hive安装及整合hbase

hive安装及整合hbase

（1）. 上传hive安装包并解压  

tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /export/server/

（2）. 配置hive环境变量 sudo vim /etc/profile

# 配置hive环境变量 export HIVE_HOME=/export/server/apache-hive-3.1.3-bin export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

     

 (3) .修改hive的配置文件（4个）

hive-env.sh、hive-site.xml、hive-log4j2.properties、

      hive-exec-log4j2.properties（复制conf目录下相应template文件重命名可得）

    ①修改hive-env.sh文件（文末添加）

# jdk安装目录 export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_131 # hadoop安装目录 export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.2 # Hive安装路径 export HIVE_HOME=/export/server/apache-hive-3.1.3-bin # Hive配置文件路径 export HIVE_CONF_DIR=${HIVE_HOME}/conf export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib

   

②修改hive-log4j2.properties文件（只修改标红部分其他内容不变）

status = INFO name = HiveLog4j2 packages = org.apache.hadoop.hive.ql.log # list of properties property.hive.log.level = INFO property.hive.root.logger = DRFA # hive的日志路径 property.hive.log.dir = /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/logs property.hive.log.file = hive.log property.hive.perflogger.log.level = INFO # 以下省略了未做修改的原文

③修改hive-exec-log4j2.properties文件（只修改标红部分其他内容不变）

status = INFO name = HiveExecLog4j2 packages = org.apache.hadoop.hive.ql.log # list of properties property.hive.log.level = INFO property.hive.root.logger = FA property.hive.query.id = hadoop property.hive.log.dir =/export/server/apache-hive-3.1.3-bin/logs property.hive.log.file = ${sys: hive.log.dir }/${hive.query.id}.log #以下省略未修改原文

④修改hive-site.xml文件

javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://node1:3306/hivemeta?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.cj.jdbc.Driver javax.jdo.option.ConnectionUserName root javax.jdo.option.ConnectionPassword 1234 hive.metastore.schema.verification false hive.metastore.event.db.notification.api.auth false hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse hive.metastore.uris thrift://node1:9083 hive.server2.thrift.bind.host node1 hive.server2.thrift.port 10000     hive.exec.local.scratchdir     /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/jobs     hive.downloaded.resources.dir     /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/download     hive.querylog.location     /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/logs     hive.server2.logging.operation.log.location     /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/logs   hbase.zookeeper.quorum   node1:2181,node2:2181,node3:2181,node4:2181

说明(操作完第本文第（5）步后才能启动相关服务)：

① 启动hive的元数据服务：hive --service metastore（需先启动hadoop集群）

#后台启动 nohup hive --service metastore>log.txt 2>&1 &

（指定了metastore uri 时开启该服务才能访问hive）

② 启动hiveserver2服务：hive --service hiveserver2

#后台启动 nohup hive --service hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &

       （使用beeline访问hive时需要先开启该服务）

      beeline连接hive命令：beeline -u jdbc:hive2://node1:10000

      网页端访问：http://node1:10002/

③ 关闭hive --service metastore/ hiveserver2服务（如果是另开shell开启的服务，CTRL+c即可关闭）

a、查出Hiveserver进程：ps -aux| grep hiveserver2

b、kill掉进程   kill -9 PID

(4) . 修改hadoop的core-site.xml文件(设置用户访问hive权限)

vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

hadoop.proxyuser.ljr.hosts   *   hadoop.proxyuser.ljr.groups   *

  说明：其中的ljr是hadoop的超级用户

 

(5). 初始化元数据

    ①将MySQL的jdbc驱动jar包放到$HIVE_HOME/lib中

         驱动下载地址：MySQL :: Download MySQL Connector/J (Archived Versions)

选择驱动版本，下载tar.gz文件上传到Linux系统解压即可得jar包，这里用的版本是

mysql-connector-java-8.0.8-dmr-bin.jar

②进入hive的bin目录cd $HIVE_HOME/bin

③执行命令初始化元数据schematool -dbType derby -initSchema --verbose

此时再登录MySQL可以发现多了一个数据库hivemeta（库名由hive-site.xml指定）

    (ps:此处本人踩坑了，初始化元数据用了derby数据库，正确的执行命令应为

schematool -dbType mysql -initSchema --verbose)

 

（6）访问hive

访问hive方式①HiveCLI客户端访问，输入hive

 

   出现以上ConnectException: Connection refused报错是由于未开启metastore服务

      开启服务后jps查看可发现多了一个RunJar进程在运行（注意开启hiveserver2运行的进程也叫RunJar）

开启metastore/hivesever2服务时报错：

       MissingTableException: Required table missing : "`DBS`" in Catalog "" Schema "". DataNucleus requires this table to perform its persistence operations. Either your MetaData is incorrect, or you need to enable "datanucleus.schema.autoCreateTables"

 原因分析：未初始化元数据引起，进入$HIVE_HOME/bin进行初始化（completed表示初始化完成，不放心可以进入mysql，use hivemeta;show tables查看是否存在表进行验证）

schematool -dbType mysql -initSchema --verbose

注：本人在第（5）步时执行的初始化命令是

schematool -dbType derby -initSchema --verbose

完成上述操作重新开启metastore/hivesever2服务后，再输入hive

注：此时使用show databases;输出defualt

创建库hive> create database test;

查看库 show databases；

使用test库 use test;

创建employee表

create table employee (id int,name string,salary int,position string) row  format  delimited  fields  terminated  by '\t';

查看表 show tables;

访问hive方式②(beeline 需要先开启metastore服务再开启hiveserver2服务)

beeline -u jdbc:hive2://node1:10000 【-n 用户名】

查看表结构 desc 表名

退出beeline命令行：！exit 或者 ！quit

方式①与方式②访问hive对比：方式②输出数据更加结构化，便于阅读

（7）. Hive整合hbase

整合原理：

Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API（应用程序编程接口）互相通信来完成的， HBase作为分布式的NOSQL数据库，并不支持传统的SQL查询，通过将Hive框架与HBase进行集成，我们可以实现使用HQL对HBase的数据进行操作，当我们使用HBase与Hive集成，其本质是Hive作为HBase的客户端。

整合意义：

①通过Hive把数据加载到HBase中，数据源可以是文件也可以是Hive中的表。

②通过整合，让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。

③通过整合，不仅可完成HBase的数据实时查询，也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析。

整合步骤：

①在hive-site.xml中添加以下内容（本人在安装hive时已配置hive-site.xml）

hbase.zookeeper.quorum   node1,node2,node3，node4

注：本人安装的hive访问hbase依赖的jar包，不需要再做步骤②操作，这里说明一下hive整合hbase时需要做的步骤作为了解学习

②采用软链接的方式将$HBASE_HOME/lib下的对应的common、server、client、protocol、it、htrace-core(hbase-2.4.12中没有此包)等8个包链接到$HIVE_HOME/lib下（或者直接将hbase lib目录下的所有文件复制到hive lib目录中）：

ln -s hbase-client-2.4.12.jar $HIVE_HOME/lib/

ln -s hbase-protocol-2.4.12.jar $HIVE_HOME /lib/

ln -s hbase-it-2.4.12 $HIVE_HOME /lib/

ln -s hbase-server-2.4.12.jar $HIVE_HOME /lib/

ln -s hbase-common-2.4.12.jar $HIVE_HOME /lib/

ln -s hbase-hadoop2-compat-2.4.12.jar $HIVE_HOME /lib/

ln -s hbase-hadoop-compat-2.4.12.jar $HIVE_HOME /lib/

③在hive中创建映射表（创建后hbase中会自动生成该表）

  Create database test;创建test库

  Use test;转到test库

  

创建内部表

  

 CREATE TABLE hive_hbase_sal(id int,name string,sal int,deptno int) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:name,info:sal,info:deptno ") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_sal ");建映射表hive_hbase_sal → hbase_sal

  

可以看到在hbase shell 中通过list 可以看到hbase_sal表已经创建，此时在hive中删除hive_hbase_sal表hbase_sal表也会一并删除

  

   为hbase中的customer表创建外部表

  

Hbase中查看customer表结构

      desc 'customer';

  在hive中创建外部表（关键词external）（这种方式可以关联hbase中已经存在的表）

create external table hive_hbase_customer(id int,name string)stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"="id:id,name:name") tblproperties("hbase.table.name"="customer");

Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: MetaException(message:org.apache.hadoop.hive.serde2.SerDeException org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe: columns has 2 elements while hbase.columns.mapping has 3 elements (counting the key if implicit)) (state=08S01,code=1)

创建外部表失败，原因分析：上面我们查看hbase的customer表结构的时候可以看到该表包含了两个列族，再加上key，一共三个元素，所以在映射表时除了id，name外还要添加一个键值（以下下暂以iid为列名）

  

create external table hive_hbase_customer(iid int,id int,name string)stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,id:id,name:name") tblproperties("hbase.table.name"="customer");

hive_hbase_customer不能直接编辑/导入数据，需要建立一个中间表

报错：A non-native table cannot be used as target

新建customer_put表作为中间表

create table customer_put(iid int,id int,name string) row format delimited fields terminated by ';';

customer_put表导入数据：load data local inpath'/export/data/input.txt' overwrite into table customer_put;

注意文件编码要与hive表编码一致，设置方法为在vim编辑器末行模式输入

set fileencoding=utf-8(通常hive表的默认编码为utf-8)

将数据插入hive_hbase_customer表

insert overwrite/into table hive_hbase_customer select * from customer_put;（执行时间较长，耐心等待）（overwrite覆盖原表，into在原表追加内容）

Hbase中查看数据

scan 'customer';

至此，hive hive安装及整合hbase完成！

（8）hive metastore/hiveserver2服务的启停脚本

#!/bin/bash if [ $# -lt 1 ] then     echo "No Args Input..."     exit ; fi case $1 in "start")         echo " ======= 启动 hive服务======="         echo " --------------- 启动 metastore服务 ---------------"         nohup hive --service metastore>log.txt 2>&1 &  #设置静默输出的第一种方法         echo " --------------- 启动 hiveserver2服务 ---------------"         ps -aux|grep metastore|sed '/--color=auto/d'|sed '/hiveserver2/d'|cut -d' ' -f8，9>&/dev/null&&echo “启动metastore成功,正启动hiveserver2”         nohup hive --service hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 & #设置静默输出的第二种方法         sleep 5 #hiveserver2启动需要较长时间，睡眠5秒         ps -aux|grep hiveserver2|sed '/--color=auto/d'|cut -d' ' -f8,9>&/dev/null&&echo "hiveserver2成功启动,正在连接hive"&&beeline -u jdbc:hive2://node1:10000 -n ljr||echo “请稍后手动连接hive beeline -u jdbc:hive2://node1:10000” ;; "stop")         echo " ======= 关闭 hive服务======="        echo " --------------- 停止 hiveserver2服务 ---------------"         PID=$( ps -aux|grep hiveserver2|sed '/--color=auto/d'|cut -d' ' -f8,9)             kill -9 $PID >&/dev/null&&echo "hiveserver2已关闭"||echo “进程不存在”         echo " --------------- 停止metastore服务 ---------------"         PID2=$( ps -aux|grep metastore|sed '/--color=auto/d'|sed '/hiveserver2/d'|cut -d' ' -f8,9)         kill -9 $PID2 >&/dev/null&&echo "metastore已关闭"||echo “进程不存在” # >&/dev/null设置静默输出的第三种方法 ;; *)         echo "Input Args Error..." ;; esac

总结：修改hive运行的其他程序的配置时，修改后记得重启修改过配置的程序，否则运行hive的时候大概率会出现报错，本人在这方面就吃过大亏，因修改了配置未重启，排查各种报错原因花费了大量的时间和精力！！！不过吃的这些亏也可为后续排错提供一种思路——检查是否修改了配置。