编译hive源码导入到eclipse中

软件版本:

hive1.2.1 ,eclipse4.5,maven3.2 ,JDK1.7

软件准备:

hive:


环境准备:

(1). 安装好的Hadoop集群(伪分布式亦可);

(2) linux 下maven环境;(这里需要说下,maven编译hive,在windows下是不通的,因为里面需要bash的支持,所以直接使用linux编译hive就好)


0. 编译前,建议把maven的local_reposity 配置下,同时配置源如下(开源中国的maven源,相对国外的源较快):

[plain] view plain copy
  1.   
  2.         nexus-osc  
  3.         central  
  4.         Nexus osc  
  5.         http://maven.oschina.net/content/groups/public/  
  6.       
  7.       
  8.         nexus-osc-thirdparty  
  9.         thirdparty  
  10.         Nexus osc thirdparty  
  11.         http://maven.oschina.net/content/repositories/thirdparty/  
  12.       


1. 编译Hive,下载hive1.2.1的源码,并解压到linux某目录,按照下面的命令进行编译(进入hive源码解压后路径):

(1)mvn clean install -DskipTests -Phadoop-2

[java] view plain copy
  1. [INFO] Reactor Summary:  
  2. [INFO]   
  3. [INFO] Hive ............................................... SUCCESS [  4.457 s]  
  4. [INFO] Hive Shims Common .................................. SUCCESS [  5.047 s]  
  5. [INFO] Hive Shims 0.20S ................................... SUCCESS [  2.017 s]  
  6. [INFO] Hive Shims 0.23 .................................... SUCCESS [  7.157 s]  
  7. [INFO] Hive Shims Scheduler ............................... SUCCESS [  1.796 s]  
  8. [INFO] Hive Shims ......................................... SUCCESS [  1.674 s]  
  9. [INFO] Hive Common ........................................ SUCCESS [  5.711 s]  
  10. [INFO] Hive Serde ......................................... SUCCESS [  7.577 s]  
  11. [INFO] Hive Metastore ..................................... SUCCESS [ 18.044 s]  
  12. [INFO] Hive Ant Utilities ................................. SUCCESS [  1.373 s]  
  13. [INFO] Spark Remote Client ................................ SUCCESS [ 10.962 s]  
  14. [INFO] Hive Query Language ................................ SUCCESS [05:12 min]  
  15. [INFO] Hive Service ....................................... SUCCESS [ 42.408 s]  
  16. [INFO] Hive Accumulo Handler .............................. SUCCESS [01:40 min]  
  17. [INFO] Hive JDBC .......................................... SUCCESS [  9.021 s]  
  18. [INFO] Hive Beeline ....................................... SUCCESS [ 12.194 s]  
  19. [INFO] Hive CLI ........................................... SUCCESS [ 12.576 s]  
  20. [INFO] Hive Contrib ....................................... SUCCESS [  3.031 s]  
  21. [INFO] Hive HBase Handler ................................. SUCCESS [01:54 min]  
  22. [INFO] Hive HCatalog ...................................... SUCCESS [ 28.797 s]  
  23. [INFO] Hive HCatalog Core ................................. SUCCESS [  5.609 s]  
  24. [INFO] Hive HCatalog Pig Adapter .......................... SUCCESS [ 23.254 s]  
  25. [INFO] Hive HCatalog Server Extensions .................... SUCCESS [01:15 min]  
  26. [INFO] Hive HCatalog Webhcat Java Client .................. SUCCESS [  2.036 s]  
  27. [INFO] Hive HCatalog Webhcat .............................. SUCCESS [ 49.390 s]  
  28. [INFO] Hive HCatalog Streaming ............................ SUCCESS [  4.387 s]  
  29. [INFO] Hive HWI ........................................... SUCCESS [  1.768 s]  
  30. [INFO] Hive ODBC .......................................... SUCCESS [  1.053 s]  
  31. [INFO] Hive Shims Aggregator .............................. SUCCESS [  0.111 s]  
  32. [INFO] Hive TestUtils ..................................... SUCCESS [  0.550 s]  
  33. [INFO] Hive Packaging ..................................... SUCCESS [  3.195 s]  
  34. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
  35. [INFO] BUILD SUCCESS  
  36. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
  37. [INFO] Total time: 14:31 min  
  38. [INFO] Finished at: 2015-10-15T05:25:11-07:00  
  39. [INFO] Final Memory: 89M/416M  

(2)清空相关输出:

mvn eclipse:clean

(3)编译成eclipse工程:

mvn eclipse:eclipse -DdownloadSources -DdownloadJavadocs -Phadoop-2


[plain] view plain copy
  1. [INFO] Reactor Summary:  
  2. [INFO]   
  3. [INFO] Hive ............................................... SUCCESS [  7.396 s]  
  4. [INFO] Hive Shims Common .................................. SUCCESS [  3.983 s]  
  5. [INFO] Hive Shims 0.20S ................................... SUCCESS [  2.734 s]  
  6. [INFO] Hive Shims 0.23 .................................... SUCCESS [ 16.801 s]  
  7. [INFO] Hive Shims Scheduler ............................... SUCCESS [  2.143 s]  
  8. [INFO] Hive Shims ......................................... SUCCESS [  1.958 s]  
  9. [INFO] Hive Common ........................................ SUCCESS [  4.495 s]  
  10. [INFO] Hive Serde ......................................... SUCCESS [  6.760 s]  
  11. [INFO] Hive Metastore ..................................... SUCCESS [  3.512 s]  
  12. [INFO] Hive Ant Utilities ................................. SUCCESS [  0.252 s]  
  13. [INFO] Spark Remote Client ................................ SUCCESS [  6.719 s]  
  14. [INFO] Hive Query Language ................................ SUCCESS [  7.988 s]  
  15. [INFO] Hive Service ....................................... SUCCESS [ 55.204 s]  
  16. [INFO] Hive Accumulo Handler .............................. SUCCESS [11:49 min]  
  17. [INFO] Hive JDBC .......................................... SUCCESS [  1.607 s]  
  18. [INFO] Hive Beeline ....................................... SUCCESS [35:22 min]  
  19. [INFO] Hive CLI ........................................... SUCCESS [01:28 min]  
  20. [INFO] Hive Contrib ....................................... SUCCESS [  1.797 s]  
  21. [INFO] Hive HBase Handler ................................. SUCCESS [10:35 min]  
  22. [INFO] Hive HCatalog ...................................... SUCCESS [  5.775 s]  
  23. [INFO] Hive HCatalog Core ................................. SUCCESS [01:23 min]  
  24. [INFO] Hive HCatalog Pig Adapter .......................... SUCCESS [01:10 min]  
  25. [INFO] Hive HCatalog Server Extensions .................... SUCCESS [07:20 min]  
  26. [INFO] Hive HCatalog Webhcat Java Client .................. SUCCESS [  1.968 s]  
  27. [INFO] Hive HCatalog Webhcat .............................. SUCCESS [01:53 min]  
  28. [INFO] Hive HCatalog Streaming ............................ SUCCESS [  2.089 s]  
  29. [INFO] Hive HWI ........................................... SUCCESS [  1.816 s]  
  30. [INFO] Hive ODBC .......................................... SUCCESS [  1.284 s]  
  31. [INFO] Hive Shims Aggregator .............................. SUCCESS [  0.064 s]  
  32. [INFO] Hive TestUtils ..................................... SUCCESS [  2.947 s]  
  33. [INFO] Hive Packaging ..................................... SUCCESS [  2.837 s]  
  34. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
  35. [INFO] BUILD SUCCESS  
  36. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
  37. [INFO] Total time: 01:13 h  
  38. [INFO] Finished at: 2015-10-15T19:53:05-07:00  
  39. [INFO] Final Memory: 68M/306M  

这个过程会比较慢;

编译后,文件大小大概有:391M左右



2. 编译后工程导入eclipse中

这里导入需要分为两种情况,分为导入windows下的eclipse和导入linux下的eclipse中;(因为一般使用机器都是windows的,所以如果可以使用windows,则最好)

2.1 工程导入windows的eclipse中;

打开eclipse,右键-> Import ,选择编译后的文件夹(这里需要把编译后的文件下载到windows上);即可看到如下的界面:



当然,这里会有些错误,比如jdk/tool.jar找不到等等,这个是因为编译的jdk和windows的jdk不一样,调整下即可。

(1)运行 hive-cli 工程的CliDriver(当然,要先启动hive相关进行,hive --service metastore & ;  hive --service hiveserver2 &)

         运行后会直接报错,说 driver “hive-site.xml ”not in Classpath 什么的错误,修改方法:

打开hive-common工程的本地目录的target/test-classes路径


修改里面的core-site.xml 以及hive-site.xml ,这里面的配置就参考hadoop集群以及hive的配置即可

然后再次运行CliDriver,发现报下面的错误:

[plain] view plain copy
  1. Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: Server IPC version 9 cannot communicate with client version 4  
  2.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)  
  3.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677)  
  4.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621)  
这个是版本不匹配的错误,通过打印java的classpath,发现hadoop1的jar包在hadoop2的jar包前面


这样子肯定是有 问题的,集群都使用的是hadoop2的版本,但是代码却用的hadoop1,这样报这个错就没啥奇怪的了。那问题是出在了哪呢?

通过查看hive-shims-common工程,发现其工程的依赖只有hadoop1,没有hadoop2,而hive-cli工程也是依赖hive-shims-common工程,这也就解释了为什么Java的classpath里面hadoop1的jar包在hadoop2前面了。

此路不通!

(2)运行hive-beeline工程的BeeLine

直接运行,进入beeline交互式命令终端,如下图:


发现是可以连接hive的,比如mr查询:


但是这个不可以调试,即使用debug模式,仍然不能调试。

所以对于阅读源码,查看调用关系来说这种模式也不是很好。

2.2 导入到linux的eclipse工程

   此导入和windows不无差别。


3. 直接新建工程,使用编译后的hive jar包(此处的jar包不是指自己编译的,而是官网直接提供的),就apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz文件。

3.1 在windows的eclipse中新建hive工程


同时新建一个类,如上图所示。

这里还需要注意:

a. 引入编译后的hive的lib包的所有jar包;

b. 引入MySQL的连接jar包;

c. 引入hadoop的相关jar包


(1)写一个测试程序,调用CliDriver,出现下面的错误:

[java] view plain copy
  1. 2015-10-22 22:25:19,837  INFO [main] (HiveMetaStoreClient.java:376) - Trying to connect to metastore with URI thrift://192.168.0.100:9083  
  2. Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient  
  3.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)  
  4.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:662)  
  5.     at test.MainTest.main(MainTest.java:8)  
  6. Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient  
  7.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523)  
  8.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.(RetryingMetaStoreClient.java:86)  
  9.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132)  
  10.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104)  
  11.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005)  
  12.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024)  
  13.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503)  
  14.     ... 2 more  
  15. Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException  
  16.     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)  
  17.     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)  
  18.     at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)  
  19.     at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)  
  20.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1521)  
  21.     ... 8 more  
  22. Caused by: java.lang.NullPointerException  
  23.     at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1010)  
  24.     at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:482)  
  25.     at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:455)  
  26.     at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:715)  
  27.     at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:808)  
  28.     at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:791)  
  29.     at org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping.getUnixGroups(ShellBasedUnixGroupsMapping.java:84)  
  30.     at org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping.getGroups(ShellBasedUnixGroupsMapping.java:52)  
  31.     at org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback.getGroups(JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback.java:51)  
  32.     at org.apache.hadoop.security.Groups.getGroups(Groups.java:176)  
  33.     at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getGroupNames(UserGroupInformation.java:1488)  
  34.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:436)  
  35.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.(HiveMetaStoreClient.java:236)  
  36.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient.(SessionHiveMetaStoreClient.java:74)  
  37.     ... 13 more  

通过跟踪排查,发现是windows中的hadoop没有配置winutils.exe 所致

也就是最开始的错误:

[java] view plain copy
  1. Could not locate executable D:\jars\hadoop2.6\hadoop-2.6.0\bin\winutils.exe in the Hadoop binarie  
(如果只是windows提交mr任务,这个没有配置,也是可以的,但是在hive源码里面有一个检查,如果是windows提交查询的话,需要检查,没有就会报空指针异常);

这个错误可以google之来修改,这里不说,下面也就没有再在这条路下面走了。


(2)写一个调用程序,运行BeeLine,这个没有测试。


3.2 linux的eclipse新建hive工程:

建立的工程和windows并无二致,如下:

同样编写程序调用CliDriver,Debug运行,如下所示(需要注意我在这里并没有配置hadoop相关目录):


做一个查询,看是否可以启动debug模式:


这里看到的确是进入了debug模式。

如何添加源码?看下图



4. 总结:

 (1) hive1.2.1目前使用源码编译得到的版本,并不支持hadoop2的调试;(就个人所作的工作的结果来看);

 (2)hive1.2.1使用eclipse调试源码可以使用新建工程的方式,然后导入官网编译的hive包及hadoop包进行调试,同时需要注意一般需要在linux环境下调试,如果需要在windows下调试,需要安装winutils.exe ;


分享,成长,快乐

脚踏实地,专注

转载请注明blog地址:http://blog.csdn.net/fansy1990

你可能感兴趣的:(hive)