Hive原理、安装和环境部署

it2023-12-27 72

第1章 Hive基本概念

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工具。 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。（1）Hive处理的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce （3）执行程序运行在Yarn上

1.2Hive的优缺点

1.2.1 优点（1）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）。（2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。（3）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。（4）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。（5）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，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。 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（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc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修改数据。

1.4.3 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。

1.4.4 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。

第2章 Hive安装

2.1 Hive安装地址 1）Hive官网地址 http://hive.apache.org/ 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 MySql安装

2.2.1 安装包准备 1）卸载自带的Mysql-libs（如果之前安装过mysql，注意这里必须要全都卸载掉，不然在安装完新的mysql过后会发生冲突） [atguigu@hadoop102 software]$ rpm -qa | grep mariadb [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -e --nodeps mariadb-libs 2）将安装包和JDBC驱动上传到/opt/software，共计6个 01_mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 02_mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 03_mysql-community-libs-compat-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 04_mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 05_mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-connector-java-5.1.48.jar 注意：一共是六个文件，在官网都可以进行下载，版本可以任意选择，这里我选择5.7.29

2.2.2 安装MySql 1）安装mysql依赖 [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 01_mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 02_mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 03_mysql-community-libs-compat-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 2）安装mysql-client [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 04_mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 3）安装mysql-server [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh 05_mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm

如果Linux是最小化安装的，在安装mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm时可能会出现如下错误

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 警告：mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY 错误：依赖检测失败： libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64 需要 libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要 libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要通过yum安装缺少的依赖 [atguigu@hadoop102 software] sudo yum install -y libaio 然后重新安装mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64 即可

4）删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下: 查看datadir的值： [mysqld] datadir=/var/lib/mysql 删除/var/lib/mysql目录下的所有内容: [atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql [atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./* //注意执行命令的位置 5）初始化mysql [atguigu@hadoop102 software]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql 6）查看mysql密码 [atguigu@hadoop102 software]$ sudo cat /var/log/mysqld.log 7）启动mysql服务 [atguigu@hadoop102 software]$ sudo systemctl start mysqld

2.2.3 配置MySql 配置只要是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’（注意：此处是英文输入法状态下的单引号） 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(‘你的密码’); 3）更改mysql密码策略（如果不想密码太过于复杂，可以选择做一下这个） mysql> set global validate_password_length=4; mysql> set global validate_password_policy=0; 4）设置简单好记的密码 mysql> set password=password(“000000”); 5）进入msyql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%，目的是为了远程登录MySQL mysql> update user set host="%" where user=“root”; 8）刷新 mysql> flush privileges; 9）退出 mysql> quit;

2.3Hive安装部署 1）把apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下 2）解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面 [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/ 3）修改apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz的名称为hive [atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive 4）修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量**（my_env.sh为配置环境变量的文件）** [atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 5）添加内容

重启虚拟机对话框使环境变量生效（这里可以使用source my_env.sh命令） 6）解决日志Jar包冲突 [atguigu@hadoop102 software]$ mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak

2.4 Hive元数据配置到MySql

2.4.1 拷贝驱动将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下 [atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.48.jar $HIVE_HOME/lib

2.4.2 配置Metastore到MySql 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>  <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</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>root</value> </property>  <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> </property>  <property> <name>hive.metastore.schema.verification</name> <value>false</value> </property>  <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hadoop102:9083</value> </property>  <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> </property>  <property> <name>hive.server2.thrift.bind.host</name> <value>hadoop102</value> </property>  <property> <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name> <value>false</value> </property>  <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property>  <property> <name>hive.cli.print.current.db</name> <value>true</value> </property> </configuration>

2.5 启动hive 2.5.1 初始化元数据库 1）登录MySQL [atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -proot 2）新建Hive元数据库 mysql> create database metastore; mysql> quit; 3）初始化Hive元数据库 [atguigu@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose 如果出现以下异常：查看hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib内guava.jar版本查看hive安装目录下lib内guava.jar的版本具体解决办法：将hive安装目录下的lib内guava.jar删除，并将hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib内guava.jar拷贝至hive安装目录下内的guava.jar（也就是删除低版本，并拷贝高版本的）

2.5.2 启动metastore和hiveserver2 1）Hive 2.x以上版本，要先启动这两个服务，否则会报错：

FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

①启动metastore

[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service metastore 2020-04-24 16:58:08: Starting Hive Metastore Server 注意: 启动后窗口不能再操作，需打开一个新的shell窗口做别的操作

②启动 hiveserver2

[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service hiveserver2 which: no hbase in (/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin:/opt/module/hadoop3.1.3/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin:/opt/module/hive/bin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin) 2020-04-24 17:00:19: Starting HiveServer2 注意: 启动后窗口不能再操作，需打开一个新的shell窗口做别的操作

2）编写hive服务启动脚本 ①前台启动的方式导致需要打开多个shell窗口，可以使用如下方式后台方式启动 nohup: 放在命令开头，表示不挂起,也就是关闭终端进程也继续保持运行状态 2>&1 : 表示将错误重定向到标准输出上 &: 放在命令结尾,表示后台运行一般会组合使用: nohup [xxx命令操作]> file 2>&1 & ，表示将xxx命令运行的结果输出到file中，并保持命令启动的进程在后台运行。如上命令不要求掌握

[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service metastore 2>&1 & [atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service hiveserver2 2>&1 &

②为了方便使用，可以直接编写脚本来管理服务的启动和关闭

[atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh

内容如下：

#!/bin/bash HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs mkdir -p $HIVE_LOG_DIR #检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口 function check_process() { pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}') ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1) echo $pid [[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1 } function hive_start() { metapid=$(check_process HiveMetastore 9083) cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &" cmd=$cmd" sleep 4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1" [ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动" server2pid=$(check_process HiveServer2 10000) cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &" [ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动" } function hive_stop() { metapid=$(check_process HiveMetastore 9083) [ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动" server2pid=$(check_process HiveServer2 10000) [ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动" } case $1 in "start") hive_start ;; "stop") hive_stop ;; "restart") hive_stop sleep 2 hive_start ;; "status") check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常" check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常" ;; *) echo Invalid Args! echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status' ;; esac

3）添加执行权限 [atguigu@hadoop102 software]$ chmod +x $ HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh 4）启动Hive后台服务（hiveserver2能正常启动的前提是先启动hadoop集群） [atguigu@hadoop102 software]$ hiveservices.sh start

2.5.3 HiveJDBC访问 1）启动beeline客户端（如果提示拒绝连接等一会儿再连即可） [atguigu@hadoop102 software]$ beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu 2）看到如下界面

Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000 Connected to: Apache Hive (version 3.1.2) Driver: Hive JDBC (version 3.1.2) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ Beeline version 3.1.2 by Apache Hive 0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>

退出使用!quit

至此完成hive的所有基本安装和部署，接下来就能通过hiveservices.sh start来启动hive来进行正常的使用了注意：必须保证hadoop集群已经启动了，hive才能正常启动

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