Hive的元数据服务
之前讲了hive的元数据，它存储着hiveSQL映射和hdfs具体文件数据的对应关系。
但是元数据存在单独的mysql中 直接将它暴露给外部是不安全的，所以hive特别增加了一个元数据服务。 它作为元数据和外部客户端之间的一个中间人。
metastore有三种服务配置模式 同时也可以说这是hive的三种安装模式：
我们正常使用hive的时候 都是推荐远程模式 因为这种模式最接近我们日常的使用场景。
远程模式：
远程模式有新老两套配置。
现在都强烈用新配置了， 这里新配置由多了一个东西 叫做HS2，新手觉得很sb，本来元数据外面套一个元数据服务，现在元数据服务外面还有再套一个HS2.
只能说设计者刚开始就没想周全，所以后面新框架又加了这个组件。
所以现在我们通用的就是二代客户端，二代客户端怎么访问呢？
在 hive_home/bin/ 下面 有一个 beeline 他是一个jdbc客户端 他的性能和安全性都要比第一代优秀。
这里有个关键点要注意， beeline只能访问HS2服务 不能跳过去直接访问metastore， 所以我们在启动H2服务之前 必须先确定启动元数据服务
启动Hive服务
现在万事俱备，我们一步一步启动服务，先启动hadoop集群
start-all.sh
然后我们启动元数据服务
nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore &
启动完之后 打开jps 查看一下 发现多了一个runjar 这个就是metastore的后台进程
最后我们启动HS2服务：
nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2 &
这样我们的hive服务就启动成功了！
这里又要画重点理解了， 注意 我们在集群的每天机器上 都安装了hadoop， 并且配置了主从节点。 但是hive我们并没有每天机器都安装，我们只安装第一台机器，所以从安装角度说他是单机的，但是它为什么优势分布式查询呢？ 因为它的数据只存在hdfs 计算又用的是MR 所以它等于是自己是单机 但是白嫖了hdfs的集群特性。 所以它虽然只安装一台机器 但是背靠hadoop这颗大树 依然可以达到分布式的效果
理解hive的配置文件
理解配置文件是非常必要的，这个必要性就在于 从配置文件你能体会到hive的各个组合是怎么联系起来的，它是怎么和Hadoop配合的
这里主要放两个文件 其他文件就不多啰嗦了
我们找到hive目录的conf文件夹下面：
- hive-env:
这里面配置环境相关的比如 这台机器上Hadoop的路径
比如总的配置目录指定了这个conf文件夹
比如指定了jar包的路径
- hive-site: 这个配置文件很重要：
仔细读一下这个配置文件 首先刚开始可以看到 他配置了存储元数据的mysql信息，既然远程模式元数据要单独存储mysql，那么你mysql的ip要有吧 端口要有吧 数据库名要有吧 jdbc连接驱动要有吧 用户名密码 肯定要有吧 这里都配齐全了，所以这就是为什么metastore能连接到mysql里的元数据了
然后它配置了H2运行绑定host 它绑定了node1 这台机器 作为H2服务的运行机器
然后它配置了远程模式部署metastore的地址， 你的元数据服务部署在哪台机器上？ 部署在node这台机器上 它的端口号是9083.
客户端使用hive
前面一堆操作 我们已经正式启动了hive 装也装好了 配也配好了 服务也起来了，现在我们可以正式的使用它了。
然后我们启动beeline：
注意这里有个坑 启动beeline命令之后： 你需要输入具体的 hive2的url和端口，然后再输入用户名和密码
这个其实好理解 beeline 命令连接到hive2服务 h2服务再连接到metastore。 但是你连接hive2 你要告诉beeline hive服务的具体信息 它才能登进去 就像你从数据库管理软件 登入mysql一样。
*这里记一个h2服务的默认端口 10000，类似mysql是3306
然后一路下去 hive服务就算起来了！：
现在你可以输入各种基础的sql命令 来玩hive了！
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