记一次 Centos7.x 基于 Hadoop 3.x 集群搭建部署 Hive

雨点打透心脏的1/2处 2022-12-29 09:46 166阅读 0赞

#  #

# 一、基本信息： #

官网： [http://hive.apache.org/][http_hive.apache.org]

易百教程：[https://www.yiibai.com/hive][https_www.yiibai.com_hive]

下载地址：[http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/][http_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hive]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

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# 二、编写目的 #

1、如何在 Hadoop 集群上安装部署 Hive

2、启动 Hive ，把元数据存储在 Hdfs 上

--------------------

# 三、Hadoop 基础集群搭建 #

参考：[https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/111144524][https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_111144524]

参考：[https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/111464707][https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_111464707]

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# 四、Hive 的安装 #

1、在 master 节点安装 Mysql 数据库（Mysql 数据库安装节点可以根据需要指定，不一定非要在 master 节点上）

参考：[https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/84965680][https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_84965680]

2、创建 Hive 数据库,用户,赋予权限（此处我用的 root 用户）

3、节点创建 hive 用户

[root@master ~]# useradd hive

4、下载 Hive 的安装文件

[root@master ~]# wget -P /usr/bigdata/ https://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

![20201231003434570.png][]

5、进入 /usr/bigdata/ 目录

[root@master ~]# cd /usr/bigdata/

6、解压文件 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

[root@master bigdata]# tar zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

7、查看文件目录

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

8、创建目录

[root@master ~]# mkdir /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/tmp
    [root@master ~]# mkdir /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/logs

9、进入 Hive 的配置文件目录

[root@master ~]# cd /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf

10、在 master 节点  启动 Hadoop 集群的 HDFS 服务

[root@master ~]# /usr/bigdata/hadoop-3.3.0/sbin/start-dfs.sh
    [root@master ~]# /usr/bigdata/hadoop-3.3.0/sbin/start-yarn.sh

11、在 HDFS 中创建 Hive 的数据存储目录

[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /tmp
    [root@master ~]# hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
    [root@master ~]# hadoop fs -chmod g+w /tmp
    [root@master ~]# hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
    或
    [root@master ~]# hdfs dfs -mkdir /tmp
    [root@master ~]# hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
    [root@master ~]# hdfs dfs -chmod g+w /tmp
    [root@master ~]# hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

12、复制文件

[root@master conf]# cp hive-default.xml.template hive-site.xml
    [root@master conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh
    [root@master conf]# cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties

13、编辑 hive-site.xml 文件，配置信息

[root@master ~]# vim /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf/hive-site.xml

修改内容

<configuration>
        <property>
            <name>hive.metastore.schema.verification</name>
            <value>false</value>
        </property>
        <property>
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
            <value>/user/hive/warehouse</value>
        </property>
        <property>
            <name>hive.exec.mode.local.auto</name>
            <value>false</value>
            <description> Let Hive determine whether to run in local mode automatically </description>
        </property>
        <property>
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
            <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</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>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
            <value>root</value>
        </property>
        
        <property>
          <name>hive.cli.print.header</name>
          <value>true</value>
        </property>
        
        <property>
          <name>hive.cli.print.current.db</name>
          <value>true</value>
        </property>
        <property>
          <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
          <value>/usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/tmp/</value>
        <description>Local scratch space for Hive jobs</description>
        </property>
        <property>
          <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
          <value>/usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/tmp/</value>
          <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
        </property>
    </configuration>

14、修改 Hive 的可执行脚本 hive-env.sh

[root@master ~]# vim /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/hive-env.sh

编辑内容

export HADOOP_HEAPSIZE=1024
    HADOOP_HOME=/usr/bigdata/hadoop-3.3.0
    export HIVE_CONF_DIR=/usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/conf

15、编辑配置文件 hive-log4j2.properties

[root@master ~]# vim /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/hive-log4j2.properties

修改内容

property.hive.log.dir = /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/logs

16、编辑文件  hive-config.sh

[root@master ~]# vim /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive-config.sh

修改内容

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0
    export HADOOP_HOME=/usr/bigdata/hadoop-3.3.0
    export HIVE_HOME=/usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin

17、给整个 Hive 目录修改赋予权限

[root@master ~]# chmod -755 -R /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin

18、编辑系统环境变量

[root@master ~]# vim /etc/profile

![20201222001024923.png][]

内容如下

export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-1.8.0"
    export JRE_HOME="/usr/lib/jvm/java-1.8.0/jre"
    export HADOOP_HOME="/usr/bigdata/hadoop-3.3.0"
    export HIVE_HOME="/usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin"
    
    export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
    export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
    export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_HOME/lib/native"
    
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin
    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*:$hive_HOME/lib

19、使新配置的环境变量生效

[root@master ~]# source /etc/profile

20、下载 java mysql 的驱动包  mysql-connector-java-5.1.46.jar

把  mysql-connector-java-5.1.46.jar 放在 /tmp 目录下

把 移动到 /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/ 目录下，并修改文件名 mysql-connector-java.jar

[root@master ~]# mv /tmp/mysql-connector-java-5.1.46.jar /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/mysql-connector-java.jar

21、Mysql 数据库初始化

[root@master ~]# schematool -initSchema -dbType mysql

Mysql 数据库初始化过程如下：

![20201231003930513.png][]

Mysql 数据库初始化结果（出现如下结果，表示初始化成功）

Initialization script completed
    schemaTool completed

22、启动 Hive

[root@master ~]# /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive
    或
    [root@master ~]# hive

启动结果

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

# 五、Hive 基本命令 #

1、查看所有数据库列表

hive (default)> show databases;

2、创建数据库

hive (default)> create database db\_test;

效果如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

3、查看创建的数据库在 HDFS 中的信息（随意找一个 HDFS 客户端节点）

[root@master ~]# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse
    或
    [root@master ~]# hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse

效果如下

在任一节点执行 hdfs 命令

![2020122222422747.png][]

![20201222224328652.png][]

4、其他操作

hive (default)> create database hive_test;
    
    hive (default)> use hive_test;
    OK
    Time taken: 0.026 seconds
    
    hive (hive_test)> create table table_test(id string,name string,age int);
    OK
    Time taken: 0.362 seconds
    
    hive (hive_test)> show tables;
    OK
    tab_name
    db_test
    table_test
    Time taken: 0.024 seconds, Fetched: 1 row(s)
    
    hive (hive_test)> insert into table_test values ('1','Tom',18);
    
    hive (hive_test)> select * from table_test;
    OK
    table_test.id table_test.name table_test.age
    1 Tom 18
    Time taken: 0.208 seconds, Fetched: 1 row(s)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

# 六、报错及解决方案 #

### 1、初始化报错：Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V ###

执行初始化

[root@master ~]# schematool -initSchema -dbType mysql

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

原因：

hadoop 和 hive 的两个 guava.jar 版本不一致  
    两个位置分别位于下面两个目录：  
    /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

/usr/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/lib/

解决办法：

删除低版本的那个，将高版本的复制到低版本目录下

具体操作如下：

[root@master ~]# ll /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/
    guava-19.0.jar
    
    [root@master ~]# ll /usr/bigdata/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/
    guava-27.0-jre.jar
    
    [root@master ~]# rm -rf /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-19.0.jar
    
    [root@master ~]# cp /usr/bigdata/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /usr/bigdata/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

### 2、Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient ###

版本：Hive-3.1.2

Hadoop 环境中，某个节点上执行 hive 命令时报如下错误：

Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

原因：

说明：环境由四台服务器组成的，Hive 元数据保存在 NameNode 节点上的Mysql中，直接在 NameNode 节点上启动Hive没问题，但是在其它的节点上就报错。

在 Hive2.0.0 以前的版本，需要在一个Hive的主节点上启动两个服务：metastore 、hiveserver2 才可以登陆到Hive的命令行下。

hive --service metastore &
    hive --service hiveserver2 &

但是在2.0.0后不用启动这两个服务也可以直接敲 hive 进入命令模式。

然后上面的报错是在 hive-site.xml 文件中加入了以下几行配置：

<property>
      <name>hive.metastore.uris</name>
      <value>thrift://master:9083</value>
    </property>

但是由于 master 节点上并没有启动 metastore 服务。

解决方法：

1、如果是 Hive-2.0.0 以前的版本则需要在配置文件 `hive-site.xml `中加入上面的配置，并在主节点上启动上面提到的两个服务：metastore 、hiveserver2

2、如果是 Hive-2.0.0 的版本，不用在配置文件中加上面的配置，也不用启动上两提到的两个服务，即可登陆。

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至此，Centos7.x 基于 Hadoop 3.x 集群搭建部署 Hive 操作完毕，希望能够对您有所帮助！

[http_hive.apache.org]: http://hive.apache.org/
[https_www.yiibai.com_hive]: https://www.yiibai.com/hive
[http_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hive]: http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/93b38371c1b64f82b211b496ae3e6c2a.png
[https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_111144524]: https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/111144524
[https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_111464707]: https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/111464707
[https_blog.csdn.net_llwy1428_article_details_84965680]: https://blog.csdn.net/llwy1428/article/details/84965680
[20201231003434570.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201231003434570.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201231003637846.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20201222001024923.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222001024923.png
[20201231003930513.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201231003930513.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201231004019950.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222015749211.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xsd3kxNDI4,size_16,color_FFFFFF,t_70
[2020122222422747.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020122222422747.png
[20201222224328652.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222224328652.png
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