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hive三种方式区别和搭建、HiveServer2环境搭建、HWI环境搭建和beeline环境搭建

 

 说在前面的话

  以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master、slave1、slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端。


hive三种方式区别和搭建
  Hive中metastore(元数据存储)的三种方式:
  a)内嵌Derby方式
  b)Local方式
  c)Remote方式


1.本地derby
这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.mamicode.com/configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>


</configuration>

注:使用derby存储方式时,运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库,否则会提示如下错误
[html] view plaincopyprint?
hive> show tables;
FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalDataStoreException: Failed to start database ‘metastore_db‘, see the next exception for details.
NestedThrowables:
java.sql.SQLException: Failed to start database ‘metastore_db‘, see the next exception for details.
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
hive> show tables;
FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalDataStoreException: Failed to start database ‘metastore_db‘, see the next exception for details.
NestedThrowables:
java.sql.SQLException: Failed to start database ‘metastore_db‘, see the next exception for details.
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

 

 

 


2.本地mysql (单节点)(也叫作hive单用户模式)
这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置(下面两种使用mysql的方式,需要将mysql的jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下)。
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.mamicode.com/configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive_remote/warehouse</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>password</value>
</property>
</configuration>

 

 

 

 

3..远端mysql (3、5节点,在主从上配)(也叫作hive多用户模式)
1.remote一体
这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器,并且需要在Hive服务器启动meta服务。
这里用mysql的测试服务器,ip位192.168.1.214,新建hive_remote数据库,字符集位latine1
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.mamicode.com/configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>password</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.1.188:9083</value>
</property>

</configuration>

注:这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开。

 


2.Remote分开
将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分
1)、服务端配置文件(比如在master)
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.mamicode.com/configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
</configuration>

 

 

2)、客户端配置文件(比如在slave1)
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.mamicode.com/configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.57.5:9083</value>
</property>

</configuration>

启动hive服务端程序
hive --service metastore

客户端直接使用hive命令即可
root@my188:~$ hive
Hive history file=/tmp/root/hive_job_log_root_201301301416_955801255.txt
hive> show tables;
OK
test_hive
Time taken: 0.736 seconds
hive>

 

 

 

 

 

  

HiveServer2   & HWI   &   beeline 三大详细讲解
知识准备:bin/hiveserver2,这个是thrift服务器。
       bin/beeline,这个是客户端cli
其实,去看下Hive的架构,一目了然了。

技术分享

 

  1、CLI(command line interface)即命令行接口。
  2、Thrift Server是Facebook开发的一个软件框架,它用来开发可扩展且跨语言的服务,Hive集成了该服务,能让不同的编程语言调用Hive的接口。
  3、Hive客户端提供了通过网页的方式访问Hive提供的服务,这个接口对应Hive的HWI组件(Hive web interface),使用前要启动HWI服务。
  4、Metastore是Hive中的元数据存储,主要存储Hive中的元数据,
    包括表的名称、表的列和分区及其属性、表的属性(是否为外部表等)、表的数据所在目录等,一般使用MySQL或Derby数据库。

 

 

 

参考链接:

 http://www.aboutyun.com/thread-12278-1-1.html

  在之前的学习和实践Hive中,使用的都是CLI或者hive –e的方式,该方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作,并且该方式比较笨拙单一。幸好Hive提供了轻客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java、Python向Hive提交请求,取回结果。

  HiveServer或者HiveServer2都是基于Thrift的,但HiveSever有时被称为Thrift server,而HiveServer2却不会。

  既然已经存在HiveServer为什么还需要HiveServer2呢?这是因为HiveServer不能处理多于一个客户端的并发请求,这是由于HiveServer使用的Thrift接口所导致的限制,不能通过修改HiveServer的代码修正。因此在Hive-0.11.0版本中重写了HiveServer代码得到了HiveServer2,进而解决了该问题。HiveServer2支持多客户端的并发和认证,为开放API客户端如JDBC、ODBC提供了更好的支持。

       既然HiveServer2提供了更强大的功能,将会对其进行着重学习,但也会简单了解一下HiveServer的使用方法。在命令中输入hive --service help,结果如下。从结果可以了解到,可以使用hive <parameters> --service serviceName <serviceparameters>启动特定的服务,如cli、hiverserver、hiveserver2等。

[hadoop@hadoop~]$ hive --service help
Usage ./hive<parameters> --service serviceName <service parameters>
Service List: beelinecli help hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledumprcfilecat schemaTool version
Parametersparsed:
--auxpath : Auxillary jars
--config : Hive configuration directory
--service : Starts specificservice/component. cli is default
Parameters used:
HADOOP_HOME or HADOOP_PREFIX : Hadoop installdirectory
HIVE_OPT : Hive options
For help on aparticular service:
./hive --service serviceName --help
Debug help: ./hive --debug --help

 

 

 

在命令行输入hive --service hiveserver –help查看hiveserver的帮助信息:

[hadoop@hadoop~]$ hive --service hiveserver --help
Starting Hive Thrift Server
usage:hiveserver
-h,--help Print help information
--hiveconf <property=value> Use value for given property
--maxWorkerThreads <arg> maximum number of worker threads,
default:2147483647
--minWorkerThreads <arg> minimum number of worker threads,
default:100
-p <port> Hive Server portnumber, default:10000
-v,--verbose Verbose mode

 

 

 

启动hiveserver服务,可以得知默认hiveserver运行在端口10000,最小100工作线程,最大2147483647工作线程。

[hadoop@hadoop~]$ hive --service hiveserver -v
Starting Hive Thrift Server
14/08/01 11:07:09WARN conf.HiveConf: DEPRECATED: hive.metastore.ds.retry.* no longer has anyeffect. Use hive.hmshandler.retry.*instead
Starting hive serveron port 10000 with 100 min worker threads and 2147483647 maxworker threads

 

 

 

接下来学习更强大的hiveserver2Hiveserver2允许在配置文件hive-site.xml中进行配置管理,具体的参数为:

  hive.server2.thrift.min.worker.threads– 最小工作线程数,默认为5。

  hive.server2.thrift.max.worker.threads – 最小工作线程数,默认为500。
  hive.server2.thrift.port– TCP 的监听端口,默认为10000。
  hive.server2.thrift.bind.host– TCP绑定的主机,默认为localhost。

 

 

 

  也可以设置环境变量HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST和HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT覆盖hive-site.xml设置的主机和端口号。

从Hive-0.13.0开始,HiveServer2支持通过HTTP传输消息,该特性当客户端和服务器之间存在代理中介时特别有用。与HTTP传输相关的参数如下:

  hive.server2.transport.mode – 默认值为binary(TCP),可选值HTTP。
  hive.server2.thrift.http.port– HTTP的监听端口,默认值为10001。

  hive.server2.thrift.http.path – 服务的端点名称,默认为 cliservice。
  hive.server2.thrift.http.min.worker.threads– 服务池中的最小工作线程,默认为5。
  hive.server2.thrift.http.max.worker.threads– 服务池中的最小工作线程,默认为500。

 

 

 

  启动Hiveserver2有两种方式

    一种是上面已经介绍过的hive --service hiveserver2

    另一种更为简洁,为hiveserver2。

使用hive--service hiveserver2 –H或hive--service hiveserver2 –help查看帮助信息:

Starting HiveServer2
Unrecognizedoption: -h
usage:hiveserver2
-H,--help Print help information
--hiveconf <property=value> Use value for given property

 

 

 

  默认情况下,HiveServer2以提交查询的用户执行查询(true),如果hive.server2.enable.doAs设置为false,查询将以运行hiveserver2进程的用户运行。为了防止非加密模式下的内存泄露,可以通过设置下面的参数为true禁用文件系统的缓存:

  fs.hdfs.impl.disable.cache – 禁用HDFS文件系统缓存,默认值为false。
  fs.file.impl.disable.cache – 禁用本地文件系统缓存,默认值为false。

 

 


HiveServer2

  客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作。
  步骤一:配置HiveServer2,即是配置Hive的JDBC接口啦
        去修改hive-site.xml文件,当然默认大部分都配置好了,若出现什么问题,去网上搜索查查再具体配置。
       见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+up+HiveServer2

  步骤二:启动HiveServer2,默认是10000,
    在hive的安装目录下,执行bin/hive --server hiveserver2
    或执行bin/hiveserver2
    或执行bin/hive --service Hiveserver2 &
    当然也可以如下这样
      bin/hive --service hiveserver2 --hiveconf hive.server2.thrift.port=10001

  

  

Hive与JDBC示例(非常重要,公司里必须这么干)
在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:
   步骤一:在hive的安装目录下  
bin/hive --service Hiveserver2 & //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是:Hiveserver2
   我这里使用的Hive1.2.1版本,故我们使用Hiveserver2服务,下面我使用 Java 代码通过JDBC连接Hiveserver。

   步骤二:准备好,测试数据
本地目录/home/hadoop/下的djt.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开)如下所示:
   1 dajiangtai
   2 hadoop
   3 Hive
   4 hbase
   5 spark

 

 

 在此,比如你是在Eclipse里或MyEclipse里编程,则需要

Hive项目开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven)

 

 

 

  步骤三:编写号,程序代码
  import java.sql.Connection;
  import java.sql.DriverManager;
  import java.sql.ResultSet;
  import java.sql.SQLException;
  import java.sql.Statement;
  public class Hive {
   private static String driverName = "org.apache.Hive.jdbc.HiveDriver";//Hive驱动名称
   private static String url = "jdbc:hive2://djt11:10000/default";//连接Hive2服务的连接地址
   private static String user = "spark";//对HDFS有操作权限的用户
   private static String password = "spark";//在非安全模式下,指定一个用户运行查询,忽略密码
  private static String sql = "";
   private static ResultSet res;
  public static void main(String[] args) {
   try {
   Class.forName(driverName);//加载HiveServer2驱动程序
   Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);//根据URL连接指定的数据库
   Statement stmt = conn.createStatement();

   //创建的表名
   String tableName = "testHiveDriverTable";

   /** 第一步:表存在就先删除 **/
   sql = "drop table " + tableName;
   stmt.execute(sql);

   /** 第二步:表不存在就创建 **/
   sql = "create table " + tableName + " (key int, value string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ STORED AS TEXTFILE";
   stmt.execute(sql);

  // 执行“show tables”操作
  sql = "show tables ‘" + tableName + "‘";
   res = stmt.executeQuery(sql);
   if (res.next()) {
   System.out.println(res.getString(1));
  }

   // 执行“describe table”操作
   sql = "describe " + tableName;
   res = stmt.executeQuery(sql);
  while (res.next()) {
   System.out.println(res.getString(1) + "\t" + res.getString(2));
   }

   // 执行“load data into table”操作
   String filepath = "/home/hadoop/djt.txt";//Hive服务所在节点的本地文件路径
   sql = "load data local inpath ‘" + filepath + "‘ into table " + tableName;
   stmt.execute(sql);

  // 执行“select * query”操作
   sql = "select * from " + tableName;
   res = stmt.executeQuery(sql);
   while (res.next()) {
   System.out.println(res.getInt(1) + "\t" + res.getString(2));
   }

   // 执行“regular Hive query”操作,此查询会转换为MapReduce程序来处理
   sql = "select count(*) from " + tableName;
   res = stmt.executeQuery(sql);
   while (res.next()) {
   System.out.println(res.getString(1));
   }
   conn.close();
   conn = null;
   } catch (ClassNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
  System.exit(1);
   } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
   System.exit(1);
   }
  }
  }

  运行结果(右击-->Run as-->Run on Hadoop)
   执行“show tables”运行结果:
        testHivedrivertable

     执行“describe table”运行结果:
      key int
      value string

   执行“select * query”运行结果:
      1 dajiangtai
      2 hadoop
      3 Hive
      4 hbase
      5 spark

     执行“regular Hive query”运行结果:
      5

 

 

 

 

Hwi环境搭建
  HWI是Hive Web Interface的简称,是hive cli的一个web替换方案。

http://blog.csdn.net/ckfflyingdream/article/details/50515837  感谢!

Hive Web Interface(HWI)简介:Hive自带了一个Web-GUI。但在lib下,是一个hive-hwi-1.2.1.jar,需要我们自己制作。

技术分享

 

怎么制作出hive-hwi-*.*.*.war?

  这里,以hive-1.2.1位例。

下载源码

  下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/
  得到apache-hive-1.2.1-src.tar.gz 
打包
将源码解压: 
  tar -zxvf apache-hive-1.2.1-src.tar.gz
进入解压后的目录,再进入hwi目录下:
  cd apache-hive-1.2.1-src/hwi/
生成war包:
  jar cvM hive-hwi-1.2.1.war -C web .
将生成的war包,拷贝到hive的lib目录下,重启hwi服务。

 

报错解决
若有如下报错,需将jre下的tools.jar包拷到Hive的lib目录下,重启hwi服务:

cp /usr/java/jdk1.7.0_79/lib/tools.jar /home/Big.Data/Hive/apache-hive-1.2.1-bin/lib/.
sh bin/hive --service hwi
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Problem accessing /hwi/. Reason:
Unable to find a javac compiler;
com.sun.tools.javac.Main is not on the classpath.
Perhaps JAVA_HOME does not point to the JDK.
It is currently set to "/usr/java/jdk1.7.0_79/jre"

 

 

 

怎么制作出hive-hwi-*.*.*.war?
    需要下载Hive的源码文件,然后将hwi/web目录下的文件用 jar cvf hive-hwi-1.2.1.war ./* 
    其实war包也是zip包,可以通过。
    cd hwi/web
    zip hive-hwi-1.2.1.zip ./*      //打包成.zip文件。
    将zip包后缀改成war
    mv hive-hwi-1.2.1.zip hive-hwi-1.2.1.war

技术分享

  


cp hive-hwi-1.2.1.war /opt/sxt/soft/apache-hive-1.2.1-bin/lib/

命令来打包成一个war包,然后放到Hive的lib目录下即可。

 

 

技术分享

技术分享

 <property>
<name>hive.hwi.listen.host</name>
<value>0.0.0.0</value>
<description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.port</name>
<value>9999</value>
<description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.war.file</name>
<value>${env:HWI_WAR_FILE}</value>
<description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}. </description>
</property>

 这是hive-1.2.1自带的,需要修改成下面部分。

 

 


配置文件conf/hive-site.xml,添加hive.hwi.war.file的配置:

<property>
<name>hive.hwi.listen.host</name>
<value>0.0.0.0</value>
<description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.listen.port</name>
<value>9999</value>
<description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
</property>
<property>
<name>hive.hwi.war.file</name>
<value>lib/hive-hwi-1.2.1.war</value>
<description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}. </description>
</property>
启动
$ sh bin/hive --service hwi

----------------------------------------------------------------------------------------------------
没有UI war包的,需要自己下载对应版本的源码进行打包,后拷到lib下。

 

 

 

技术分享

  其实这里/lib/hive-hwi-1.2.1war,就是hive安装目录下。soga!

 

 

  在配置文件中,监听端口默认是9999,也可以通过hive配置文件对端口进行修改。当配置完成后,
  在hive的安装目录下,执行bin/hive --server hwi

  对应地,http://masterIP:9999/hwi

 

 

 

 

 

 

 

 

   Hive网络接口操作实例

  如,数据库及表信息查询、Hive查询、等

 

可参照http://blog.csdn.net/wulantian/article/details/38271803

 

 

 

 

 

 

 

 

 


beeline环境搭建
步骤一:
在hive的安装目录下,执行bin/beeline,进入beeline,执行以下
!connect jdbc:hive2://localhost:10000 root org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

 

hive三种方式区别和搭建、HiveServer2环境搭建、HWI环境搭建和beeline环境搭建