Hadoop基础教程-第12章 Hive：进阶（12.3 HiveServer2）（草稿）

第12章 Hive：进阶

12.3 HiveServer2

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12.3.1 HiveServer1

HiveServer是一种可选服务，允许远程客户端可以使用各种编程语言向Hive提交请求并检索结果。HiveServer是建立在Apache ThriftTM（http://thrift.apache.org/） 之上的，因此有时会被称为Thrift Server，这可能会导致混乱，因为新服务HiveServer2也是建立在Thrift之上的．自从引入HiveServer2后，HiveServer也被称为HiveServer1。

HiveServer无法处理来自多个客户端的并发请求.这实际上是HiveServer导出的Thrift接口所施加的限制，也不能通过修改HiveServer源代码来解决。HiveServer2对HiveServer进行了重写，来解决这些问题，从Hive 0.11.0版本开始。建议使用HiveServer2。

12.3.2 HiveServer2

HiveServer2是一种能使客户端执行Hive查询的服务。 HiveServer2是HiveServer1的改进版，HiveServer1已经被废弃。从Hive 2.0版本开始，为HiveServer2提供了一个简单的WEBUI界面，界面中可以直观的看到当前链接的会话、历史日志、配置参数以及度量信息, 所以配置一个HiveServer2的UI端口 
默认值： 
hive.server2.thrift.port：10000 
hive.server2.webui.port：10002

开启hiveserver2服务

[root@node3 ~]# hive --service hiveserver2  >/dev/null 2>/dev/null &
[4] 3889
[root@node3 ~]#

其中，输出的3889是hiveserver2的pid，需要关闭hiveserver2服务时可以通过该pid进行kill。

[root@node3 ~]# jps
2723 QuorumPeerMain
3889 RunJar
2873 JournalNode
2779 DataNode
2973 NodeManager
4093 Jps
[root@node3 ~]# jps -ml
2723 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain /opt/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
3889 org.apache.hadoop.util.RunJar /opt/hive-2.1.1/lib/hive-service-2.1.1.jar org.apache.hive.service.server.HiveServer2
4103 sun.tools.jps.Jps -ml
2873 org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNode
2779 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode
2973 org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager
[root@node3 ~]#

通过命令netstat -pan查看所有的进程和端口使用情况，其中最后一栏是PID/Program name

[root@node3 ~]# netstat -pan | grep 10000
tcp        0      0 0.0.0.0:10000           0.0.0.0:*               LISTEN      3889/java           
[root@node3 ~]#

发现端口号10000被PID是3889的Java进程占用。

http://192.168.80.133:10002/hiveserver2.jsp

Beeline工作模式有两种，即本地嵌入模式和远程模式。嵌入模式情况下，它返回一个嵌入式的Hive（类似于Hive CLI）。 
而远程模式则是通过Thrift协议与某个单独的HiveServer2进程进行连接通信。

12.3.3 JDBC连接Hive

    4.0.0

    cn.hadron
    hive
    0.0.1-SNAPSHOT
    jar

    hive
    http://maven.apache.org

    
        UTF-8
    

    
        
            junit
            junit
            3.8.1
            test
        
        
        
            org.apache.hive
            hive-jdbc
            1.2.1
        
        
            org.apache.hadoop
            hadoop-common
            2.7.1
        
        
            jdk.tools
            jdk.tools
            1.8
            system
            ${JAVA_HOME}/lib/tools.jar
        
    

package cn.hadron.hive.dao;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

public class HiveDao {
    // hive的jdbc驱动类
    private static String dirverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    // 连接hive的URL hive1.2.1版本需要的是jdbc:hive2，而不是 jdbc:hive
    private static String url = "jdbc:hive2://192.168.1.160:10000/default";
    // 登录linux的用户名 一般会给权限大一点的用户，否则无法进行事务形操作
    private static String user = "root";
    // 登录linux的密码
    private static String password = "123456";

    private Connection connection;
    private PreparedStatement ps;
    private Statement st;
    private ResultSet rs;

    public void getConnection() {
        try {
            Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://192.168.18.130:10000/", user, password);
            System.out.println(connection);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void getConnection(String ip) {
        try {
            Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://" + ip + ":10000/", user, password);
            System.out.println(connection);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void getConnection(String ip, String db) {
        try {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append("jdbc:hive2://").append(ip).append(":10000/").append(db);
            Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
            connection = DriverManager.getConnection(sb.toString(), user, password);
            System.out.println(connection);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void createDatabase(String dbName) {
        try {
            String sql = "create database if not exists " + dbName;
            ps = connection.prepareStatement(sql);
            // true if the first result is a ResultSet object;
            // false if the first result is an update count or there is no result
            ps.execute();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void createTable(String sql) {
        try {
            ps = connection.prepareStatement(sql);
            ps.execute();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void dropTable(String tableName) {
        String sql = "drop table if exists " + tableName;
        try {
            st = connection.createStatement();
            st.execute(sql);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 添加数据
    public boolean load(String loadData) {
        try {
            ps = connection.prepareStatement(loadData);
            return ps.execute();
        } catch (SQLException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    public ResultSet query(String sql) {
        try {
            ps = connection.prepareStatement(sql);
            return ps.executeQuery();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }  

    public void descTables(String tableName){  
        String sql = "desc " + tableName;    
        try {
            st = connection.createStatement();
            rs=st.executeQuery(sql);
            while (rs.next()) {  
                System.out.println(rs.getString(1) + "\t" + rs.getString(2));  
            } 
        } catch (SQLException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }  

    // 关闭连接
    public void close() {
        try {
            if (rs != null) {
                rs.close();
            }
            if (ps != null) {
                ps.close();
            }
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        HiveDao dao = new HiveDao();
        dao.getConnection("192.168.1.157");
        dao.createDatabase("mydb");
        dao.dropTable("mydb.goods");
        dao.createTable("create table mydb.goods(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t' ");
        dao.load("load data inpath 'input/goods.txt' into table mydb.goods");
        dao.descTables("mydb.goods");
        ResultSet rs=dao.query("select * from mydb.goods");
        try {
            while(rs.next()){
                System.out.println(rs.getInt(1)+"\t"+rs.getString(2));
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        dao.close();
    }

}

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
org.apache.hive.jdbc.HiveConnection@7a0ac6e3
id  int
name    string
1   Java
2   Java EE
3   Android
4   Hadoop
5   Zookeeper
6   Hive
7   HBase
8   Spark

hive> show databases;
OK
default
mydb
Time taken: 2.165 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> use mydb;
OK
Time taken: 0.056 seconds
hive> show tables;
OK
goods
Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> select * from goods;
OK
1   Java
2   Java EE
3   Android
4   Hadoop
5   Zookeeper
6   Hive
7   HBase
8   Spark
Time taken: 0.908 seconds, Fetched: 8 row(s)
hive>

12.3.5 HiveServer2 HA

（1）HiveServer2的优点 
在生产环境中使用Hive，强烈建议使用HiveServer2来提供服务，好处很多： 
在应用端不用部署Hadoop和hive客户端； 
相比hive-cli方式，HiveServer2不用直接将HDFS和Metastore暴漏给用户； 
有安全认证机制，并且支持自定义权限校验； 
有HA机制，解决应用端的并发和负载均衡问题 
JDBC方式，可以使用任何语言，方便与应用进行数据交互； 
从2.0开始，HiveServer2提供了WEB UI。

（2）单点故障 
如果使用HiveServer2的Client并发比较少，可以使用一个HiveServer2实例，没问题。 

但如果这一个实例挂掉，那么会导致所有的应用连接失败。

（3）高可用 
Hive从0.14开始，使用Zookeeper实现了HiveServer2的HA功能（ZooKeeperService Discovery），Client端可以通过指定一个nameSpace来连接HiveServer2，而不是指定某一个host和port。 

（4）HA 配置

hive-site.xml

    
        hive.server2.support.dynamic.service.discovery
        true
    
    
        hive.server2.zookeeper.namespace
        hiveserver2_zk
    
    
        hive.zookeeper.quorum
        node1:2181,node2:2181,node3:2181
    
    
        hive.zookeeper.client.port
        2181
    
    
        hive.server2.thrift.bind.host
        0.0.0.0
    
    
        hive.server2.thrift.port
        10001 //两个HiveServer2实例的端口号要一致