CentOS虚拟机搭建Hive环境

注：本文是对 https://www.bilibili.com/video/BV1CU4y1N7Sh 的实践。

关于如何搭建Hadoop集群，请参考我另一篇文档。

环境

• CentOS 7.7
• JDK 8
• Hadoop 3.3.0
• Hive 3.1.2

准备

确认Hadoop的 etc/hadoop/core-site.xml 文件包含如下配置：

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hostsname>
    <value>*value>
property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groupsname>
    <value>*value>
property>

确认Hadoop集群运行良好。

安装MySQL

只需在node1上安装。步骤如下：

查询并卸载Centos7自带的mariadb：

[root@node1 ~]# rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64

[root@node1 ~]# rpm -e mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64 --nodeps
[root@node1 ~]# 

再次查询，确认已卸载。

把MySQL的压缩包 mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 放到 /export/software/mysql 目录下，并解压：

tar -xvf mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

安装 libaio ：

yum -y install libaio

安装MySQL：

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm 

初始化MySQL：

mysqld --initialize

更改属性：

chown mysql:mysql /var/lib/mysql -R

启动MySQL：

systemctl start mysqld.service

查看密码：

cat  /var/log/mysqld.log

在结果中查找如下内容：

2022-12-12T06:21:57.689895Z 1 [Note] A temporary password is generated for root@localhost: d&O_ayymf5eA

本例中，密码为 d&O_ayymf5eA 。

登录MySQL：

mysql -u root -p

输入刚才的密码，进入MySQL命令行。

更改密码为 hadoop ：

alter user user() identified by "hadoop";

授权远程访问：

use mysql;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;

退出MySQL命令行：

 exit;

注：启动/停止/查看mysqld状态：

systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld

设置开机自启动：

systemctl enable  mysqld

查看设置开机自启动是否成功：

[root@node1 mysql]# systemctl list-unit-files | grep mysqld
mysqld.service                                enabled 
mysqld@.service                               disabled

部署

把Hive的压缩包放到node1的 /export/server 目录并解压：

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 

解决Hive与Hadoop之间guava版本差异：

cd /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/

把 apache-hive-3.1.2-bin/conf 目录下的 hive-env.sh.template 文件改名为 hive-env.sh ，并修改该文件，添加如下内容：

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

在同一目录下新建 hive-site.xml 文件，内容如下：

<configuration>

<property>
	<name>javax.jdo.option.ConnectionURLname>
	<value>jdbc:mysql://node1:3306/hive3?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8value>
property>

<property>
	<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverNamename>
	<value>com.mysql.jdbc.Drivervalue>
property>

<property>
	<name>javax.jdo.option.ConnectionUserNamename>
	<value>rootvalue>
property>

<property>
	<name>javax.jdo.option.ConnectionPasswordname>
	<value>hadoopvalue>
property>


<property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.hostname>
    <value>node1value>
property>


<property>
    <name>hive.metastore.urisname>
    <value>thrift://node1:9083value>
property>

 
<property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.authname>
    <value>falsevalue>
property>
configuration>

把MySQL的JDBC驱动 mysql-connector-java-5.1.32.jar 放到Hive的 lib 目录下。

初始化元数据：

bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

注：如果前一步里没有更新 guava-19.0.jar 为 guava-27.0-jre.jar ，则这里会报一个 NoSuchMethodError 的错误，如下：

[root@node1 apache-hive-3.1.2-bin]# bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V
        at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1380)
        at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1361)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setJar(JobConf.java:536)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setJarByClass(JobConf.java:554)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.(JobConf.java:448)
        at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.initialize(HiveConf.java:5141)
        at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.(HiveConf.java:5104)
        at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.(HiveSchemaTool.java:96)
        at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.main(HiveSchemaTool.java:1473)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:323)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:236)

初始化成功后，MySQL里会生成 hive3 数据库，其中有74张表：

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| hive3              |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
+--------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> use hive3;

mysql> show tables;
+-------------------------------+
| Tables_in_hive3               |
+-------------------------------+
| AUX_TABLE                     |
| BUCKETING_COLS                |
......
| WM_TRIGGER                    |
| WRITE_SET                     |
+-------------------------------+
74 rows in set (0.00 sec)

在HDFS创建Hive的存储目录：

hadoop fs -mkdir /tmp
hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hadoop fs -chmod g+w /tmp
hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

注：这一步我没做。后来看了一下， /tmp 是已有的。 /user/hive/warehouse 会在创建第一个DB的时候自动创建。

启动metastore服务：

nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore &

注：如果想要设置log为debug级别，则加上 --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 。

启动hiveserver2服务：

nohup /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2 &

注：启动metastore服务后，等一会儿再启动hiveserver2服务。

两个服务都启动后，可以通过 jps 查看Java进程：

[root@node1 apache-hive-3.1.2-bin]# jps
128897 RunJar
129121 Jps
91060 DataNode
126459 RunJar
92090 ResourceManager
92284 NodeManager
90863 NameNode

可见，多了两个 RunJar 进程。之后可随时检查，确保这两个进程还在工作。

以上操作都是在node1上进行的。

Hive可以直接通过命令行连接metastore，但是不推荐这么做，官方推荐做法是通过 beeline 客户端连接hiveserver2，后者再连接到metastore。

虽然Hive是部署在node1上的，但是通过 beeline 客户端，也可以在其它机器上连接。比如，我们把node1上的Hive目录复制到node3上（主要是为了复制 beeline 客户端）。

scp -r /export/server/apache-hive-3.1.2-bin/ node3:/export/server/

然后在node3上，通过 beeline 客户端来连接node1上的Hive：

/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin/beeline

命令行提示符如下：

beeline> 

在命令行通过以下命令，连接到node1的Hive上：

! connect jdbc:hive2://node1:10000

输入用户名 root ，密码为空（直接回车）：

命令行提示符如下：

0: jdbc:hive2://node1:10000> 

现在，就可以运行各种数据库命令了，比如：

show databases;

use ;

show tables;

当然，也可以用第三方工具来连接Hive数据库，比如 DataGrid 、 Dbeaver 、 SQuirrel SQL Client 等，和连接MySQL、Db2等数据库类似，不再赘述。

Hive数据库操作

创建数据库和表

创建数据库：

create database test1212;

注：其对应的HDFS目录为 /user/hive/warehouse/test1212.db ，如果之前没有手工创建 /user/hive/warehouse 目录，此时就会自动创建。

使用该数据库：

use test1212;

创建表：

create table t1(name string, sex string, age int) row format delimited fields terminated by "\t";

注：其对应的HDFS目录为 /user/hive/warehouse/test1212.db/t1 。

注意，本例中指定使用 \t （制表符）作为字段之间的分隔符。如果没有指定分隔符，则默认使用 \001 字符。

查询表：

select * from t1;
......
+----------+---------+---------+
| t1.name  | t1.sex  | t1.age  |
+----------+---------+---------+
+----------+---------+---------+
No rows selected (1.663 seconds)

此时表为空。

向表中导入数据

方法1：直接通过HDFS传文件

例如，文本文件 t1.txt 内容如下：

zhangsan	male	20
lisi	female	19
wangwu	male	33

注意，各个字段之间是用 \t 分隔的。

把该文件传到HDFS中表 t1 对应的目录下，即 /user/hive/warehouse/test1212.db/t1 ：

hadoop fs -put /export/data/t1.txt /user/hive/warehouse/test1212.db/t1/

如下图：

查询表 t1 ：

select * from t1;
......
+-----------+---------+---------+
|  t1.name  | t1.sex  | t1.age  |
+-----------+---------+---------+
| zhangsan  | male    | 20      |
| lisi      | female  | 19      |
| wangwu    | male    | 33      |
+-----------+---------+---------+
3 rows selected (1.007 seconds)

可见，表和文件已经关联了。

注：该方法比较暴力，一般不推荐直接这么做。

方法2：通过LOAD命令传文件

LOAD 命令的语法为：

LOAD DATA [LOCAL] INPATH '' [OVERWRITE] INTO TABLE ;

需要注意的是 LOCAL 关键字。

指定LOCAL关键字

若指定 LOCAL 关键字，则是从hiveserver2服务器端的本地文件系统加载。比如：

创建表 t2 ：

create table t2(name string, sex string, age int) row format delimited fields terminated by "\t";

通过LOAD命令，加载本地文件：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/export/data/t1.txt' INTO TABLE t2;

查询表 t2 ：

select * from t2;
......
+-----------+---------+---------+
|  t2.name  | t2.sex  | t2.age  |
+-----------+---------+---------+
| zhangsan  | male    | 20      |
| lisi      | female  | 19      |
| wangwu    | male    | 33      |
+-----------+---------+---------+
3 rows selected (0.218 seconds)

需要注意的是，我们是在node3的beeline客户端运行命令的，beeline客户端连接的是node1的hiveserver2服务，所以这里的 LOCAL 指定的是node1的本地文件系统。也就是说， /export/data/t1.txt 是node1的文件系统路径。

不指定LOCAL关键字

如果不指定 LOCAL ，则默认是从HDFS文件系统加载。比如：

创建表 t3 ：

create table t3(name string, sex string, age int) row format delimited fields terminated by "\t";

上传文件到HDFS的根目录下：

hadoop fs -put /export/data/t1.txt /

此时，该文件在HDFS的路径为 /t1.txt 。

通过LOAD命令，加载HDFS文件：

LOAD DATA INPATH '/t1.txt' INTO TABLE t3;

查询表 t3 ：

select * from t3;
......
+-----------+---------+---------+
|  t3.name  | t3.sex  | t3.age  |
+-----------+---------+---------+
| zhangsan  | male    | 20      |
| lisi      | female  | 19      |
| wangwu    | male    | 33      |
+-----------+---------+---------+
3 rows selected (0.203 seconds)

注意：加载HDFS文件是移动操作，原来的文件就没了。

方法3：插入数据

通过SQL语句，可以直接向表中插入数据，例如：

insert into t3 values ('zhaoliu', 'female', 22);

但是，这么做的成本很高，我试了一下，该操作花了246秒。

通过 http://192.168.88.151:8088 ，可以看到实际上底层是一个MapReduce的任务：

插入单条记录的成本非常高，因此更常见的操作是 insert into xxx select xxx from xxx where xxx 和 create table xxx as select xxx from xxx where xxx （即CTAS）。

查询数据

SELECT xxx FROM xxx WHERE xxx

其它像 distinct ， group by ， having ， order by ， limit 、 join 等关键字，也都一样，不再赘述。