方便，我们可以在HDFS上创建一个临时目录，并赋予hadoop用户写入权限：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop hdfs dfs -chown hadoop:hadoop /user/hadoop

至此，一个可用的伪分布式Hadoop集群就搭建完成了。这是Hive能够运行的基石。

4. Hive 4.2.0 安装与元数据存储配置

有了Hadoop，我们终于可以开始安装Hive了。Hive 4.2.0是一个相对较新的稳定版本，修复了许多旧版本的bug并引入了一些新特性。Hive需要一个数据库来存储它的“元数据”（Metadata），也就是表的结构、字段类型、分区信息等。默认情况下，Hive使用内嵌的Derby数据库，但这只适用于单会话、单用户的测试场景。一旦你开启第二个Hive CLI会话，就会报错。因此，在生产或严肃的开发和测试中，我们通常使用MySQL或PostgreSQL作为元数据库。这里我们选择MySQL。

4.1 MySQL元数据库安装与初始化

首先，安装MySQL服务器和客户端：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y mysql-server mysql-client

安装过程中会提示你设置root用户的密码，请务必记住。

安装完成后，登录MySQL，为Hive创建一个专用的数据库和用户：

mysql -u root -p

输入你设置的root密码后，进入MySQL命令行，执行以下SQL：

-- 创建一个名为hive_metastore的数据库，字符集使用utf8 CREATE DATABASE hive_metastore DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci; -- 创建一个名为hiveuser的用户，并设置密码（这里示例密码为‘hivepassword’，请务必修改） CREATE USER 'hiveuser'@'%' IDENTIFIED BY 'hivepassword'; -- 授予hiveuser用户对hive_metastore数据库的所有权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON hive_metastore.* TO 'hiveuser'@'%'; -- 授予hiveuser用户授予权限的权限（某些版本的Hive初始化脚本需要） GRANT ALL PRIVILEGES ON hive_metastore.* TO 'hiveuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'hivepassword'; -- 刷新权限使更改生效 FLUSH PRIVILEGES; -- 退出MySQL EXIT;

重要安全提示：上述配置中‘hiveuser’@‘%’允许从任何主机连接，密码也是示例。在生产环境中，你应该限制访问IP（例如‘hiveuser’@‘localhost’）并使用强密码。

接下来，我们需要下载MySQL的Java连接驱动（JDBC Driver）。去MySQL官网或使用wget下载对应版本的驱动jar包（例如mysql-connector-java-5.1.47.jar），并将其放置到Hive的lib目录下。

cd /home/hadoop wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz tar -xzf mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz sudo cp mysql-connector-java-5.1.47/mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar /usr/local/hive/lib/

请根据你下载的实际版本调整命令中的版本号。

4.2 Hive软件包部署与关键配置

现在，下载并安装Hive。我们到Apache镜像站下载Hive 4.2.0。

cd /home/hadoop wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-4.2.0/apache-hive-4.2.0-bin.tar.gz sudo tar -xzf apache-hive-4.2.0-bin.tar.gz -C /usr/local cd /usr/local sudo mv apache-hive-4.2.0-bin hive sudo chown -R hadoop:hadoop hive

同样，创建软链接或直接将Hive的bin目录加入PATH。编辑/home/hadoop/.bashrc，添加：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

执行source ~/.bashrc。

Hive的核心配置文件是$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml。默认情况下这个文件不存在，我们需要从模板创建并编辑它。

cd /usr/local/hive/conf cp hive-default.xml.template hive-site.xml

hive-default.xml.template包含了所有配置项及其默认值，但非常冗长。我们最好创建一个新的、简洁的hive-site.xml来覆盖我们关心的配置。你可以先备份原始的模板，然后直接编辑hive-site.xml，或者更推荐的做法是，直接新建一个hive-site.xml，因为Hive会加载这个文件，并且它的配置优先级很高。

用编辑器新建/编辑/usr/local/hive/conf/hive-site.xml，填入以下内容。请务必将javax.jdo.option.ConnectionPassword的值替换为你为hiveuser设置的密码。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!-- 连接元数据库的URL --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;characterEncoding=UTF-8</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> </property> <!-- 连接元数据库的驱动类 --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <!-- 连接元数据库的用户名 --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hiveuser</value> <description>username to use against metastore database</description> </property> <!-- 连接元数据库的密码 --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hivepassword</value> <!-- 请修改为你的密码 --> <description>password to use against metastore database</description> </property> <!-- Hive数据在HDFS上的存储路径 --> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> <description>location of default database for the warehouse</description> </property> <!-- 在命令行中显示当前数据库名 --> <property> <name>hive.cli.print.current.db</name> <value>true</value> <description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description> </property> <!-- 在命令行中显示表头信息 --> <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description> </property> <!-- 指定Hive执行引擎为MapReduce (Tez或Spark是其他选项) --> <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>mr</value> <description>Chooses execution engine. Options are: mr (MapReduce), tez, spark.</description> </property> </configuration>

配置文件中有几个关键点：

  1. useSSL=false：在测试环境可以禁用SSL连接，避免证书问题。生产环境应启用。
  2. createDatabaseIfNotExist=true：如果hive_metastore数据库不存在，JDBC连接时会自动创建。
  3. hive.metastore.warehouse.dir：这是Hive中创建的表的默认存储位置，位于HDFS上。我们稍后需要创建这个目录并赋权。

4.3 元数据库初始化与目录权限设置

在启动Hive之前，必须初始化它的元数据库。Hive提供了schematool来完成这个工作。这个工具会连接到我们配置的MySQL数据库，创建一系列存储元数据的表。

cd /usr/local/hive bin/schematool -dbType mysql -initSchema

如果一切顺利，你会看到“Initialization script completed”和“schemaTool completed”的成功信息。此时，登录MySQL查看hive_metastore数据库，应该能看到很多以TBLS、COLUMNS_V2等命名的表。

接下来，在HDFS上创建Hive的仓库目录，并赋予hadoop用户（也就是运行Hive进程的用户）写权限：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse hdfs dfs -chown -R hadoop:hadoop /user/hive hdfs dfs -chmod -R 775 /user/hive/warehouse

-chmod 775使得同组用户也有写权限，这在多用户环境下有时是必要的。

5. Hive CLI启动、基础测试与排错指南

经过漫长的配置，终于到了激动人心的启动时刻。Hive最传统的交互方式是通过命令行界面（CLI）。

5.1 启动Hive CLI并执行首个查询

确保Hadoop集群（start-dfs.sh和start-yarn.sh）正在运行。然后，切换到hadoop用户，直接输入hive命令：

su - hadoop hive

如果一切配置正确，你会看到Hive的命令行提示符，并且前面会显示当前数据库（默认为default），这是因为我们设置了hive.cli.print.current.db=true。

hive (default)>

现在，让我们执行一些最基本的操作来验证Hive是否工作正常。

1. 显示所有数据库：

show databases;

你应该能看到一个名为default的数据库。

2. 创建一个测试表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_hive (id INT, name STRING) COMMENT 'This is a test table' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE;

这条命令创建了一个名为test_hive的内部表，有两个字段id和name，字段间用制表符分隔，以文本文件格式存储。

3. 查看创建的表：

show tables;

你应该能看到test_hive表。

4. 向表中插入一条测试数据：在Hive中，直接使用INSERT INTO ... VALUES语句效率很低，因为它会启动一个MapReduce作业。对于测试，我们可以用INSERT ... SELECT或者更简单地，直接加载本地文件。我们先插入一条数据看看：

INSERT INTO TABLE test_hive VALUES (1, 'Alice');

这会触发一个MapReduce作业。你可以在YARN的Web UI (http://localhost:8088)上看到这个作业的运行情况。执行完成后，查询数据：

SELECT * FROM test_hive;

如果配置了hive.cli.print.header=true，你会看到带表头的输出：

test_hive.id test_hive.name 1 Alice

5. 查看表在HDFS上的存储位置：

DESCRIBE FORMATTED test_hive;

在输出信息中，找到Location一项，它的值应该类似hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/test_hive。你可以用HDFS命令验证文件是否存在：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/test_hive

应该能看到一个类似于000000_0的文件，这就是我们插入的数据文件。

5.2 常见启动失败问题与排查思路

理想很丰满，现实往往会在第一步hive命令就给你一个下马威。下面是一些我踩过的坑和排查方法：

问题1：启动Hive时报错java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf

  • 原因：通常是因为HADOOP_HOME环境变量没有正确设置，或者Hive找不到Hadoop的jar包。
  • 解决：
    1. 确认echo $HADOOP_HOME输出正确路径。
    2. 检查/usr/local/hive/bin/hive这个shell脚本。旧版本Hive可能需要手动在脚本里设置HADOOP_HOME。但更通用的方法是确保hadoop命令在PATH中，且能正常执行。Hive脚本会通过which hadoop来定位Hadoop。
    3. 将Hadoop的共享库（比如$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*.jar）添加到Hive的CLASSPATH中。一种粗暴但有效的方法是在hive-env.sh中设置（如果该文件不存在，从模板复制hive-env.sh.template）：
      export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/local/hive/lib

问题2：执行Hive命令时连接元数据库失败，报错Failed to get schema version.或Communications link failure

  • 原因：Hive无法连接到MySQL元数据库。
  • 解决：
    1. 检查MySQL服务：sudo systemctl status mysql确保MySQL正在运行。
    2. 检查连接参数：仔细核对hive-site.xml中的ConnectionURL、ConnectionUserName、ConnectionPassword。特别是密码是否正确。
    3. 检查MySQL用户权限：确认hiveuser用户是否可以从localhost访问hive_metastore数据库。可以尝试用mysql -u hiveuser -p登录MySQL。
    4. 检查MySQL绑定地址：MySQL默认可能只绑定到127.0.0.1。编辑MySQL配置文件/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf，找到bind-address，确保其值为127.0.0.1或0.0.0.0（后者允许所有IP连接，测试环境可用）。
    5. 检查防火墙：Ubuntu 16.04默认的ufw防火墙可能关闭，但如果有其他防火墙规则，确保3306端口是开放的。

问题3：执行查询时报错FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask

  • 原因：MapReduce任务执行失败。这是最宽泛的错误之一，需要查看Hadoop任务的具体日志。
  • 解决：
    1. 去YARN的Web UI (http://localhost:8088)找到失败的任务，点击ApplicationMaster链接，再查看Logs，特别是stderr和stdout，里面通常有更详细的错误信息。
    2. 常见原因包括：HDFS目录权限不足（确保/user/hive/warehouse目录对执行MapReduce任务的用户可写）、内存不足（可以尝试在mapred-site.xml中调小mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb）、类冲突等。

问题4：Hive CLI中无法使用Ctrl+C中断长时间运行的查询

  • 原因：这是Hive CLI的一个已知行为。
  • 解决：打开另一个终端，用yarn application -list找到对应的Hive查询的Application ID，然后用yarn application -kill <Application_ID>来强制杀死任务。然后再回到Hive CLI，它应该会提示任务被中断。

安装和初步配置Hive只是万里长征的第一步。一个稳定运行的Hive环境，是后续进行HiveQL学习、性能调优、集成其他组件（如Hue, Spark）的基础。在下一篇文章中，我们将深入Hive的内部，探讨其数据库、表的类型（如内部表、外部表、分区表、分桶表），以及基础的数据操作，并开始接触一些实用的HiveQL技巧。当你看到第一个查询结果成功返回时，之前所有的繁琐配置都是值得的。

http://www.jsqmd.com/news/1350375/

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