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Hive和MySQL的部署、配置Hive元数据存储到MySQL、Hive服务的部署

8 人参与  2024年04月19日 13:08  分类 : 《随便一记》  评论

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前言

一、Hive安装配置

二、MySQL安装配置

三、Hive元数据存储到MySQL

四、Hive服务的部署


前言

Hive

定义
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数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务来执行。Hive 定义了一种简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL(Hive Query Language),它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。

特点

基于 Hadoop:Hive 充分利用了 Hadoop 的分布式计算能力,可以处理大规模的数据集。数据仓库:Hive 主要用于构建数据仓库,支持数据的 ETL(提取、转换、加载)操作。高延迟:由于 Hive 是基于 MapReduce 的,查询可能会有较高的延迟,不适合实时查询场景。数据格式灵活:Hive 支持多种文件格式,如 TextFile、SequenceFile、RCFile 等。

MySQL

定义
MySQL 是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),使用 SQL(结构化查询语言)进行数据库管理。它是最流行的开源数据库之一,广泛应用于各种 Web 应用和系统中。

特点

关系型数据库:MySQL 遵循关系模型,提供 ACID 事务支持,保证数据的完整性和一致性。高性能:MySQL 经过多年的优化和发展,具有出色的性能和稳定性。实时查询:MySQL 支持快速、实时的数据查询和更新操作。广泛的应用:MySQL 易于安装和使用,具有广泛的应用场景,从简单的个人网站到复杂的企业级应用。

Hive 与 MySQL 的比较

用途:Hive 主要用于大数据处理和分析,构建数据仓库;而 MySQL 主要用于传统的关系型数据存储和查询。性能:Hive 的查询性能通常低于 MySQL,因为它基于 MapReduce,处理大规模数据时可能会有较高的延迟;而 MySQL 在处理小规模数据时通常具有更快的查询速度。扩展性:Hive 可以利用 Hadoop 的分布式计算能力,轻松扩展以处理更大的数据集;MySQL 的扩展性相对有限,但在许多场景下也足够使用。语言:Hive 使用 HQL(类似于 SQL),而 MySQL 使用标准的 SQL 语言。

一、Hive安装配置

解压

 tar -zxvf /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/

配置环境

#HIVE_HOMEexport HIVE_HOME=/opt/module/hive-3.1.2export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

source 刷新环境

配置guava-27.0-jre.jar

删除/hive-3.1.2/lib下面低版本的guava-19.0.jar

把/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar 复制到/hive-3.1.2/lib下

报错信息:

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)

就是因为版本不同,有老有旧,所以我们只留下高版本的那个

初始化元数据库(默认是derby数据库)

bin/schematool -dbType derby -initSchema

二、MySQL安装配置

安装

上传MySQL安装包以及MySQL驱动jar包

mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tarmysql-connector-java-5.1.37.jar

解压

tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /opt/module/

卸载系统自带的mariadb

sudo rpm -qa | grep mariadb | xargs sudo rpm -e --nodeps

安装MySQL依赖

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpmrpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpmrpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

安装mysql-client

rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpmrpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

安装mysql-server

rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

启动MySQL

systemctl start mysqld #启动mysql服务器systemctl status mysqld#查看服务器状态systemctl enable mysqld#设置虚拟机开机mysql服务自动启动

查看MySQL状态

systemctl status mysqld.service

如果,状态显示没有启动成功

查看安装MySQL时默认指定的存放文件的数据目录,删除里面的文件 就可以了

查看MySQL密码

sudo cat /var/log/mysqld.log | grep password

用刚刚查到的密码进入MySQL

mysql -uroot -p'临时密码'

注意:

如果报错,给密码加单引号不要把空格给复制上,不然是登不上的

更改MySQL密码策略

set global validate_password_policy=0;set global validate_password_length=4;

设置简单好记的密码

set password=password("123456");

进入MySQL库、查询user表

use mysqlselect user, host from user;

修改user表,把Host表内容修改为%

update user set host="%" where user="root";

刷新

flush privileges;

退出

exit

三、Hive元数据存储到MySQL

配置Hive元数据存储到MySQL

新建Hive元数据库

#登录MySQLmysql -uroot -p123456#创建Hive元数据库mysql> create database metastore;mysql> quit;

将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下

cp mysql-connector-java-5.1.37.jar $HIVE_HOME/lib

在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件

vi $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
<configuration> <!-- jddc连接的URL -->><property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>        <value>jdbc:mysql://bigdata1:3306/metastore?useSSL=false</value></property><!-- jddc连接的Driver -->><property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><!-- jddc连接的username -->><property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>        <value>root</value></property><!-- jddc连接的password -->><property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>        <value>123456</value></property><!-- Hive默认在HDFS的工作目录 --><property>        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>        <value>/user/hive/warehouse</value></property></configuration>    

初始化Hive元数据库(修改为采用MySQL存储元数据)

bin/schematool -dbType mysql -initSchema -verbose

验证元数据是否配置成功

启动hadoop集群和MySQL服务

start-all.shsystemctl start mysqld

启动Hive

hive

使用Hive

hive> show databases;hive> show tables;hive> create table stu(id int, name string);hive> insert into stu values(1,"ss");hive> select * from stu;

查看MySQL中的元数据

登录MySQL

mysql -uroot -p123456

查看元数据库metastore

mysql> show databases;mysql> use metastore;mysql> show tables;

四、Hive服务的部署

上面我们讲解了Hive的部署、MySQL的部署,还有把Hive元数据库部署在MySQL上面,要想Hive服务更方便,更多功能,我们还需要部署Hive的服务

hiveserver2服务

Hive的hiveserver2服务的作用是提供jdbc/odbc接口,为用户提供远程访问Hive数据的功能,例如用户期望在个人电脑中访问远程服务中的Hive数据,就需要用到Hiveserver2

用户说明
​ 在远程访问Hive数据时,客户端并未直接访问Hadoop集群,而是由Hivesever2代理访问。由于Hadoop集群中的数据具备访问权限控制,所以此时需考虑一个问题:那就是访问Hadoop集群的用户身份是谁?是Hiveserver2的启动用户?还是客户端的登录用户?

​ 答案是都有可能,具体是谁,由Hiveserver2的hive.server2.enable.doAs参数决定,该参数的含义是是否启用Hiveserver2用户模拟的功能。若启用,则Hiveserver2会模拟成客户端的登录用户去访问Hadoop集群的数据,不启用,则Hivesever2会直接使用启动用户访问Hadoop集群数据。模拟用户的功能,默认是开启的。

 具体逻辑如下:

未开启用户模拟功能:

开启用户模拟功能:

生产环境,推荐开启用户模拟功能,因为开启后才能保证各用户之间的权限隔离。

hiveserver2部署
Hadoop端配置

​ hivesever2的模拟用户功能,依赖于Hadoop提供的proxy user(代理用户功能),只有Hadoop中的代理用户才能模拟其他用户的身份访问Hadoop集群。因此,需要将hiveserver2的启动用户设置为Hadoop的代理用户,配置方式如下:

修改配置文件core-site.xml,然后记得分发三台机器:

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoopvi core-site.xml

增加如下配置:

<!-- 配置访问hadoop的权限,能够让hive访问到 --><property>    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>    <value>*</value></property><property>    <name>hadoop.proxyuser.root.users</name>    <value>*</value></property>

Hive端配置

在hive-site.xml文件中添加如下配置信息:

<configuration>    <!-- 指定hiveserver2连接的host -->    <property>        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>        <value>bigdata1</value>    </property>    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->    <property>        <name>hive.server2.thrift.port</name>        <value>10000</value>    </property>     <!-- ha -->    <property>        <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>        <value>true</value>    </property></configuration>

测试

启动hiveserver2

bin/hive --service hiveserver2

使用命令行客户端beeline进行远程访问

启动beeline客户端

bin/beeline -u jdbc:hive2://bigdata1:10000 -n root

配置DataGrip连接

(1)创建连接

(2)配置连接属性
所有属性配置,和Hive的beeline客户端配置一致即可。初次使用,配置过程会提示缺少JDBC驱动,按照提示下载即可。

(3)界面介绍

image-20230331233549586

(4)测试sql执行

image-20230331233648354

metastore服务

Hive的metastore服务的作用是为Hive CLI或者Hiveserver2提供元数据访问接口。

metastore运行模式
metastore有两种运行模式,分别为嵌入式模式和独立服务模式。下面分别对两种模式进行说明:

(1)嵌入式模式

(2)独立服务模式

生产环境中,不推荐使用嵌入式模式。因为其存在以下两个问题:

嵌入式模式下,每个Hive CLI都需要直接连接元数据库,当Hive CLI较多时,数据库压力会比较大。每个客户端都需要用户元数据库的读写权限,元数据库的安全得不到很好的保证。

所以metastore的部署,我们只提供独立模式部署的方式
独立服务模式部署
独立服务模式需做以下配置:

<configuration>    <property>        <name>metastore.storage.schema.reader.impl</name>        <value>org.apache.hadoop.hive.metastore.SerDeStorageSchemaReader</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.uris</name>        <value>thrift://bigdata1:9083</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>        <value>false</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.schema.verification</name>        <value>false</value>    </property></configuration>

此时启动Hive CLI,执行show databases语句,会出现一下错误提示信息:

hive (default)> show databases;FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

metastore服务的启动命令如下:

hive --service metastore

启动后,在启动Hive CLI,执行show databases语句就可以了

总结

整体的hive-site.xml文件

<configuration>    <property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>        <value>jdbc:mysql://bigdata1:3306/metastore?useSSL=false</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>metastore.storage.schema.reader.impl</name>        <value>org.apache.hadoop.hive.metastore.SerDeStorageSchemaReader</value>    </property>    <property>        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>        <value>123456</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>        <value>/user/hive/warehouse</value>    </property>    <property>        <name>hive.server2.thrift.port</name>        <value>10000</value>    </property>    <property>        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>        <value>bigdata1</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.uris</name>        <value>thrift://bigdata1:9083</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>        <value>false</value>    </property>    <property>        <name>hive.metastore.schema.verification</name>        <value>false</value>    </property>    <property>        <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>        <value>true</value>    </property></configuration>


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