Hive数据库是Apache Hadoop项目的一个分支，提供了一种将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统中的机制。它允许用户通过SQL查询Hadoop数据源，并将结果转换为常见数据格式，例如ON、CSV和Apache Parquet等，使得处理海量数据变得更加容易和高效。
但是，对于Hive数据库来说，安全是一个非常重要的问题。其中一个重要的方面就是保护访问密码。在这篇文章中，我们将向大家介绍。
Hive数据库默认密码
在安装Hive数据库之前，我们需要先安装Hadoop并启动它。Hive数据库一般会绑定一个默认密码，以确保访问Hive数据库的用户有所限制，只有部分授权的用户才能使用Hive。
事实上，Hive数据库的默认密码是“空密码”。这意味着任何人都可以访问Hive数据库，只要他们能够连接到Hive数据库所在的服务器。因此，为了确保Hive数据库的安全性，我们必须更改默认的密码。
修改Hive数据库密码
为了保持Hive数据库的安全性，我们可以采取以下步骤来修改密码：
1.打开终端窗口，连接到Hive数据库所在的计算机，并使用管理员权限运行终端。
2.启动Hive服务器，并使用Hive管理员账户登录到Hive终端窗口。
3.输入以下命令更改Hive管理员账户的密码：
ALTER USER hive_user SET PASSWORD ‘新密码’;
4.确认新密码是否成功设置：
SHOW USERS;
在这个步骤中，你也可以创建一个新用户，并授权他们访问Hive数据库。而授予权限最简单的方式是使用SQL语句：
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE sampledb TO sample_user;
通过这个SQL语句，sample_user可以获得sampledb数据库中所有表的操作权限。
在保护Hive数据库安全的同时，更改默认密码对于数据库的管理员来说是必要的。新的密码更好是强密码，同时也应该更具可读性，方便管理员以后的记忆和使用。在此之后，我们也可以根据需要创建新用户，并授权他们访问Hive数据库。这些步骤确保了Hive数据库的安全性，以及维持了其稳定性同时简化了日常维护的任务。
相关问题拓展阅读：
- Hive入门概述
- 怎样查看hive建的外部表的数据库
Hive入门概述
1.1 什么是Hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序
Hive处理的数据存储在HDFS
Hive分析数据底层的实现是MapReduce
执行程序运行在Yarn上
1.2 Hive的优缺点
1.2.1 优点
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
1.2.2 缺点
1．Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长
2．Hive的效率比较低
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗
1.3 Hive架构原理
1．用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2．元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL替代derby存储Metastore
3．Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4．驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把迟态逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。
Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交段帆到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
1.4 Hive和数据库比较
由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
1.4.1 查询语言
由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。
1.4.2 数据存储位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
1.4.3 数据更新
由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修码燃源改数据。
1.4.4 索引
Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
1.4.5 执行
Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。
1.4.6 执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
1.4.7 可扩展性
由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上更大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2023年的规模在4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前更先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。
1.4.8 数据规模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
怎样查看hive建的外部表的数据库
进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。
在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。当然了，如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样：hive -f xxxxx.hql。
进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切穗慧换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。
创建数据库的语法是：激族巧create database database_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请明键继续往下
切换数据库的时候可以输入：use database_name；
查看所有数据库的时候可以输入：show databases;
查看所有表的时候可以输入：show tables
看表结构的时候可以输入：describe tab_name;
关于hive数据库默认密码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
