大数据Hive安装部署

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 大数据Hive安装部署

1 元数据相关名词

1.1 Metadata

Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性,字段顺序类型等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等。


1.2 Metastore

Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据,对外暴露服务地址,让各种客户端通过连接metastore服务,由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。

有了metastore服务,就可以有多个客户端同时连接,而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码,只需要连接metastore 服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。

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2 metastore三种配置方式

metastore服务配置有3种模式:内嵌模式、本地模式、远程模式。区分3种配置方式的关键是弄清楚两个问题:

⚫ Metastore服务是否需要单独配置、单独启动?

⚫ Metadata是存储在内置的derby中,还是第三方RDBMS,比如Mysql。

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系列课程中使用企业推荐模式–远程模式部署。


2.1 内嵌模式

内嵌模式(Embedded Metastore)是metastore默认部署模式。此种模式下,元数据存储在内置的Derby数据库,并且Derby数据库和metastore服务都嵌入在主HiveServer进程中,当启动HiveServer进程时,Derby和metastore都会启动。不需要额外起Metastore服务。

但是一次只能支持一个活动用户,适用于测试体验,不适用于生产环境。

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2.2 本地模式

本地模式(Local Metastore)下,Hive Metastore服务与主HiveServer进程在同一进程中运行,但是存储元数据的数据库在单独的进程中运行,并且可以在单独的主机上。metastore服务将通过JDBC与metastore数据库进行通信。

本地模式采用外部数据库来存储元数据,推荐使用MySQL。

hive根据hive.metastore.uris 参数值来判断,如果为空,则为本地模式。

缺点是:每启动一次hive服务,都内置启动了一个metastore。


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2.3 远程模式

远程模式(Remote Metastore)下,Metastore服务在其自己的单独JVM上运行,而不在HiveServer的JVM中运行。如果其他进程希望与Metastore服务器通信,则可以使用Thrift Network API进行通信。

在生产环境中,建议用远程模式来配置Hive Metastore。在这种情况下,其他依赖hive的软件都可以通过Metastore访问hive。由于还可以完全屏蔽数据库层,因此这也带来了更好的可管理性/安全性。

远程模式下,需要配置hive.metastore.uris 参数来指定metastore服务运行的机器ip和端口,并且需要单独手动启动metastore服务。

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3 Hive部署实战

3.1 安装前准备

由于Apache Hive是一款基于Hadoop的数据仓库软件,通常部署运行在Linux系统之上。因此不管使用何种方式配置Hive Metastore,必须要先保证服务器的基础环境正常,Hadoop集群健康可用。

◼ 服务器基础环境

集群时间同步、防火墙关闭、主机Host映射、免密登录、JDK安装

◼ Hadoop集群

启动Hive之前必须先启动Hadoop集群。特别要注意,需等待HDFS 安全模式关闭之后再启动运行Hive。

Hive不是分布式安装运行的软件,其分布式的特性主要借由Hadoop完成。包括分布式存储、分布式计算。


3.2 内嵌模式安装

# 上传解压安装包
cd /export/server/
tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.2-bin hive
#解决hadoop、hive之间guava版本差异
cd /export/server/hive
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/
#修改hive环境变量文件 添加Hadoop_HOME
cd /export/server/hive/conf/
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.1.4
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
#初始化metadata
cd /export/server/hive
bin/schematool -dbType derby -initSchema
#启动hive服务
bin/hive

注意:Hive3 版本需要用户手动进行元数据初始化动作。内嵌模式下,判断

是否初始化成功的依据是执行命令之后输出信息和执行命令的当前路径下是否

有文件产生。

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d50dfa23ce6b452c80f83bedf657704f.png

3.3 本地模式安装

本地模式和内嵌模式最大的区别就是:本地模式使用 mysql 来存储元数据。

Mysql 安装:

#卸载Centos7自带mariadb
rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64
rpm -e mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64 --nodeps
#创建mysql安装包存放点
mkdir /export/software/mysql
#上传mysql-5.7.29安装包到上述文件夹下、解压
tar xvf mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
#执行安装
yum -y install libaio
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
#初始化mysql
mysqld --initialize
#更改所属组
chown mysql:mysql /var/lib/mysql -R
#启动mysql
systemctl start mysqld.service
#查看生成的临时root密码
cat  /var/log/mysqld.log
#这行日志的最后就是随机生成的临时密码
[Note] A temporary password is generated for root@localhost: o+TU+KDOm004
#修改mysql root密码、授权远程访问
mysql -u root -p
Enter password:     #这里输入在日志中生成的临时密码
#更新root密码  设置为hadoop
mysql> alter user user() identified by "hadoop";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#授权
mysql> use mysql;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
#mysql的启动和关闭 状态查看
systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld
#建议设置为开机自启动服务
systemctl enable  mysqld
#查看是否已经设置自启动成功
systemctl list-unit-files | grep mysqld

Hive 安装:

# 上传解压安装包
cd /export/server/
tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.2-bin hive
#解决hadoop、hive之间guava版本差异
cd /export/server/hive
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/
#添加mysql jdbc驱动到hive安装包lib/文件下
mysql-connector-java-5.1.32.jar
#修改hive环境变量文件 添加Hadoop_HOME
cd /export/server/hive/conf/
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.1.4
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
#新增hive-site.xml 配置mysql等相关信息
vim hive-site.xml
#初始化metadata
cd /export/server/hive
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
#初始化成功会在mysql中创建74张表
#启动hive服务
bin/hive

Hive-site.xml

<configuration>
    <!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value> jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储版本的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

3.4 远程模式安装(重点)

本课程中,选择 node1 作为 hive 安装的机器。大家可以根据自己实际情况调整机器位置,注意主机名和 IP 和等信息的变更。

Mysql 安装:

#卸载Centos7自带mariadb
rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64
rpm -e mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64 --nodeps
#创建mysql安装包存放点
mkdir /export/software/mysql
#上传mysql-5.7.29安装包到上述文件夹下、解压
tar xvf mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
#执行安装
yum -y install libaio
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
#初始化mysql
mysqld --initialize
#更改所属组
chown mysql:mysql /var/lib/mysql -R
#启动mysql
systemctl start mysqld.service
#查看生成的临时root密码
cat  /var/log/mysqld.log
#这行日志的最后就是随机生成的临时密码
[Note] A temporary password is generated for root@localhost: o+TU+KDOm004
#修改mysql root密码、授权远程访问
mysql -u root -p
Enter password:     #这里输入在日志中生成的临时密码
#更新root密码  设置为hadoop
mysql> alter user user() identified by "hadoop";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#授权
mysql> use mysql;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
#mysql的启动和关闭 状态查看
systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld
#建议设置为开机自启动服务
systemctl enable  mysqld
#查看是否已经设置自启动成功
systemctl list-unit-files | grep mysqld

Hive 安装:

# 上传解压安装包
cd /export/server/
tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.2-bin hive
#解决hadoop、hive之间guava版本差异
cd /export/server/hive
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/
#添加mysql jdbc驱动到hive安装包lib/文件下
mysql-connector-java-5.1.32.jar
#修改hive环境变量文件 添加Hadoop_HOME
cd /export/server/hive/conf/
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.1.4
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
#新增hive-site.xml 配置mysql等相关信息
vim hive-site.xml
#初始化metadata
cd /export/server/hive
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
#初始化成功会在mysql中创建74张表

Hive-site.xml

<configuration>
    <!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value> jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>
    <!-- H2S运行绑定host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>node1</value>
    </property>
    <!-- 远程模式部署metastore 服务地址 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://node1:9083</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储版本的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

如果在远程模式下,直接运行 hive 服务,在执行操作的时候会报错,错误信息如下:9b6c5c425d8b40be8a0a07334d3d32a9.png

在远程模式下,必须首先启动Hive metastore服务才可以使用hive。因为metastore服务和hive server是两个单独的进程了。


3.5 远程模式Metastore服务手动启动

#前台启动  关闭ctrl+c
/export/server/hive/bin/hive --service metastore
#后台启动 进程挂起  关闭使用jps + kill
#输入命令回车执行 再次回车 进程将挂起后台
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore &
#前台启动开启debug日志
/export/server/hive/bin/hive --service metastore --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console

后台启动的输出日志信息,在/root目录下,nohup.out。

c72d7beeee5a4b9f9b97578c045d6388.png

4 Hive 客户端使用

4.1 Hive Client、Hive Beeline Client

Hive发展至今,总共历经了两代客户端工具。

第一代客户端(deprecated不推荐使用):$HIVE_HOME/bin/hive, 是一个 shellUtil。主要功能:一是可用于以交互或批处理模式运行Hive查询;二是用于Hive相关服务的启动,比如metastore服务。

第二代客户端(recommended 推荐使用):$HIVE_HOME/bin/beeline,是一个JDBC客户端,是官方强烈推荐使用的Hive命令行工具,和第一代客户端相比,性能加强安全性提高。

Beeline Shell在嵌入式模式和远程模式下均可工作。在嵌入式模式下,它运行嵌入式 Hive(类似于Hive Client),而远程模式下beeline通过 Thrift 连接到单独的 HiveServer2 服务上,这也是官方推荐在生产环境中使用的模式。

那么问题来了,HiveServer2是什么?HiveServer1哪里去了?


8afc53d133ea4d2882696db649278d98.png

4.2 HiveServer、HiveServer2服务

HiveServer、HiveServer2都是Hive自带的两种服务,允许客户端在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,且两个都允许远程客户端使用多种编程语言如java,python等向hive提交请求,取回结果。

但是,HiveServer不能处理多于一个客户端的并发请求。因此在Hive-0.11.0版本中重写了HiveServer代码得到了HiveServer2,进而解决了该问题。HiveServer已经被废弃。

HiveServer2支持多客户端的并发和身份认证,旨在为开放API客户端如JDBC、ODBC提供更好的支持。


4.3 Hive服务和客户端关系梳理

HiveServer2通过Metastore服务读写元数据。所以在远程模式下,启动HiveServer2之前必须先首先启动metastore服务。

特别注意:远程模式下,Beeline客户端只能通过HiveServer2服务访问Hive。而Hive Client是通过Metastore服务访问的。具体关系如下:

efd9bfc2e6804ee5b17ef4781a5886d5.png


4.4 Hive Client使用

在hive安装包的bin目录下,有hive提供的第一代客户端 bin/hive。该客户端可以访问hive的metastore服务,从而达到操作hive的目的。

友情提示:如果您是远程模式部署,请手动启动运行metastore服务。如果是内嵌模式和本地模式,直接运行bin/hive,metastore服务会内嵌一起启动。

可以直接在启动Hive metastore服务的机器上使用bin/hive客户端操作,此时不需要进行任何配置。

#远程模式 首先启动metastore服务
/export/server/hive/bin/hive --service metastore
#克隆CRT会话窗口 使用hive client连接
/export/server/hive/bin/hive

如果需要在其他机器上通过 bin/hive 访问 hive metastore 服务,只需要在该机器的 hive-site.xml 配置中添加 metastore 服务地址即可。


#上传hive安装包到另一个机器上,比如node3:
cd /export/server/
tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.2-bin hive
#解决hadoop、hive之间guava版本差异
cd /export/server/hive/
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/
#修改hive环境变量文件 添加Hadoop_HOME
cd /export/server/hive/conf
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.1.4
#添加metastore服务地址
cd /export/server/hive/conf/
vim  hive-site.xml
<configuration>
<property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://node1:9083</value>
</property>
</configuration>

4.5 Hive Beeline Client使用

hive经过发展,推出了第二代客户端beeline,但是beeline客户端不是直接访问metastore服务的,而是需要单独启动hiveserver2服务。

在hive运行的服务器上,首先启动metastore服务,然后启动hiveserver2服务。

#先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore &
nohup /export/server/hive/bin/hive --service hiveserver2 &

在node3上使用beeline客户端进行连接访问。需要注意hiveserver2服务启动之后需要稍等一会才可以对外提供服务。

Beeline是JDBC的客户端,通过JDBC协议和Hiveserver2服务进行通信,协议的地址是:jdbc:hive2://node1:10000

[root@node3 ~]# /export/server/hive/bin/beeline 
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
beeline> ! connect jdbc:hive2://node1:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1:10000: 
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://node1:10000> 

351bfc549c554829b215a15b3e4a0dde.png


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