Hive学习之路（四）Hive的连接3种连接方式

逃离我推掉我的手 2022-04-11 02:51 364阅读 0赞

**目录**

*  [一、CLI连接][CLI]
 *  [二、HiveServer2/beeline][HiveServer2_beeline]
    
     *  [1、修改 hadoop 集群的 hdfs-site.xml 配置文件][1_ hadoop _ hdfs-site.xml]
     *  [2、修改 hadoop 集群的 core-site.xml 配置文件][2_ hadoop _ core-site.xml]
 *  [三、Web UI][Web UI]

**正文**

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## 一、CLI连接 ##

进入到 bin 目录下，直接输入命令：

![复制代码][copycode.gif]

\[hadoop@hadoop3 ~\]$ **hive**  
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.  
SLF4J: Found binding in \[jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class\]  
SLF4J: Found binding in \[jar:file:/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class\]  
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html\#multiple\_bindings for an explanation.  
SLF4J: Actual binding is of type \[org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory\]

Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/hive-common-2.3.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true  
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.  
hive> **show databases;**  
OK  
default  
myhive  
Time taken: 6.569 seconds, Fetched: 2 row(s)  
hive>

![复制代码][copycode.gif]

![1228818-20180404094203204-1654342331.png][]

启动成功的话如上图所示，接下来便可以做 hive 相关操作

补充：

1、上面的 hive 命令相当于在启动的时候执行：**hive --service cli**

2、使用 **hive --help**，可以查看 hive 命令可以启动那些服务

3、通过 **hive --service serviceName --help** 可以查看某个具体命令的使用方式

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## 二、HiveServer2/beeline ##

在现在使用的最新的 hive-2.3.3 版本中：都需要对 hadoop 集群做如下改变，否则无法使用

### 1、修改 hadoop 集群的 hdfs-site.xml 配置文件 ###

加入一条配置信息，表示启用 webhdfs

<property>
     <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
     <value>true</value>
    </property>

### 2、修改 hadoop 集群的 core-site.xml 配置文件 ###

加入两条配置信息：表示设置 hadoop 的代理用户

![复制代码][copycode.gif]

<property>
     <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
     <value>*</value>
    </property>
    <property>
     <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
     <value>*</value>
    </property>

![复制代码][copycode.gif]

配置解析：

hadoop.proxyuser.hadoop.hosts 配置成\*的意义，表示任意节点使用 hadoop 集群的代理用户 hadoop 都能访问 hdfs 集群，hadoop.proxyuser.hadoop.groups 表示代理用户的组所属

以上操作做好了之后（最好重启一下HDFS集群），请继续做如下两步：

**第一步：先启动 hiveserver2 服务**

启动方式，（假如是在 hadoop3 上）：

启动为前台：hiveserver2

![复制代码][copycode.gif]

[hadoop@hadoop3 ~]$ hiveserver2
    2018-04-04 10:21:49: Starting HiveServer2
    SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
    SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]

![复制代码][copycode.gif]

![1228818-20180404102339802-1449905367.png][]

启动会多一个进程

![1228818-20180404102444648-1107890873.png][]

启动为后台：

nohup hiveserver2 1>/home/hadoop/hiveserver.log 2>/home/hadoop/hiveserver.err &
    或者：nohup hiveserver2 1>/dev/null 2>/dev/null &
    或者：nohup hiveserver2 >/dev/null 2>&1 &

以上 3 个命令是等价的，第一个表示记录日志，第二个和第三个表示不记录日志

命令中的 1 和 2 的意义分别是：

**1：表示标准日志输出**

**2：表示错误日志输出 如果我没有配置日志的输出路径，日志会生成在当前工作目录，默认的日志名称叫做： nohup.xxx**

[hadoop@hadoop3 ~]$ nohup hiveserver2 1>/home/hadoop/log/hivelog/hiveserver.log 2>/home/hadoop/log/hivelog/hiveserver.err &
    [1] 4352
    [hadoop@hadoop3 ~]$

![1228818-20180404102754557-1513350234.png][]

PS：nohup 命令：如果你正在运行一个进程，而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束， 那么可以使用 nohup 命令。该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。 nohup 就是不挂起的意思(no hang up)。 该命令的一般形式为：nohup command &

**第二步：然后启动 beeline 客户端去连接：**

执行命令：

![复制代码][copycode.gif]

[hadoop@hadoop3 ~]$ beeline -u jdbc:hive2//hadoop3:10000 -n hadoop
    SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
    SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
    scan complete in 1ms
    scan complete in 2374ms
    No known driver to handle "jdbc:hive2//hadoop3:10000"
    Beeline version 2.3.3 by Apache Hive
    beeline>

![复制代码][copycode.gif]

![1228818-20180404103024076-887839080.png][]

\-u : 指定元数据库的链接信息

\-n : 指定用户名和密码

另外还有一种方式也可以去连接：

先执行 beeline

然后按图所示输入：!connect jdbc:hive2://hadoop02:10000

按回车，然后输入用户名，这个 用户名就是安装 hadoop 集群的用户名

![复制代码][copycode.gif]

[hadoop@hadoop3 ~]$ beeline
    SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
    SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
    Beeline version 2.3.3 by Apache Hive
    beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop3:10000
    Connecting to jdbc:hive2://hadoop3:10000
    Enter username for jdbc:hive2://hadoop3:10000: hadoop
    Enter password for jdbc:hive2://hadoop3:10000: ******
    Connected to: Apache Hive (version 2.3.3)
    Driver: Hive JDBC (version 2.3.3)
    Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
    0: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

![复制代码][copycode.gif]

![1228818-20180404103449430-1687396282.png][]

接下来便可以做 hive 操作

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## 三、Web UI ##

1、 下载对应版本的 src 包：apache-hive-2.3.2-src.tar.gz

2、 上传，解压

tar -zxvf apache-hive-2.3.2-src.tar.gz

3、 然后进入目录$\{HIVE\_SRC\_HOME\}/hwi/web，执行打包命令:

jar -cvf hive-hwi-2.3.2.war \*

在当前目录会生成一个 hive-hwi-2.3.2.war

4、 得到 hive-hwi-2.3.2.war 文件，复制到 hive 下的 lib 目录中

cp hive-hwi-2.3.2.war $\{HIVE\_HOME\}/lib/

5、 修改配置文件 hive-site.xml

![复制代码][copycode.gif]

<property>
     <name>hive.hwi.listen.host</name>
     <value>0.0.0.0</value>
     <description>监听的地址</description>
    </property>
    <property>
     <name>hive.hwi.listen.port</name>
     <value>9999</value>
     <description>监听的端口号</description>
    </property>
    <property>
     <name>hive.hwi.war.file</name>
     <value>lib/hive-hwi-2.3.2.war</value>
     <description>war 包所在的地址</description>
    </property>

![复制代码][copycode.gif]

6、 复制所需 jar 包

1、cp $\{JAVA\_HOME\}/lib/tools.jar $\{HIVE\_HOME\}/lib

2、再寻找三个 jar 包，都放入$\{HIVE\_HOME\}/lib 目录：

commons-el-1.0.jar

jasper-compiler-5.5.23.jar

jasper-runtime-5.5.23.jar

不然启动 hwi 服务的时候会报错。

7、 安装 ant

> 1、 上传 ant 包：apache-ant-1.9.4-bin.tar.gz
> 
> 2、 解压 tar -zxvf apache-ant-1.9.4-bin.tar.gz -C ~/apps/
> 
> 3、 配置环境变量 vi /etc/profile 在最后增加两行： export ANT\_HOME=/home/hadoop/apps/apache-ant-1.9.4 export PATH=$PATH:$ANT\_HOME/bin 配置完环境变量别忘记执行：source /etc/profile
> 
> 4、 验证是否安装成功
> 
> ![1228818-20180404105055045-2058439962.png][]
> 
>

8、上面的步骤都配置完，基本就大功告成了。进入$\{HIVE\_HOME\}/bin 目录：

$\{HIVE\_HOME\}/bin/hive --service hwi

或者让在后台运行： nohup bin/hive --service hwi > /dev/null 2> /dev/null &

9、 前面配置了端口号为 9999，所以这里直接在浏览器中输入: hadoop02:9999/hwi

10、至此大功告成

![1228818-20180404105149756-1584607098.png][]

[CLI]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_label0
[HiveServer2_beeline]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_label1
[1_ hadoop _ hdfs-site.xml]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_label1_0
[2_ hadoop _ core-site.xml]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_label1_1
[Web UI]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_label2
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html#_labelTop
[copycode.gif]: /images/20220411/9a27018c5c734ab7854348f4f03aea1c.png
[1228818-20180404094203204-1654342331.png]: /images/20220411/d6f0ba3af7a5494ab713c25328da36a5.png
[1228818-20180404102339802-1449905367.png]: /images/20220411/81e27b1ad0a34ae08df8620017fc09aa.png
[1228818-20180404102444648-1107890873.png]: /images/20220411/a1943c40a2fe415c9e3752ef56d60dc1.png
[1228818-20180404102754557-1513350234.png]: /images/20220411/9752ff0d8c034b7092c6e3e9dfb334ef.png
[1228818-20180404103024076-887839080.png]: /images/20220411/4954951f72b04b858107e726071197cd.png
[1228818-20180404103449430-1687396282.png]: /images/20220411/bd9b28a85b854b9ca6edc87ac50bb4a2.png
[1228818-20180404105055045-2058439962.png]: /images/20220411/3445e41dca6d4148baa61ff036898b0e.png
[1228818-20180404105149756-1584607098.png]: /images/20220411/9439d8cadcf04f1092fc77ac7df7ec3a.png