第1章 Hive入门
1.1 什么是Hive
1)Hive简介
Hive是由Facebook开源,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。
那为什么会有Hive呢?它是为了解决什么问题而诞生的呢?
下面通过一个案例,来快速了解一下Hive。
例如:需求,统计单词出现个数。
(1)在Hadoop课程中我们用MapReduce程序实现的,当时需要写Mapper、Reducer和Driver三个类,并实现对应逻辑,相对繁琐。
test表 id列 atguigu atguigu ss ss jiao banzhang xue hadoop
(2)如果通过Hive SQL实现,一行就搞定了,简单方便,容易理解。
select count(*) from test group by id;
2)Hive本质
Hive是一个Hadoop客户端,用于将HQL(Hive SQL)转化成MapReduce程序。
(1)Hive中每张表的数据存储在HDFS
(2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce(也可配置为Spark或者Tez)
(3)执行程序运行在Yarn上
1.2 Hive架构原理
1)用户接口:Client
CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC。
说明:JDBC和ODBC的区别。
(1)JDBC的移植性比ODBC好;(通常情况下,安装完ODBC驱动程序之后,还需要经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。所以,安装一次就需要再配置一次。JDBC只需要选取适当的JDBC数据库驱动程序,就不需要额外的配置。在安装过程中,JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。)
(2)两者使用的语言不同,JDBC在Java编程时使用,ODBC一般在C/C++编程时使用。
2)元数据:Metastore
元数据包括:数据库(默认是default)、表名、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,由于derby数据库只支持单客户端访问,生产环境中为了多人开发,推荐使用MySQL存储Metastore。
3)驱动器:Driver
(1)解析器(SQLParser):将SQL字符串转换成抽象语法树(AST)
(2)语义分析(Semantic Analyzer):将AST进一步划分为QeuryBlock
(3)逻辑计划生成器(Logical Plan Gen):将语法树生成逻辑计划
(4)逻辑优化器(Logical Optimizer):对逻辑计划进行优化
(5)物理计划生成器(Physical Plan Gen):根据优化后的逻辑计划生成物理计划
(6)物理优化器(Physical Optimizer):对物理计划进行优化
(7)执行器(Execution):执行该计划,得到查询结果并返回给客户端
讲解地址:https://www.bilibili.com/video/BV1g84y147sX?p=4&vd_source=eb68502f30a10ee7e5e6328b4db887ac
4)Hadoop
使用HDFS进行存储,可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。
第2章 Hive安装
2.1 Hive安装地址
1)Hive官网地址
2)文档查看地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted
3)下载地址
http://archive.apache.org/dist/hive/
4)github地址
https://github.com/apache/hive
2.2 Hive安装部署
2.2.1 安装Hive
1)把apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz上传到Linux的/opt/software目录下
2)解压apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /opt/module/
3)修改apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz的名称为hive
[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.3-bin/ /opt/module/hive
4)修改/etc/profile.d/my_env.sh,添加环境变量
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
(1)添加内容
#HIVE_HOME export HIVE_HOME=/opt/module/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
(2)source一下
[atguigu@hadoop102 hive]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
5)初始化元数据库(默认是derby数据库)
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/schematool -dbType derby -initSchema
2.2.2 启动并使用Hive
1)启动Hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
2)使用Hive
hive> show databases; hive> show tables; hive> create table stu(id int, name string); hive> insert into stu values(1,"ss"); hive> select * from stu;
观察HDFS的路径/user/hive/warehouse/stu,体会Hive与Hadoop之间的关系。
Hive中的表在Hadoop中是目录;Hive中的数据在Hadoop中是文件。
3)在Xshell窗口中开启另一个窗口开启Hive,在/tmp/atguigu目录下监控hive.log文件
[atguigu@hadoop102 atguigu]$ tail -f hive.log
Caused by: ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /opt/module/hive/metastore_db. at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source) at org.apache.derby.iapi.error.StandardException.newException(Unknown Source) at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.privGetJBMSLockOnDB(Unknown Source) at org.apache.derby.impl.store.raw.data.BaseDataFileFactory.run(Unknown Source) ...
原因在于Hive默认使用的元数据库为derby。derby数据库的特点是同一时间只允许一个客户端访问。如果多个Hive客户端同时访问,就会报错。由于在企业开发中,都是多人协作开发,需要多客户端同时访问Hive,怎么解决呢?我们可以将Hive的元数据改为用MySQL存储,MySQL支持多客户端同时访问。
4)首先退出hive客户端。然后在Hive的安装目录下将derby.log和metastore_db删除,顺便将HDFS上目录删除
hive> quit;
[atguigu@hadoop102 hive]$ rm -rf derby.log metastore_db
[atguigu@hadoop102 hive]$ hadoop fs -rm -r /user
5)删除HDFS中/user/hive/warehouse/stu中数据
2.3 MySQL安装
2.3.1 安装MySQL1)上传MySQL安装包以及MySQL驱动jar包
mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
mysql-connector-java-5.1.37.jar
2)解压MySQL安装包
[atguigu@hadoop102 software]$ mkdir mysql_lib
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C mysql_lib/
3)卸载系统自带的mariadb
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo rpm -qa | grep mariadb | xargs sudo rpm -e --nodeps
4)安装MySQL依赖
[atguigu@hadoop102 software]$ cd mysql_lib
[atguigu@hadoop102 mysql_lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu@hadoop102 mysql_lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu@hadoop102 mysql_lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
5)安装mysql-client
[atguigu@hadoop102 mysql_lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
6)安装mysql-server
[atguigu@hadoop102 mysql_lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
注意:若出现以下错误
warning: 05_mysql-community-server-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm: Header V3 DSA/SHA1 Signature, key ID 5072e1f5: NOKEY error: Failed dependencies: libaio.so.1()(64bit) is needed by mysql-community-server-5.7.16-1.el7.x86_64
解决办法:
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo yum -y install libaio
7)启动MySQL
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo systemctl start mysqld
8)查看MySQL密码
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo cat /var/log/mysqld.log | grep password
2.3.2 配置MySQL
配置主要是root用户 + 密码,在任何主机上都能登录MySQL数据库。
1)用刚刚查到的密码进入MySQL(如果报错,给密码加单引号)
[atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p'password'
2)设置复杂密码(由于MySQL密码策略,此密码必须足够复杂)
mysql> set password=password("Qs23=zs32");
3)更改MySQL密码策略
mysql> set global validate_password_policy=0;
mysql> set global validate_password_length=4;
4)设置简单好记的密码
mysql> set password=password("123456");
5)进入MySQL库
mysql> use mysql
6)查询user表
mysql> select user, host from user;
7)修改user表,把Host表内容修改为%
mysql> update user set host="%" where user="root";
8)刷新
mysql> flush privileges;
9)退出
mysql> quit;
2.3.3 卸载MySQL说明
若因为安装失败或者其他原因,MySQL需要卸载重装,可参考以下内容。
(1)清空原有数据
①通过/etc/my.cnf查看MySQL数据的存储位置
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo cat /etc/my.cnf [mysqld] datadir=/var/lib/mysql
②去往/var/lib/mysql路径需要root权限
[atguigu@hadoop102 mysql]$ su - root [root@hadoop102 ~]# cd /var/lib/mysql [root@hadoop102 mysql]# rm -rf * (注意敲击命令的位置)
(2)卸载MySQL相关包
①查看安装过的MySQL相关包
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -qa | grep -i -E mysql mysql-community-libs-5.7.16-1.el7.x86_64 mysql-community-client-5.7.16-1.el7.x86_64 mysql-community-common-5.7.16-1.el7.x86_64 mysql-community-libs-compat-5.7.16-1.el7.x86_64 mysql-community-server-5.7.16-1.el7.x86_64
②一键卸载命令
[atguigu@hadoop102 software]$ rpm -qa | grep -i -E mysql\|mariadb | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
2.4 配置Hive元数据存储到MySQL
2.4.1 配置元数据到MySQL
1)新建Hive元数据库
#登录MySQL [atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p123456 #创建Hive元数据库 mysql> create database metastore; mysql> quit;
2)将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下。
[atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib
3)在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件
[atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
添加如下内容:
<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!-- jdbc连接的URL --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value> </property> <!-- jdbc连接的Driver--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <!-- jdbc连接的username--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> </property> <!-- jdbc连接的password --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> </property> <!-- Hive默认在HDFS的工作目录 --> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> </property> </configuration>
5)初始化Hive元数据库(修改为采用MySQL存储元数据)
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/schematool -dbType mysql -initSchema -verbose
2.4.2 验证元数据是否配置成功
1)再次启动Hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
2)使用Hive
hive> show databases; hive> show tables; hive> create table stu(id int, name string); hive> insert into stu values(1,"ss"); hive> select * from stu;
3)在Xshell窗口中开启另一个窗口开启Hive(两个窗口都可以操作Hive,没有出现异常)
hive> show databases; hive> show tables; hive> select * from stu;
2.4.3 查看MySQL中的元数据
1)登录MySQL
[atguigu@hadoop102 hive]$ mysql -uroot -p123456
2)查看元数据库metastore
mysql> show databases; mysql> use metastore; mysql> show tables;
(1)查看元数据库中存储的库信息
(2)查看元数据库中存储的表信息
(3)查看元数据库中存储的表中列相关信息
2.5 Hive服务部署
2.5.1 hiveserver2服务
Hive的hiveserver2服务的作用是提供jdbc/odbc接口,为用户提供远程访问Hive数据的功能,例如用户期望在个人电脑中访问远程服务中的Hive数据,就需要用到Hiveserver2。
1)用户说明
在远程访问Hive数据时,客户端并未直接访问Hadoop集群,而是由Hivesever2代理访问。由于Hadoop集群中的数据具备访问权限控制,所以此时需考虑一个问题:那就是访问Hadoop集群的用户身份是谁?是Hiveserver2的启动用户?还是客户端的登录用户?
答案是都有可能,具体是谁,由Hiveserver2的hive.server2.enable.doAs参数决定,该参数的含义是是否启用Hiveserver2用户模拟的功能。若启用,则Hiveserver2会模拟成客户端的登录用户去访问Hadoop集群的数据,不启用,则Hivesever2会直接使用启动用户访问Hadoop集群数据。模拟用户的功能,默认是开启的。
具体逻辑如下:
未开启用户模拟功能:
开启用户模拟功能:
生产环境,推荐开启用户模拟功能,因为开启后才能保证各用户之间的权限隔离。
2)hiveserver2部署
(1)Hadoop端配置
hivesever2的模拟用户功能,依赖于Hadoop提供的proxy user(代理用户功能),只有Hadoop中的代理用户才能模拟其他用户的身份访问Hadoop集群。因此,需要将hiveserver2的启动用户设置为Hadoop的代理用户,配置方式如下:
修改配置文件core-site.xml,然后记得分发三台机器
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
增加如下配置:
<!--配置所有节点的atguigu用户都可作为代理用户--> <property> <name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name> <value>*</value> </property> <!--配置atguigu用户能够代理的用户组为任意组--> <property> <name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name> <value>*</value> </property> <!--配置atguigu用户能够代理的用户为任意用户--> <property> <name>hadoop.proxyuser.atguigu.users</name> <value>*</value> </property>
(2)Hive端配置
在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim hive-site.xml
<!-- 指定hiveserver2连接的host --> <property> <name>hive.server2.thrift.bind.host</name> <value>hadoop102</value> </property> <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 --> <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> </property>
3)测试
(1)启动hiveserver2
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive --service hiveserver2
(2)使用命令行客户端beeline进行远程访问
启动beeline客户端
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu
看到如下界面
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000 Connected to: Apache Hive (version 3.1.3) Driver: Hive JDBC (version 3.1.3) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ Beeline version 3.1.3 by Apache Hive 0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>
(3)使用Datagrip图形化客户端进行远程访问
4)配置DataGrip连接
(1)创建连接
(2)配置连接属性
所有属性配置,和Hive的beeline客户端配置一致即可。初次使用,配置过程会提示缺少JDBC驱动,按照提示下载即可。
(3)界面介绍
(4)测试sql执行
(5)修改数据库
2.5.2 metastore服务
Hive的metastore服务的作用是为Hive CLI或者Hiveserver2提供元数据访问接口。
1)metastore运行模式
metastore有两种运行模式,分别为嵌入式模式和独立服务模式。下面分别对两种模式进行说明:
(1)嵌入式模式
(2)独立服务模式
生产环境中,不推荐使用嵌入式模式。因为其存在以下两个问题:
(1)嵌入式模式下,每个Hive CLI都需要直接连接元数据库,当Hive CLI较多时,数据库压力会比较大。
(2)每个客户端都需要用户元数据库的读写权限,元数据库的安全得不到很好的保证。
2)metastore部署
(1)嵌入式模式
嵌入式模式下,只需保证Hiveserver2和每个Hive CLI的配置文件hive-site.xml中包含连接元数据库所需要的以下参数即可:
<!-- jdbc连接的URL --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value> </property> <!-- jdbc连接的Driver--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <!-- jdbc连接的username--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> </property> <!-- jdbc连接的password --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> </property>
(2)独立服务模式
独立服务模式需做以下配置:
首先,保证metastore服务的配置文件hive-site.xml中包含连接元数据库所需的以下参数:
<!-- jdbc连接的URL --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value> </property> <!-- jdbc连接的Driver--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <!-- jdbc连接的username--> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> </property> <!-- jdbc连接的password --> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> </property>