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  • Hive的三种安装方式(内嵌模式,本地模式远程模式)

    一、安装模式介绍:

        Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景。

        1、内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)

        2、本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)

        3、远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据)


    二、安装环境以及前提说明:

        首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境。

        本文中使用的hadoop版本为2.5.1,Hive版本为1.2.1版。

    OS:Linux Centos 6.5 64位

    jdk:java version "1.7.0_79"

        假设已经下载了Hive的安装包,且安装到了/home/install/hive-1.2.1
        在~/.bash_profile中设定HIVE_HOME环境变量:

    export HIVE_HOME=/home/install/hive-1.2.1

    三、内嵌模式安装:

    这种安装模式的元数据是内嵌在Derby数据库中的,只能允许一个会话连接,数据会存放到HDFS上。

    1、切换到HIVE_HOME/conf目录下,执行下面的命令:

    cp hive-env.sh.template hive-env.sh
    vim hive-env.sh

    在hive-env.sh中添加以下内容:

    HADOOP_HOME=/home/install/hadoop-2.5.1

    2、启动hive,由于已经将HIVE_HOME加入到了环境变量中,所以这里直接在命令行敲hive即可:

    image

    然后我们看到在hadoop的HDFS上已经创建了对应的目录。

    image

    注意,只要上面2步即可完成内嵌模式的安装和启动,不要画蛇添足。。。。。。比如下面

    ================================【下面这段就不要看了】==============================================

    作废)2、提供一个hive的基础配置文件,执行如下代码,就是将conf目录下自带的文件修改为配置文件:

    cp hive-default.xml.template hive-site.xml

    作废)3、启动hive,由于已经将HIVE_HOME加入到了环境变量中,所以这里直接在命令行敲hive即可:

    image

    作废)结果报错了,看错误日志中提到system:java.io.tmpdir,这个配置项在hive-site.xml中有提到。

    作废)我们创建一个临时目录/opt/tem/hive-1.2.1/iotemp,并修改hive-site.xml中的system:java.io.tmpdir的值:

    mkdir -p /opt/tem/hive-1.2.1/iotemp
    vim hive-site.xml

    作废)在vim编辑界面输入如下命令完成替换:

    :%s@${system:java.io.tmpdir}@/opt/tem/hive-1.2.1/iotemp@g

    作废)4、重新启动hive:

    image

    作废)报了这样一个错误:java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found class jline.Terminal, but interface was expected。

    作废)查询资料说,hadoop目录下存在老版本jline,替换掉就行了。复制后注意删除原来版本的jar包

    cp /home/install/hive-1.2.1/lib/jline-2.12.jar /home/install/hadoop-2.5.1/share/hadoop/yarn/lib/

       rm -rf /home/install/hadoop-2.5.1/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

    作废)再次重新启动,OK了。

    image


    四、本地模式安装:

    这种安装方式和嵌入式的区别在于,不再使用内嵌的Derby作为元数据的存储介质,而是使用其他数据库比如MySQL来存储元数据。

    这种方式是一个多用户的模式,运行多个用户client连接到一个数据库中。这种方式一般作为公司内部同时使用Hive。

    这里有一个前提,每一个用户必须要有对MySQL的访问权利,即每一个客户端使用者需要知道MySQL的用户名和密码才行。

    下面开始正式搭建,这里要求hadoop系统已经正常启动,且MySQL数据库已经正确安装。

    1、首先登录MySQL,创建一个数据库,这里命名为hive,数据库名是可以随意定义的。

    image

    创建hive用户,并赋予所有的权限:

    CREATE USER 'hive'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';
    GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO hive IDENTIFIED BY '123456'  WITH GRANT OPTION;

    2、将MySQL的JDBC驱动包拷贝到hive的安装目录中,驱动包自行查找下载。

    cp mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar /home/install/hive-1.2.1/lib/

    3、将HIVE_HOME/conf下的hive-default.xml.template拷贝一份:

    cp hive-default.xml.template hive-site.xml

    4、修改hive-site.xml文件:

    该配置文件有3300多行,选择其中的几个选项进行修改即可。

    A、修改javax.jdo.option.ConnectionURL属性。

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
        <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
    </property>

    B、修改javax.jdo.option.ConnectionDriverName属性。

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
        <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
    </property>

    C、修改javax.jdo.option.ConnectionUserName属性。即数据库用户名。

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
        <description>Username to use against metastore database</description>
    </property>

    D、修改javax.jdo.option.ConnectionPassword属性。即数据库密码。

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
        <description>password to use against metastore database</description>
    </property>

    E、添加如下属性hive.metastore.local:

    <property>
        <name>hive.metastore.local</name>
        <value>true</value>
        <description>controls whether to connect to remove metastore server or open a new metastore server in Hive Client JVM</description>
    </property>

    F、修改hive.server2.logging.operation.log.location属性,因为默认的配置里没有指定具体的路径。

    <property>
        <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
        <value>/tmp/hive/operation_logs</value>
        <description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enabled</descripti     on>
    </property>

    G、修改hive.exec.local.scratchdir属性。

    <property>
        <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
        <value>/tmp/hive</value>
        <description>Local scratch space for Hive jobs</description>
    </property>

    H、修改hive.downloaded.resources.dir属性。

    <property>
        <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
        <value>/tmp/hive/resources</value>
        <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
    </property>

    I、修改属性hive.querylog.location属性。

    <property>
        <name>hive.querylog.location</name>
        <value>/tmp/hive/querylog</value>
        <description>Location of Hive run time structured log file</description>
    </property>

    5、配置hive的log4j配置文件。

    cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

    6、将hive下的jline-2.12.jar替换掉hadoop自带的包,不然会报错。

    cp /home/install/hive-1.2.1/lib/jline-2.12.jar /home/install/hadoop-2.5.1/share/hadoop/yarn/lib/   
    rm -rf /home/install/hadoop-2.5.1/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

    7、启动hive,界面如下:

    image


    五、远程模式安装,即server模式。

    这种模式需要使用hive安装目录下提供的beeline+hiveserver2配合使用才可以。

    其原理就是将metadata作为一个单独的服务进行启动。各种客户端通过beeline来连接,连接之前无需知道数据库的密码。

    1、首先执行hiveserver2命令:

    ./hiveserver2 start

    启动后命令行会一直监听不退出,我们可以看到它监听了10000端口。

    image

    2、新开一个命令行窗口,执行beeline命令:

    [root@node5 bin]# beeline 
    Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
    beeline> !connect jdbc:hive2://node5:10000
    Connecting to jdbc:hive2://node5:10000
    Enter username for jdbc:hive2://node5:10000: hive
    Enter password for jdbc:hive2://node5:10000: ******

    报错了,错误日志如下:

    Error: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hive, access=EXECUTE, inode="/tmp":root:supergroup:drwx------
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkFsPermission(FSPermissionChecker.java:271)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:257)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:208)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:171)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:5904)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getFileInfo(FSNamesystem.java:3691)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.getFileInfo(NameNodeRpcServer.java:803)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:779)
        at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
        at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:585)
        at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:928)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2013)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2009)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1614)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2007) (state=,code=0)
    0: jdbc:hive2://node5:10000 (closed)>

    说是hive用户对HDFS上的/tmp权限不够。

    这里直接把HDFS的权限设置为最大。

    hadoop fs -chmod 777 /tmp

    重新连接:成功了。

    image

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tq03/p/5107949.html
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