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  • Hive(一)【基本概念、安装】

    一. Hive基本概念

    1.1 Hive是什么

    Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具 ,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。

    Hive本质 : Hive其实就是将用户写的HQL,给翻译成对应的mr模板,然后执行这些mr程序,hive底层执行引擎其实就是MapReduce,mr运行在yarn上

    1.2 Hive的优缺点

    • 优点

      操作简单,采用类sql的语法分析数据,门槛低,大大的降低了大数据分析的难度,通用性高

    • 缺点

      不够灵活,机翻粒度比较粗,调优困难。

      因为底层执行引擎还是mr,所以延迟较高,不能像关系型数据库那样,立马返回结果;

      底层存储是hdfs,不支持随机写,只能追加,所以hive不支持行级别的更新和删除(delete 和 update)

    1.3 Hive的架构

    用户接口:Client

    CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)

    元数据:Metastore

    元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等;

    默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore

    Hadoop

    使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算。

    驱动器:Driver

    (1)解析器(SQL Parser):将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工具库完成,比如antlr;对AST进行语法分析,比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

    (2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划。

    (3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化。

    (4)执行器(Execution):把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说,就是MR/Spark。

    1.4 Hive和数据库的区别

    1. 查询语言:由于SQL被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

    2. 数据存储:Hive是建立在Hadoop之上的,所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。

    3. 数据更新:Hive的内容是读多写少的,因此,不支持对数据的改写和删除,数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改

    4. 执行延迟:Hive在查询数据的时候,需要扫描整个表(或分区),因此延迟较高,只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低

    5. 数据规模:Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小

    二. Hive安装

    2.1 安装地址

    1)Hive官网地址:http://hive.apache.org/

    2)文档查看地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted

    3)下载地址:http://archive.apache.org/dist/hive/

    4)github地址:https://github.com/apache/hive

    2.2 Mysql的安装

    1. 检查当前系统是否安装过Mysql

      [atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
      mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 //如果存在通过如下命令卸载
      [atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps  mariadb-libs   //用此命令卸载mariadb
      
    2. 将MySQL安装包拷贝到/opt/software/mysql-lib目录下

      [atguigu @hadoop102 software]# ll
      总用量 528384
      -rw-r--r--. 1 root root 609556480 3月  21 15:41 mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
      
    3. 解压MySQL安装包

      //解压*.tar包,参数只需要-xf;			解压*.tar.gz,参数:-zxvf
      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C
      

    4. 在安装目录下执行rpm安装, 要以下按照顺序依次执行

      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      [atguigu @hadoop102 mysql-lib]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      

      如果Linux是最小化安装的,在安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm时可能会出现如下错误:

      [atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
      警告:mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY
      错误:依赖检测失败:
              libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
              libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
              libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
      

      通过yum安装缺少的依赖,然后重新安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可

      [atguigu@hadoop102 mysql-lib] yum install -y libaio
      
    5. 删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下需要删除

      查看datadir的值

      datadir=/var/lib/mysql

      [atguigu@hadoop102 mysql-lib]$ vim /etc/my.cnf
      # For advice on how to change settings please see
      # http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html
      [mysqld]
      #
      # Remove leading # and set to the amount of RAM for the most important data
      # cache in MySQL. Start at 70% of total RAM for dedicated server, else 10%.
      # innodb_buffer_pool_size = 128M
      #
      # Remove leading # to turn on a very important data integrity option: logging
      # changes to the binary log between backups.
      # log_bin
      #
      # Remove leading # to set options mainly useful for reporting servers.
      # The server defaults are faster for transactions and fast SELECTs.
      # Adjust sizes as needed, experiment to find the optimal values.
      # join_buffer_size = 128M
      # sort_buffer_size = 2M
      # read_rnd_buffer_size = 2M
      datadir=/var/lib/mysql
      

      删除/var/lib/mysql目录下的所有内容:

      [atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql
      [atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./*  //注意执行命令的位置
      
    6. 初始化数据库

      [atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql
      
    7. 查看临时生成的root用户的密码

      [atguigu @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log 
      

    8. 启动mysql服务

      [atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld
      
    9. 登录mysql数据库

      [atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
      Enter password:   输入临时生成的密码
      
    10. 必须先修改root用户的密码,否则执行其他的操作会报错, 记住自己设置的密码

      mysql> set password = password("123456");

    11. 修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接,可以客户端远程登录

      mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';

      mysql> flush privileges;

    12. 通过SQLyog远程登录验证

    2.3 Hive的安装

    1. 把apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下

    2. 解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面

      [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
      
    3. 修改apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz的名称为hive

      [atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive
      
    4. 修改/etc/profile.d/my_env.sh,添加hive的环境变量

      添加一下内容

      #HIVE_HOME
      export HIVE_HOME=/opt/module/hive
      export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
      

      source一下

      source /etc/profile
      
    5. 解决日志Jar包冲突

      [atguigu@hadoop102 software]$ mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak
      

    2.4 Hive的元数据配置到Mysql

    1. 拷贝驱动

      将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下

      [atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.48.jar $HIVE_HOME/lib
      
    2. 配置Metastore到MySql

      在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件

      [atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
      

      添加如下内容

      <?xml version="1.0"?>
      <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
      <configuration>
          <!-- jdbc连接的URL,metastore:存储元数据的mysql的库 -->
          <property>
              <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
              <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
      	</property>
      
          <!-- jdbc连接的Driver-->
          <property>
              <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
              <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
      	</property>
      
      	<!-- jdbc连接的登录Mysql的username-->
          <property>
              <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
              <value>root</value>
          </property>
      
          <!-- jdbc连接的登录Mysql的password -->
          <property>
              <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
              <value>123456</value>
          </property>
          <!-- Hive默认在HDFS的工作目录,存储数据的工作目录 -->
          <property>
              <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
              <value>/user/hive/warehouse</value>
          </property>
          
         <!-- Hive元数据存储版本的验证 -->
          <property>
              <name>hive.metastore.schema.verification</name>
              <value>false</value>
          </property>
          <!-- 指定存储元数据要连接的地址 -->
          <property>
              <name>hive.metastore.uris</name>
              <value>thrift://hadoop102:9083</value>
          </property>
          <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
          <property>
          <name>hive.server2.thrift.port</name>
          <value>10000</value>
          </property>
         <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
          <property>
              <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
              <value>hadoop102</value>
          </property>
          <!-- 元数据存储授权  -->
          <property>
              <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
              <value>false</value>
          </property>
      
      </configuration>
      

      注意:主机ip,mysql登录的用户密码不要配错了

    2.5 Hive的启动

    1. 初始化元数据库

      登录Mysql

      [atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p123456
      

      创建Hive的元数据库,然后退出

      mysql> create database metastore;
      mysql> quit;
      

      初始化Hive元数据库

      [atguigu@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
      
    2. 启动metastore和hiveserver2

      Hive 2.x以上版本,要先启动这两个服务,否则会报错

      FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
      

      (1)启动metastore

      [atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service metastore 
      2020-04-24 16:58:08: Starting Hive Metastore Server  
      

      注意: 启动后窗口不能再操作,需打开一个新的shell窗口做别的操作

      (2)启动 hiveserver2

      [atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service hiveserver2
      which: no hbase in (/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin:/opt/module/hive/bin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin)
      2020-04-24 17:00:19: Starting HiveServer2  
      

      注意: 启动后窗口不能再操作,需打开一个新的shell窗口做别的操作

    3. 编写hive服务启动脚本

      由于前台启动的方式导致需要打开多个shell窗口,过于复杂,可以使用通过nohup后台启动

      nohup: 放在命令开头,表示不挂起,也就是关闭终端进程也继续保持运行状态
      2>&1 : 表示将错误重定向到标准输出上
      &: 放在命令结尾,表示后台运行
      一般会组合使用: nohup  [xxx命令操作]> file  2>&1 &  , 表示将xxx命令运行的
      结果输出到file中,并保持命令启动的进程在后台运行。
      
      [atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service metastore 2>&1 &
      [atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service hiveserver2 2>&1 &
      

      编写脚本

      创建脚本myhive.sh

      [atguigu@hadoop102 hive]$ vim $HIVE_HOME/bin/myhive.sh
      
      #!/bin/bash
      HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
      if [ ! -d $HIVE_LOG_DIR ]
      then
      	mkdir -p $HIVE_LOG_DIR
      fi
      #检查进程是否运行正常,参数1为进程名,参数2为进程端口
      function check_process()
      {
          pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
          ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
          echo $pid
          [[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
      }
      
      function hive_start()
      {
          metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
          cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
          cmd=$cmd" sleep 4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1"
          [ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动"
          server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
          cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
          [ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
      }
      
      function hive_stop()
      {
          metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
          [ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动"
          server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
          [ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
      }
      
      case $1 in
      "start")
          hive_start
          ;;
      "stop")
          hive_stop
          ;;
      "restart")
          hive_stop
          sleep 2
          hive_start
          ;;
      "status")
          check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常"
          check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
          ;;
      *)
          echo Invalid Args!
          echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
          ;;
      esac
      

      添加执行权限

      [atguigu@hadoop102 hive]$ chmod +x $HIVE_HOME/bin/myhive.sh
      

      启动Hive后台服务(需先启动hadoop)

      [atguigu@hadoop102 hive]$ myhive.sh start
      

      等一会查看hive启动状态:myhive.sh status

    2.6 Hive访问

    1)通过hive自带的beeline客户端访问

    beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu
    

    1. hive脚本访问
    hive
    

    2.7 Hive常用交互命令

    不进入hive的交互窗口执行Hive命令

    交互命令使用场景

    在shell脚本里面不能人为的进入hive客户端交互写sql,所以要通过hive -e或者-f两个交互参数进行写入

    1)hive -e

    hive -e "select * from student"
    

    2)hive -f

    hive -f stu.sql
    

    3)在Hive交互窗口中如何查看hdfs文件系统

    hive(default)>dfs -ls /;
    

    2.8 Hive常见属性配置

    1. Hive运行日志信息配置

    Hive的log默认存放在/tmp/atguigu/hive.log目录下(当前用户名下)

    修改hive的log存放日志到/opt/module/hive/logs

    (1)修改$HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties.template文件名称为hive-log4j.properties

    [atguigu@hadoop102 conf]$ pwd
    /opt/module/hive/conf
    [atguigu@hadoop102 conf]$ mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
    

    (2)在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置

    hive.log.dir=/opt/module/hive/logs
    
    1. Hive启动jvm堆内存设置

      新版本的hive启动的时候,默认申请的jvm堆内存大小为256M,jvm堆内存申请的太小,导致后期开启本地模式,执行复杂的sql时经常会报错:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space,因此最好提前调整一下HADOOP_HEAPSIZE这个参数。

      (1)修改$HIVE_HOME/conf下的hive-env.sh.template为hive-env.sh

      [atguigu@hadoop102 conf]$ pwd
      /opt/module/hive/conf
      [atguigu@hadoop102 conf]$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh
      

      (2)将hive-env.sh其中的参数 export HADOOP_HEAPSIZE=1024的注释放开,重启hive

    2.9 Hive的参数配置方式

    1.通过配置文件设置 (永久生效)

    在hive的家目录下面的conf文件夹下的hive-site.xml hive-env.sh hive-log4j2.properties

    2.通过命令行参数来设置 (临时生效,只针对当前客户端连接)

    hive -hiveconf 参数名=参数值
    
    beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu -hiveconf 参数名=参数值
    

    3.通过set命令设置(临时生效,只针对当前客户端连接)

    我们连接到hive的客户端以后,可以通过set语句来设置参数

    查看所有参数设置

    set;
    

    查看单个参数的值

    set 参数名;
    

    设置单个参数的值

    set 参数名=参数值;
    

    参数设置优先级:hive-default.xml < hive-site.xml < -hiveconf 参数名=参数值 < set 参数名=参数值

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