Hive 1.x升级hive2.1.1全过程及与HBase的互通

１. 问题背景

在构建的大数据平台上(相关组件版本Hadoop 2.8, hive 1.2.2, hbase 1.2.6) 利用hive-hbase-handler.jar实现hive和hbase的数据互通时，在hive中输入命令后总是报错，

先是Cannot find class 'org.apache.hadoop.hive.bhase.HBaseStorageHandler, 通过tar -tf $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler.jar确认这个类存在后，继续执行，又报

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor.addFamily(Lorg/apache/hadoop/hbase/HColumnDescriptor;)V

通过搜索的结果居然是，hive1.2版本只支持hbase 0.94及更低版本，hbase1.2.6需要hive 2.x才支持。如果要支持hbase1.2.6, 需要重新编译hive 才行。详见hive社区关于针对问题的讨论及问题跟踪：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-10990

刚要从apache hive下源代码，浏览中发现hive已经有2.x版本了，最高已到２.３，考虑到兼容等保险期间，果断下载了hive-2.1.1  http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive/stable-2/

于是原本要源码编码就省掉了，转为hive升级并与先前meta数据兼容。

2.  升级步骤

2.1 　环境变量设置和目录创建

备份原来的hive-1.2.2, 并把新下的包解压至原目录下，改名为hive, 如绝对路径　/home/hadoop/bigdata/hive

因路径和先前保持一致，HIVE_HOME, PATH原来的设置都不用改，HDFS中hive warehouse的目录等也都不用改，只需要在新的hive 目录下创建配置中使用到的几个目录即可，如iotmp, log, 

2.2  mysql 相关的修改 ( mysql本身没改，原来设置的数据库用户、授权等本次都不受影响)

2.2.1 metadata升级

hive 的metadata存在mysql中，对应的metadata版本也是1.2.2的，升级后启动hive时会作metadata版本检查，我们需要对metadata进行升级。好在hive中已自带了各个版本的升级脚本，在hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/ 中没有1.2 --> 2.1的，但有1.2->2.0, 2.0->2.1的，可以直接使用。对应目录下还有README说明。

简单来说，操作如下：省略原metadata备份的过程，主要是防止升级过程中出错导致数据丢失，再就是可以作为升级后的版本确认是否真正升级成功到了２.１.

进入 hive/scripts/metastore/upgrade/mysql目录，然后在命令行中hive登录，show databases;  use metadata ;  

> source /home/hadoop/bigdata/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/upgrade-1.2.0-to-2.0.0.mysql.sql　　　//  使用$HIVE_HOME无效，报找不到文件，用绝对路径没问题

> source /home/hadoop/bigdata/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/upgrade-2.0.0-to-2.1.0.mysql.sql

看到界面上显示一系列的升级日志并且过程不报错，基本就说明metadata升级成了。

备注：如果是新的metadata，不涉及升级过程，需要合作　hive的 schematool进行初始化：　schematool -dbType mysql -initSchema

2.2.2  安装mysql ODBC jar 

把原hive/lib下mysql-connector相关的包copy进新hive/lib,　结果如下：

-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 915836  1月  1  2014 lib/mysql-connector-java-5.1.28.jar
lrwxrwxrwx 1 hadoop hadoop     31  6月 13 11:17 lib/mysql-connector-java.jar -> mysql-connector-java-5.1.28.jar
lrwxrwxrwx 1 hadoop hadoop     24  6月 13 11:17 lib/mysql.jar -> mysql-connector-java.jar

2.3　hive相关配置

2.3.1 

cp  hive-default.xml.template hive-site.xml

cp hive-env.sh.template hive-env.sh

cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties

2.3.2 hive-env.sh 

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/bigdata/hadoop

# Hive Configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=/home/hadoop/bigdata/hive/conf

2.3.3 hive-exec-log4j2.properties

# list of properties
property.hive.log.level = INFO
property.hive.root.logger = INFO,DRFA
property.hive.log.dir = /home/hadoop/bigdata/hive/log
property.hive.log.file = hive.log
property.hive.perflogger.log.level = INFO

hive 1.x and 2.x的属性名称设置修改较大，基本含义和功能没变，容易找到。原来设置的hive.log.htreshold=ALL没找到了，可能不需要了吧。

2.3.4  hive-site.xml  这是重点，所有重要的设置都在这里，默认有３千多行，足见功能丰富，找相关的设置即可

 
    hive.exec.scratchdir
    hdfs://master:9000/hive/scratchdir
    HDFS root scratch dir for Hive jobs which gets created with write all (733) permission. For each connecting user, an HDFS scratch dir: ${hive.exec.scratchdir}/<username> is created, with ${hive.scratch.dir.permission}.
 
 
    hive.exec.local.scratchdir
    /home/hadoop/bigdata/hive/iotmp
    Local scratch space for Hive jobs
 
 
    hive.downloaded.resources.dir
    /home/hadoop/bigdata/hive/iotmp/${hive.session.id}_resources
    Temporary local directory for added resources in the remote file system.
 

 
    hive.querylog.location
    /home/hadoop/bigdata/hive/logs
    Location of Hive run time structured log file
 

 
    hive.metastore.warehouse.dir
    hdfs://master:9000/hive/warehouse
    location of default database for the warehouse
 

 
    javax.jdo.option.ConnectionURL
    jdbc:mysql://master:3306/hivemeta?createDatabaseIfNotExist=true
   
      JDBC connect string for a JDBC metastore.
      To use SSL to encrypt/authenticate the connection, provide database-specific SSL flag in the connection URL.
      For example, jdbc:postgresql://myhost/db?ssl=true for postgres database.
   
 

 
    javax.jdo.option.ConnectionDriverName
    com.mysql.jdbc.Driver
    Driver class name for a JDBC metastore
 

 
    javax.jdo.option.ConnectionUserName
    hive
    Username to use against metastore database
 

 
    javax.jdo.option.ConnectionPassword
    666666
    password to use against metastore database
 

// 这个属性的设置有些要注意的地方，如file:///后台必须是三个/ ； 各个jar对应的file串间不能有空格，否则执行时会报错

 
    hive.aux.jars.path
    file:///home/hadoop/bigdata/hbase/lib/hbase-common-1.2.6.jar,file:///home/hadoop/bigdata/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar,file:///home/hadoop/bigdata/hive/lib/hive-hbase-handler-2.1.1.jar,file:///home/hadoop/bigdata/hive/lib/zookeeper-3.4.6.jar
    The location of the plugin jars that contain implementations of user defined functions and serdes.
 

2.3.5   启动metastore服务和hiveserver2服务

因为hive warehouse设置在HDFS上，需要启动这两个服务，尤其hiveserver2服务，否则启动hive时会报错

Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

Caused by: MetaException(message:Could not connect to meta store using any of the URIs provided. Most recent failure: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)

master上执行：　 nohup hive --service metastore &

slave01上执行：　nohup hive --service hiveserver2 &

ps -ef | grep Hive　可查看服务是否都正常启动

3.　启动hive, hbase并建表加数据实现互通

启动Hive 并执行

hive> create table hbase_table_city (level int, city string)

hive> stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

hive> with SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")　　　　// level 对应于rowkey, city对应于cf1:val ,　hbase中put时引用的即是'cf1:val'.  多列族时在后面追加，也是此种对应关系

hive> tblproperties ("hbase.table.name" = "t_city");

hive > select * from bhase_table_city;   ///目前只是个空表

启动hbase并执行　scan 't_city'

hbase(main):021:0> scan 't_city'
ROW                                             COLUMN+CELL                                                                                                                              
0 row(s) in 0.0190 seconds

hbase(main):022:0> put 't_city', 1, 'cf1:val', 'Beijing'
0 row(s) in 0.0100 seconds

hbase(main):023:0> scan 't_city'
ROW                                             COLUMN+CELL                                                                                                                              
 1                                              column=cf1:val, timestamp=1504782348589, value=Beijing                                                                                   
1 row(s) in 0.0260 seconds

hbase(main):024:0> put 't_city', 2, 'cf1:val', 'Shanghai'
0 row(s) in 0.0190 seconds

hbase(main):025:0> put 't_city', 3, 'cf1:val', 'Guangzhou'
0 row(s) in 0.0060 seconds

hbase(main):026:0> put 't_city', 4, 'cf1:val', 'Hangzhou'
0 row(s) in 0.0050 seconds

hbase(main):027:0> put 't_city', 5, 'cf1:val', 'Shenzhen'
0 row(s) in 0.0050 seconds


hbase(main):028:0> scan 't_city'
ROW                                             COLUMN+CELL                                                                                                                              
 1                                              column=cf1:val, timestamp=1504782348589, value=Beijing                                                                                   
 2                                              column=cf1:val, timestamp=1504782376991, value=Shanghai                                                                                  
 3                                              column=cf1:val, timestamp=1504782385734, value=Guangzhou                                                                                 
 4                                              column=cf1:val, timestamp=1504782392031, value=Hangzhou                                                                                  
 5                                              column=cf1:val, timestamp=1504782400458, value=Shenzhen                                                                                  
5 row(s) in 0.0320 seconds

Hbase中创建表和插入的数据均存在hBase数据库内部(不同于hive只是个数仓的客户工具，本身不存数据，它所操作的数据都存在HDFS中)，底层文件即HFile, 也存在HDFS中，路径为http://localhost:50070/explorer.html#/hbase/data/default, 可看到t_city表和其它创建于HBase中的表。

再返回hive中执行　hive > select * from bhase_table_city; 　数据已经存在了。

OK
1 Beijing
2 Shanghai
3 Guangzhou
4 Hangzhou
5 Shenzhen

至此，hive1.2->2.1 升级完成，保证了数据兼容，并实现了与hbase的数据互通。不得不说，这些组件和工具确实很强大!!!

附录：

hive社区关于针对问题背景中问题的讨论及问题跟踪：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-10990　

hive 2.1的下载镜像：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive/stable-2/