Hive源码编译及阅读修改调试

简介:

下载编译

在git上下载合适的master分支,使用maven编译。执行编译的目的在于,确保过程中生成的代码(Thrift)已经生成,这样导入IDEA就不会出现有些类找不到的情况。

执行源码编译分发命令,进入源码根目录执行:

 
  1. mvn clean package -Phadoop-2 -DskipTests -Pdist 

这里必须指定profile为hadoop-2来支持hadoop 2.x版本

1、后续更改完源码后,还需执行该命令来编译打包。源码更改后需评价其对Hive各模块的影响(改动代码多的话可通过pom的依赖来看),如果影响的模块非常少,可以直接进入相应的模块进行上述命令的编译打包,如果影响模块很多,则直接在Hive源码根目录进行编译打包。

2、打完包后,将受影响的包进行线上替换,重启受影响的组件即可应用上改后的代码。如果在CDH环境,要注意所有YARN的节点都需进行包的替换,因为Hive的MR任务启动后,节点上Container的启动其核心包是加载的本地jar包,而不是HDFS上的jar包。

导入IDEA进行源码阅读修改

在Intellij里打开编译后的工程,它是一个Maven工程,软件会自动区分模块并导入。导入后可以看到源码,但我们会发现,很多关于hadoop的地方标红了,表示不可用,这是为什么呢?

这是因为版本依赖的原因,hive可编译为依赖 hadoop1 或 hadoop2,在编译源码的时候就已提示过让我们输入支持哪个,否则不能编译!

这里也一样,需要我们选择其依赖,才能正确的导入maven依赖包!

在Intellij的右侧,有个maven project的停靠栏,点击它可以看到有个 profiles的子项,我们可以明显看到hadoop-2是没有勾选的,这里勾选上它,它所指定的相应依赖就会被导入,源码就不会标红啦!就可以放心的改源码啦!

如下图

开启调试之旅

调试前提

调试代码时最好不执行完全分布式任务(会分配到多台节点机执行的MR任务),代码跑动控制在当前JVM范围内(可以是多线程的),否则代码跟踪超级麻烦。

如果需要执行MR任务,最好以local模式执行,打开命令SET mapreduce.framework.name=local;

有些任务也不需要起MR,这样更方便调试,尽可能不起MR:set hive.exec.mode.local.auto = true;,并调大hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)和hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128M),当且仅当自动开启本地模式设为true,并且输入的文件数量和数据量大小分别都小于这两个值的时候,才不会起MR任务。

1、Hive起完全分布式的MR任务也可追踪,但是需要修改节点机上的MR启动时Java参数,而且Hive起一个MR任务时,只有当MR启动后才能知道哪个节点机上启动了该任务,之后才能进行Remote debug连接,这在运行环境为完全分布式时会比较麻烦。但如果运行环境为伪分布式,那么追踪可能会更方便些。

2、Hive调试,实际运行环境为伪分布式集群环境或完全分布式集群环境都可以。

Hive调试需保证调试代码和运行环境的代码一致,否则调试会出现断点位置对不上的问题,影响我们调试。

如果是在Kerberos环境,运行Hive命令的用户需具备Kerberos认证,因为调试跟正常执行任务其实没什么区别。调试端(如Windows上的IDEA)不需要认证,它只要能连通开启的JVM端口即可。

调试原理

基于Sun Microsystem 的 Java Platform Debugger Architecture (JPDA) 技术,它由两个接口(分别是 JVM Tool Interface 和 JDI)、一个协议(Java Debug Wire Protocol)和两个用于合并它们的软件组件(后端和前端)组成,可以远程调试任何基于JVM的程序。

要启用调试,只需在软件的JVM启动时加载以下参数:

 
  1. -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=5005,server=y,suspend=n 

 
  1. -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5005 

参数含义:

Hive Cli 调试

在运行环境开启Hive Cli命令行,执行: bin/hive --debug -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console,此时界面会显示 Listening for transport dt_socket at address: 8000,表明远程调试模式已开。

然后在IntelliJ里配置远程调试模式,Run -> Debug -> Edit Configurations,然后点左上角 + 号按钮,选择 Remote,配好Host为运行Hive Cli命令的主机,Port为8000,然后起个方便识别的名字,点击Debug就可以开始调试源码了。

一旦这边远程连接上了集群环境的调试端口,集群那边就会打日志并出现hive >这样的输入光标,在IDEA里打断点,然后在Hive Cli里执行HQL语句,我们就可以看到IDEA这边的断点信息,然后逐步调试。

HiveServer2 调试

以下以CDH集群环境做说明,路径与你安装的CDH路径有关,Apache开源环境找到对应配置文件即可。

修改hiveserver2所在机器的/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/bin/hive-config.sh文件,在最后加上

 
  1. export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5005" 
  2. export HADOOP_VERSION="2.6.0-cdh5.5.1" 

其中HADOOP_VERSION由命令hadoop version可得到。

改完配置后在CM里重启Hiveserver2,这时在HiveServer2所在机器上查看5005端口,会发现处于监听状态,然后利用Intellij如上面的debug一样,即可连接上远程的hiveserver2。

打好断点,之后在某一节点上启动beeline,连接上该hiveserver2,执行hql,这边就可以源码追踪。

1、注意端口别占用了,否则会报: JDWP No transports initialized, jvmtiError=AGENT_ERROR_TRANSPORT_INIT

2、如果整个Hive需要重启,需把上面更改注释掉,待Hive重启完毕后,再把注释改回来然后单独重启HiveServer2。这是因为Hive MetaStore启动时也会用到该脚本,而MetaStore先启动,会进入MetaStore的调试。之后启动HiveServer2时就会出现端口占用的情况

Beeline 调试

以下以CDH集群环境做说明,自己的安装环境寻找相应配置即可

修改需要运行beeline的机器上的beeline脚本的执行脚本,我的位置为:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/bin/ext/beeline.sh,在脚本最后的export HADOOP_CLIENT_OPTS后加上 -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5005。

如下:

改完后,在该机器上执行beeline即可进入监听状态,IDEA进行远程连接即可


本文作者:问津少年

来源:51CTO

相关文章
|
5月前
|
SQL 分布式计算 数据库
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
103 0
|
7月前
|
SQL 分布式计算 Java
浅析 hive udaf 的正确编写方式- 论姿势的重要性-系列四-如何直接访问metastore service(附源码)
浅析 hive udaf 的正确编写方式- 论姿势的重要性-系列四-如何直接访问metastore service(附源码)
|
SQL 存储 分布式计算
Hive简介及源码编译
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,可以将结构化数据映射成一张表,并提供类SQL的功能,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口、HDFS作为存储底层、MapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache。Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢。Hive有自身的元数据结构描述,可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储,但请注意Hive中的所有数据都存储在HDFS中
362 0
Hive简介及源码编译
|
SQL HIVE
Hive metastore源码阅读(三)
  上次写了hive metastore的partition的生命周期,但是简略概括了下alter_partition的操作,这里补一下alter_partition,因为随着项目的深入,发现它涉及的地方较多,比如insert into 时如果路径存在情况下会调用alter_partition,调用insert overwrite语句时,也会调用该方法,   入口依旧是Hive.
1221 0
|
SQL HIVE
Hive metastore源码阅读(二)
  最近随着项目的深入,发现hive meta有些弊端,就是你会发现它的元数据操作与操作物理集群的代码耦合在一起,非常不利于扩展。比如:在create_table的时候同时进行路径校验及创建,如下代码: 1 if (!TableType.
1436 0
|
SQL Apache 数据库
Hive metastore源码阅读(一)
  不要问我为什么,因为爱,哈哈哈哈。。。进入正题,最近做项目顺带学习了下hive metastore的源码,进行下知识总结。   hive metastore的整体架构如图:      一、组成结构:   如图我们可以看到,hive metastore的组成结构分为 客户端 服务端 ,那么下来我们逐一进行分析:   1、客户端       从代码的角度来看:尼玛太多了。
1521 0
|
5月前
|
SQL 数据采集 数据挖掘
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
104 1
|
5月前
|
SQL 存储 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
【大数据技术Hadoop+Spark】Hive基础SQL语法DDL、DML、DQL讲解及演示(附SQL语句)
78 0
|
7月前
|
SQL 分布式计算 大数据
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门
74 0