黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作

目录

  • 思考
  • 规划
  • 安装MySQL数据库
  • 修改root用户密码
  • 配置Hadoop
  • 下载解压Hive
  • 提供MySQL Driver包
  • 配置Hive
  • 初始化元数据库
  • 启动Hive(使用Hadoop用户)
  • Hive体验
  • HiveServer2
    • HiveServer2服务
    • 启动
  • Beeline

p48、51、52
https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=48

思考

Hive是分布式运行的框架还是单机运行的?

Hive是单机工具,只需要部署在一台服务器即可。
Hive虽然是单机的,但是它可以提交分布式运行的MapReduce程序运行。

规划

我们知道Hive是单机工具后,就需要准备一台服务器供Hive使用即可。
同时Hive需要使用元数据服务,即需要提供一个关系型数据库,我们也选择一台服务器安装关系型数据库即可。

所以:

服务 机器
Hive本体 部署在node1
元数据服务所需的关系型数据库(课程选择最为流行的MySQL) 部署在node1

为了简单起见,都安装到node1服务器上。

安装MySQL数据库

我们在node1节点使用yum在线安装MySQL5.7版本。

在root用户下执行

更新密钥

rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022

安装Mysql yum库

rpm -Uvh http://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm

yum安装Mysql

yum -y install mysql-community-server

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第1张图片
启动Mysql设置开机启动

systemctl start mysqld
systemctl enable mysqld

检查Mysql服务状态

systemctl status mysqld

第一次启动mysql,会在日志文件中生成root用户的一个随机密码,使用下面命令查看该密码

grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log

修改root用户密码

进入mysql

mysql -uroot -p

然后输入密码,回车。

如果你想设置简单密码,需要降低Mysql的密码安全级别
密码安全级别低

set global validate_password_policy=LOW;

密码长度最低4位即可

set global validate_password_length=4;

然后就可以用简单密码了(课程中使用简单密码,为了方便,生产中不要这样)

修改root本机登录密码为123456

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';

/usr/bin/mysqladmin -u root password ‘root’
修改远程登录密码,打开root用户从任意地方的主机远程登录的权限

grant all privileges on *.* to root@"%" identified by '123456' with grant option;  

刷新权限

flush privileges;


ctrl+D退出mysql。
重新进入mysql验证密码是否修改完成。

mysql -uroot -p

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第2张图片

配置Hadoop

Hive的运行依赖于Hadoop(HDFS、MapReduce、YARN都依赖)
同时涉及到HDFS文件系统的访问,所以需要配置Hadoop的代理用户
即设置hadoop用户允许代理(模拟)其它用户

切换到hadoop用户

su - hadoop
cd /export/server/hadoop/etc/hadoop/
vim core-site.xml

添加如下内容在Hadoop的core-site.xml的之间,并分发到其它节点,且重启HDFS集群。


	hadoop.proxyuser.hadoop.hosts
	*



	hadoop.proxyuser.hadoop.groups
	*

下载解压Hive

下载Hive安装包:
http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
将下载好的文件拖拽上传
黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第3张图片

解压到node1服务器的:/export/server/内

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

建立软链接

ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第4张图片

提供MySQL Driver包

下载MySQL驱动包:
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.34/mysql-connector-java-5.1.34.jar

将下载好的驱动jar包,放入:Hive安装文件夹的lib目录内

mv mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib/

配置Hive

在Hive的conf目录内,新建hive-env.sh文件,填入以下环境变量内容:

cd /export/server/hive/conf
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib

在Hive的conf目录内,新建hive-site.xml文件,填入以下内容:

vim hive-site.xml

	
		javax.jdo.option.ConnectionURL
		jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
	

	
		javax.jdo.option.ConnectionDriverName
		com.mysql.jdbc.Driver
	

	
		javax.jdo.option.ConnectionUserName
		root
	

	
		javax.jdo.option.ConnectionPassword
		123456
	

	
		hive.server2.thrift.bind.host
		node1
	

	
		hive.metastore.uris
		thrift://node1:9083
	

	
		hive.metastore.event.db.notification.api.auth
		false
	

初始化元数据库

支持,Hive的配置已经完成,现在在启动Hive前,需要先初始化Hive所需的元数据库。
在MySQL中新建数据库:hive

mysql -uroot -p
show databases;
CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;
show databases;

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第5张图片
退出mysql

exit

执行元数据库初始化命令:

cd /export/server/hive/bin
./schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

初始化成功后,会在MySQL的hive库中新建74张元数据管理的表。

mysql -uroot -p
show databases;
use hive
show tables;

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第6张图片
退出mysql

exit

启动Hive(使用Hadoop用户)

修改文件权限

chown -R hadoop:hadoop apache-hive-3.1.3-bin hive

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第7张图片

  • 确保Hive文件夹所属为hadoop用户
  • 创建一个hive的日志文件夹:
su - hadoop
mkdir /export/server/hive/logs
cd /export/server/hive
  • 启动元数据管理服务(必须启动,否则无法工作)

前台启动:

bin/hive --service metastore 

后台启动:

nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &

查看日志

tail -f  metastore.log

  • 启动客户端,二选一(当前先选择Hive Shell方式)
    确保metastore、hdfs和yarn都已经启动
    Hive Shell方式(可以直接写SQL):
bin/hive

Hive ThriftServer方式(不可直接写SQL,需要外部客户端链接使用):

bin/hive --service hiveserver2

Hive体验

首先,确保启动了Metastore服务、hdfs和yarn集群。

start-dfs.sh
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore >> /export/server/hive/logs/metastore.log 2>&1 &

可以执行:

cd /export/server/hive
bin/hive

进入到Hive Shell环境中,可以直接执行SQL语句。
创建表

CREATE TABLE test(id INT, name STRING, gender STRING);
show tables;

插入数据

insert into test values(1,'mm','nan');
INSERT INTO test VALUES(2,'王力红','男'),(3,'李华','女');

会执行得有点慢。。。

查询数据

SELECT gender, COUNT(*) AS cnt FROM test GROUP BY gender;

验证SQL语句启动的MapReduce程序
打开YARN的WEB UI页面查看任务情况:http://node1:8088
黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第8张图片

ctrl+c退出hive。

验证Hive的数据存储
Hive的数据存储在HDFS的:/user/hive/warehouse中

HiveServer2

在启动Hive的时候,除了必备的Metastore服务外,有2种方式使用Hive:

  • 方式1:
bin/hive

即Hive的Shell客户端,可以直接写SQL

  • 方式2:
bin/hive --service hiveserver2

后台执行脚本:

nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &

bin/hive --service metastore,启动的是元数据管理服务
bin/hive --service hiveserver2,启动的是HiveServer2服务

HiveServer2是Hive内置的一个ThriftServer服务,提供Thrift端口供其它客户端链接
可以连接ThriftServer的客户端有:

  • Hive内置的 beeline客户端工具(命令行工具)
  • 第三方的图形化SQL工具,如DataGrip、DBeaver、Navicat等

HiveServer2服务

Hive的客户端体系如下
黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第9张图片

启动

在hive安装的服务器上,首先启动metastore服务,然后启动hiveserver2服务。

nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &
ps -ef|grep 32094
ps -ef|grep 32429

在这里插入图片描述

hiveserver2监听了10000端口,金对外提供的thrift端口,默认10000

netstat -anp|grep 10000

黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_第10张图片

Beeline

在node1上使用beeline客户端进行连接访问。需要注意hiveserver2服务启动之后需要稍等一会才可以对外提供服务。
Beeline是JDBC的客户端,通过JDBC协议和Hiveserver2服务进行通信,协议的地址是:jdbc:hive2://node1:10000

/export/server/hive/bin/beeline
! connect jdbc:hive2://node1:10000

输入用户名和密码

show databases;

你可能感兴趣的:(大数据,大数据,学习,笔记)