环境：mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79
前提：hadoop必须先安装，且处于运行状态（伪分式模式或全分布模式均可）
hive官网地址：http://hive.apache.org/
建议：经个人实践，在mac OS X Yosemite 环境下，如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0，不管jdk安装成什么版本（1.6\1.7\1.8都试过），hive 1.2.0启动时，始终报jdk版本不匹配，后来在mac上将hadoop 2.6.0源编译成mac原生版本后，就正常了。
如果有朋友也遇到类似情况，请参考 mac OS X Yosemite 上编译hadoop 2.6.0/2.7.0及TEZ 0.5.2/0.7.0 注意事项
一、环境变量
...export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-1.2.0...export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop...export PATH=${HIVE_HOME}/bin:$PATH:$HOME/bin:三、修改hive中的xml配置
cp hive-default.xml.template hive-default.xml
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.properties
cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
cp beeline-log4j.properties.template beeline-log4j.properties
即：把几个带.template后缀的模板文件，复制一份变成不带.template的配置文件，注意hive-default.xml.template这个要复制二份，一个是hive-default.xml，另一个是hive-site.xml，其中hive-site.xml为用户自定义配置，hive-default.xml为全局配置，hive启动时，-site.xml自定义配置会覆盖-default.xml全局配置的相同配置项。
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
2
3 <configuration>
4
5 <property>
6 <name>hive.metastore.local</name>
7 <value>true</value>
8 </property>
9
10 <!--
11 <property>
12 <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
13 <value>jdbc:postgresql://localhost:5432/hive</value>
14 </property>
15
16 <property>
17 <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
18 <value>org.postgresql.Driver</value>
19 </property>
20 -->
21
22
23 <property>
24 <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
25 <value>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?characterEncoding=UTF-8</value>
26 </property>
27
28 <property>
29 <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
30 <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
31 </property>
32
33 <property>
34 <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
35 <value>hive</value>
36 </property>
37
38 <property>
39 <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
40 <value>hive</value>
41 </property>
42
43
44 <property>
45 <name>hive.exec.scratchdir</name>
46 <value>/tmp/hive</value>
47 </property>
48
49 <property>
50 <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
51 <value>/Users/jimmy/app/hive-1.2.0/tmp</value>
52 </property>
53
54 <property>
55 <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
56 <value>/Users/jimmy/app/hive-1.2.0/tmp/${hive.session.id}_resources</value>
57 </property>
58
59 <property>
60 <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
61 <value>/user/hive/warehouse</value>
62 </property>
63
64 </configuration>注：hive中有一个元数据的概念，元数据记录了当前有哪些表，哪些字段，字段数据类型等，由于hdfs是没有这些额外信息的，因此hive需要借助传统数据库来记录这些元数据信息，默认情况下，采用内置数据库derby来记录，也可以通过配置将这些元数据记录到mssql\mysql\oracle\postgreSQL等大型RDMBS中，上面的配置中，演示了MYSQL、PostgreSQL二种配置，如果把23-41注释掉，就变成derby独立模式。
另：上面的配置文件中，有一些关于目录的参数，先提前把目录建好，
hive.exec.local.scratchdir
hive.downloaded.resources.dir
这二项对应的目录，是指本地目录（必须先手动建好），其它目录为hdfs中的目录（hive启动时，先自动建好，如果自动创建失败，也可以手动通过shell在hdfs中创建）
四、替换hadoop 2.6.0中的jline jar包
由于hive 1.2.0自带的jline包跟hadoop 2.6.0自带的版本不一致，因此需要将$HIVE_HOME/lib/jline-2.12.jar 这个文件替换掉$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib 下原来的版本 （即：将旧版本删除，复制新版本到此目录），否则hive启动将失败
五、测试及验证
$HIVE_HOME/bin/hive
如果能正常进入 hive> 即表示正常
a) 创建表测试
hive>create table test(id int);
b) 将hdfs中的文件内容加载到表中
hive> load data inpath '/input/duplicate.txt' into table test;
注：duplicate.txt的内容可在以前的博客文章中找到
c) 测试求平均值
hive> select avg(id) from test;
Query ID = jimmy_20150607191924_ccfb231f-6c92-47ac-88f1-eb32882a0010
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks determined at compile time: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
set mapreduce.job.reduces=<number>
Job running in-process (local Hadoop)
2015-06-07 19:19:27,980 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%
Ended Job = job_local1537497991_0001
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 190 HDFS Write: 0 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
3.909090909090909
Time taken: 3.322 seconds, Fetched: 1 row(s)
从输出的信息看，hive底层仍然是将SQL语句翻译成mapreduce作业，提交给hadoop的MR引擎。从使用层面看，采用SQL语句方式来分析数据，确实比MapReduce或PIG方式方便太多了。