Hive部署,hive客户端

1、Hive部署

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。

1.1、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：

为了简单起见，都安装到node1服务器上。

1.2、步骤1：安装MySQL数据库

1.2.1、先联网

在ifcfg-ens33添加

DNS1=114.114.114.114
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重启网络

service network restart
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1.2.3、安装mysql

# 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

# 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
mysql -u root -p -h localhost
Enter password:
 

# 如果你想设置简单密码，需要降低Mysql的密码安全级别
set global validate_password_policy=LOW; # 密码安全级别低
set global validate_password_length=4;	 # 密码长度最低4位即可

# 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）
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'root';

# 设置远程登录
grant all privileges on *.* to root@"%" identified by 'root' with grant option; 
# 刷新 
flush privileges;
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1.3、步骤2：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。

配置如下内容在Hadoop的core-site.xml中，并分发到其它节点，且重启HDFS集群

• 配置

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hostsname>
    <value>*value>
  property>

  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groupsname>
    <value>*value>
  property>
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• 分发
  
• 重启hdfs
  先停再启

stop-dfs.sh
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start-dfs.sh
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1.4、步骤3：下载解压Hive

• 切换到hadoop用户

su - hadoop
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• 下载Hive安装包：
  http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
• 解压到node1服务器的：/export/server/内

tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /export/server/
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• 设置软连接

ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive
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1.5、步骤4：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/hive/lib/
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1.6、步骤5：配置Hive

1.6.1、hive-env.sh文件

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

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
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1.6.2、hive-site.xml

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

连接数据库时，用户名和密码要对应自己mysql设置的

<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURLname>
    <value>jdbc:mysql://bigdatanode1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8value>
  property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverNamename>
    <value>com.mysql.jdbc.Drivervalue>
  property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserNamename>
    <value>rootvalue>
  property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPasswordname>
    <value>rootvalue>
  property>

  <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.hostname>
    <value>bigdatanode1value>
  property>

  <property>
    <name>hive.metastore.urisname>
    <value>thrift://bigdatanode1:9083value>
  property>

  <property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.authname>
    <value>falsevalue>
  property>

configuration>
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1.7、步骤6：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

CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;
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• 执行元数据库初始化命令：

cd /export/server/hive
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bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
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初始化成功后，会在MySQL的hive库中新建74张元数据管理的表。

1.8、步骤7：启动Hive（使用Hadoop用户）

必须先启动hdfs和yarn

start-dfs.sh
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start-yarn.sh
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• 确保Hive文件夹所属为hadoop用户
  

• 创建一个hive的日志文件夹：

mkdir /export/server/hive/logs
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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 &
  

启动客户端，二选一（当前先选择Hive Shell方式）

• Hive Shell方式（可以直接写SQL）： bin/hive

 bin/hive
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• 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

2、Hive体验

首先，确保启动了Metastore服务。

可以执行：bin/hive，进入到Hive Shell环境中，可以直接执行SQL语句。

2.1、创建表

CREATE TABLE test(id INT, name STRING, gender STRING);
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2.2、插入数据

INSERT INTO test VALUES(1, '王力红', '男'), (2, '周杰轮', '男'), (3, '林志灵', '女');
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2.3、查询数据

SELECT gender, COUNT(*) AS cnt FROM test GROUP BY gender;
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2.4、验证Hive的数据存储

Hive的数据存储在HDFS的：/user/hive/warehouse中

2.5、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://bigdatanode1:8088

3、hive客户端

3.1、HiveServer2 & Beeline

3.1.1、HiveServer2服务

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

Hive的客户端体系如下

• 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 &
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nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &
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3.1.2、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
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! connect jdbc:hive2://bigdatanode1:10000
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3.2、DataGrip & DBeaver

我这里用idea连接数据库

3.2.1、idea

• 在idea右边找到hive
  

• 配置连接，下载驱动
  

• 测试链接
  
  

• 进行操作
  

3.2.2、DBeaver

DBeaver的连接都是差不多的，注意的是DBeaver的hive驱动要自己下载并引入，默认提供的不能用。

结束！！！！
hy:41

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													人所有的拖沓都是代表他并非真正热爱。
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