分布式计算概述

YARN概述

YARN架构

核心架构

辅助架构

MapReduce 概述

配置相关文件

提交MapReduce到YARN

Hive

Hive架构

Hive在VMware部署

Hive的启动

数据库操作

数据表操作

内部表操作

外部表操作

数据加载和导出

数据加载LOAD

数据加载 - INSERT SELECT 语法

hive表数据导出 - insert overwrite 方式

分区表

分布式计算概述

分散->汇总模式：（MapReduce就是这种模式）

1. 将数据分片，多台服务器各自负责一部分数据处理

2. 然后将各自的结果，进行汇总处理

3. 最终得到想要的计算结果

中心调度->步骤执行模式：（大数据体系的Spark、Flink等是这种模式）

1. 由一个节点作为中心调度管理者

2. 将任务划分为几个具体步骤

3. 管理者安排每个机器执行任务

4. 最终得到结果数据

YARN概述

YARN 即Hadoop内提供的进行分布式资源调度的组件

一般来说，MapReduce最好是在YARN的管控下进行

Map任务喝Reduce任务分别向YARN申请资源，然后YARN根据现存的资源进行任务分配

YARN架构

核心架构

主从架构，有两个角色：ResourceManager（主），NodeManager（从）

ResourceManager：整个集群的资源调度者，负责协调调度各个程序所需的资源。
NodeManager：单个服务器的资源调度者，负责调度单个服务器上的资源提供给应用程序使用

当任务发起时，ResourceManager进行总的资源调度（每个服务器分配多少内存），然后NodeManager使用容器Container，预先占用这一部分资源，然后将这一部分资源提供给程序使用

辅助架构

除了这两个角色，还可以搭配两个辅助角色使得YARN更加稳定

代理服务器(ProxyServer)：Web Application Proxy Web应用程序代理
历史服务器(JobHistoryServer)：应用程序历史信息记录服务

Web应用代理(Web Application Proxy)

代理服务器，即Web应用代理是 YARN 的一部分。默认情况下，它将作为资源管理器(RM)的一部分运行，但是可以配置为在独立模式下运行。使用代理的原因是为了减少通过 YARN 进行基于网络的攻击的可能性。

JobHistoryServer历史服务器

历史服务器的功能很简单：记录历史运行的程序的信息以及产生的日志并提供WEB UI站点供用户使用浏览器查看。

一般来说，日志运行在容器中，如果想查看日志则需要去不同的服务器调用不同意的容器，比较麻烦，于是就可以统一收集到HDFS，由历史服务器托管为WEB UI供用户在浏览器统一查看

MapReduce 概述

• MapReduce 是 Hadoop 中的分布式计算组件

• MapReduce 可以以分散 -> 汇总（聚合）模式执行分布式计算任务，提供两个接口

• map 接口，主要提供 “ 分散 ” 功能，由服务器分布式处理数据

• reduce 接口，主要提供 “ 汇总 ” 功能，进行数据汇总统计得到结果

以一个统计问题为例子，例如要统计一个很长的字符串A里面有多少个字母a，那么假设我有四个服务器

设置三个服务器为分散服务器，一个服务器为汇总服务器，那么会把A map成三分，然后分别计算，最后把结果reduce到汇总服务器

配置相关文件

$HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：

• mapred-env.sh 文件，添加如下环境变量

#设置JDK路径
export JAVA_HOME=/export /server /jdk
#设置JobHistoryServer进程内存为1G
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
#设置日志级别为INFO
export HADO0P_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO，RFA

•mapred-site.xml文件，添加如下配置信息

  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>node1:10020</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>node1:19888</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/tmp</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/done</value>
    <description></description>
  </property>
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>

在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：

• yarn-env.sh 文件，添加如下 4 行环境变量内容：

#设置JDK路径的环境变量
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
#设置HADOOP_HOME的环境变量
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
#设置配置文件路径的环境变量
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
#设置目志文件路径的环境变量
export HADOOP LOG DIR=$HADO0P_HOME/logs

• yarn-site.xml 文件，配置如图属性

<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
    <description></description>
</property>

  <property>
    <name>yarn.web-proxy.address</name>
    <value>node1:8089</value>
    <description>proxy server hostname and port</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/tmp/logs</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>


<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>node1</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data/nm-local</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/data/nm-log</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
    <value>10800</value>
    <description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
  </property>



  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    <description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
  </property>

然后复制到另外两个节点中去

scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node2: `pwd`/
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node3: `pwd`/

最后启动：

一键启动YARN 集群： $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

会基于yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.hostname来决定在哪台机器上启动resourcemanager

会基于 workers 文件配置的主机启动 NodeManager

一键停止YARN 集群： $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh

在当前机器，单独启动或停止进程

        $HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start|stop resourcemanager|nodemanager|proxyserver

        start和stop决定启动和停止

        可控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver三种进程

历史服务器启动和停止

        $HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start|stop historyserver

一般来说，运行下面就可以了

start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver

可以通过 node1:8088这个端口检测yarn运行情况

提交MapReduce到YARN

一般来说不会直接写MapReduce代码，但是Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码，我们无需编程，只需要通过命令即可使用。

• 这些内置的示例 MapReduce 程序代码，都在：

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar 这个文件内。

• 可以通过 hadoop jar 命令来运行它，提交 MapReduce 程序到 YARN 中。

语法： hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ... [程序参数]

这里举一个例子：

hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /data/test.txt /data/wc

使用wordcount这个方法，对test.txt进行运算，意思就是统计单词的数量，把结果存储到wc文件夹中：

也可以进入node1:8088查看状态

Hive

MapReduce支持程序开发（Java、Python等）但不支持SQL开发，Apache Hive是一款分布式SQL计算的工具，其主要功能是：将SQL语句翻译成MapReduce程序运行

Hive架构

要实现分布式SQL计算，起码需要两种过程：

元数据管理：管理数据的位置，数据结构，数据描述，例如select age from table1，这样一条语句，需要存储table1的位置，age列对应的数据等等

SQL解析器：SQL分析，SQL到MapReduce程序的转换，提交MapReduce程序运行并收集执行结果

元数据存储

通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

-- Hive提供了 Metastore 服务进程提供元数据管理功能

Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器

完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。

这部分内容不是具体的服务进程，而是封装在Hive所依赖的Jar文件即Java代码中

用户接口

包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。

-- Hive提供了 Hive Shell、 ThriftServer等服务进程向用户提供操作接口

Hive在VMware部署

Hive是一个单机工具，只需要部署到一台服务器即可

以下步骤来自：第四章-04-[实操]Hive在VMware虚拟机中部署_哔哩哔哩_bilibili

1、在node1节点上配置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:
 
mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'Root!@#$';

# 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';

/usr/bin/mysqladmin -u root password 'root'

grant all privileges on *.* to root@"%" identified by 'root' with grant option;  
flush privileges;

2、配置hadoop

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

3：下载解压Hive

• 切换到 hadoop 用户

su - hadoop

• 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/

• 设置软连接

ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive

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/

5：配置Hive

• 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

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

<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</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>123456</value>
  </property>

  <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value>node1</value>
  </property>

  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://node1:9083</value>
  </property>

  <property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
    <value>false</value>
  </property>

</configuration>

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;

• 执行元数据库初始化命令：

cd /export/server/hive

bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

# 初始化成功后，会在MySQ L的hive库中新建74张元数据管理的表。

步骤7：启动Hive（使用Hadoop用户）

• 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

• 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

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

. Hive中创建的库和表的数据，存储在HDFS中，默认存放在：hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse中。

Hive的启动

上面说到启动hive有两种方式，即前台方式和后台方式

bin/hive这种就是直接 Hive的Shell客户端，写mysql代码

HiveServer2这种方式就是给第三方软件一个接口，可以使用第三方软件连接到hive，从而更方便的写mysql代码

HiveServer2是Hive内置的一个ThriftServer服务，提供Thrift端口（默认10000）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

启动方法：

#先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
nohup bin/hive --service metastore 
nohup bin/hive --service hiveserver2

测试一下接口：

 netstat -anp|grep 10000

说明 HiveServer2位于71625端口，且提供了端口号为10000的thrift端口

数据库操作

• 创建数据库

create database if not exists myhive;

use myhive;

• 查看数据库详细信息

desc database myhive;

• 创建数据库并指定hdfs存储位置

create database myhive2 location '/myhive2';

使用location关键字，可以指定数据库在HDFS的存储路径。

• 删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错

drop database myhive;

• 强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除

drop database myhive2 cascade;

数据表操作

创建表的语法：

•EXTERNAL，创建外部表
•PARTITIONED BY，分区表
•CLUSTERED BY，分桶表
•STORED AS，存储格式
•LOCATION，存储位置

内部表操作

hive中的表可以分为 内部表外部表分区表分桶表

• 内部表（ CREATE TABLE table_name ...... ）

未被external关键字修饰的即是内部表，即普通表。内部表又称管理表,内部表数据存储的位置由hive.metastore.warehouse.dir参数决定（默认：/user/hive/warehouse），删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据，因此内部表不适合和其他工具共享数据。

• 外部表（ CREATE EXTERNAL TABLE table_name ......LOCATION...... ）

被external关键字修饰的即是外部表，即关联表。

外部表是指表数据可以在任何位置，通过LOCATION关键字指定。数据存储的不同也代表了这个表在理念是并不是Hive内部管理的，而是可以随意临时链接到外部数据上的。

所以，在删除外部表的时候， 仅仅是删除元数据（表的信息），不会删除数据本身。

在创建完内部表并赋值后，可以查看内容，一半默认是存储在/user/hive/warehouse中，也可使用location替换：

可以看到列之间没有分割，其实只是我们看不到，默认的数据分隔符是：”\001”是一种特殊字符，是ASCII值，键盘是打不出来

在某些文本编辑器中是显示为SOH的。

当然，分隔符我们是可以自行指定的。

在创建表的时候可以自己决定：

create table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t';

• row format delimited fields terminated by '\t' ：表示以 \t 分隔

查看表的信息：

desc formatted table;

外部表操作

外部表的数据和表是独立的，可以分别建立

比如先建立表，再建立数据文件

1、现在linux上建立文件date\test.txt:

vim test.txt
1    qqqq
2    wwww
3    eeee

2、创建外部表，这里必须规定分隔符，且必须跟上述文件中的分隔符一样

create external table test_ext1(id int, name string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’ location ‘/tmp/test_ext1’;

3、把linux的文件放入hive的表对应的文件夹中

 hdfs dfs -put -f test.txt /tmp/test_ext1/

此时查看表test_ext1就可以看到对应内容了

4、但是如果此时修改test.txt文件，表的数据也会变化

但是在hive中删除表，不会删除数据文件

同理先有数据文件再有表也可以

内部表和外部表可以相互转换

alter table stu set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
alter table stu set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

数据加载和导出

数据加载LOAD

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename;

1、[LOCAL]:数据如果在linux本地，使用LOCAL，如果在hdfs中不使用

2、[OVERWRITE] 是否覆盖

基于HDFS进行load加载数据，源数据文件会消失（本质是被移动到表所在的目录中）

数据加载 - INSERT SELECT 语法

我们也可以通过SQL语句，从其它表中加载数据。

INSERT [OVERWRITE | INTO] TABLE tablename1 
[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) 
[IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;

例如想要数据翻倍：

insert into test_ext1 select * from test_ext1

这种方式会执行mapreduce，小数据下会比较慢

hive表数据导出 - insert overwrite 方式

insert overwrite [local] directory ‘path’ select_statement1 FROM from_statement;

如果要导出到linux系统，就带local

例如

insert overwrite local directory '/home/hadoop/export1' select * from test_load ;

此处导出时的分隔符还是默认的，也可以自己定义分隔符

insert overwrite local directory '/home/hadoop/export2' 
row format delimited fields terminated by '\t' select * from test_load;

分区表

在hive中可以把大的数据进行分类，放置在不同的文件夹中进行存储，那么在操作时就会变得更加快速和简便

比如要存储不同月份的销售数据，那么可以根据月份进行分区，不同的月份创建不同的文件夹存放数据

语句：

create table tablename(...) partitioned by (分区列 列类型, ......) 
row format delimited fields terminated by '';

实例：创建 partition_test表并按照month分区

create table partition_test(id int,name string) partitioned by (month string)
row format delimited fields terminated by '\t';

提前准备好test.txt文件：

上传数据并设置月份：

load data local inpath '/export/server/hive/date/test.txt' 
into table partition_test partition(month='202208');

最终：

又上传一遍，设置为202209：

load data local inpath '/export/server/hive/date/test.txt' 
into table partition_test partition(month='202209');

但是在文件中，会按照月份进行分别存放

当然也可以创建多级分区

create table partition_test(id int,name string) 
partitioned by (year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t';

这样就会按照年月日进行分区了

Hadoop：YARN、MapReduce、Hive操作

分布式计算概述

YARN概述

YARN架构

核心架构

辅助架构

MapReduce 概述

配置相关文件

提交MapReduce到YARN

Hive

Hive架构

Hive在VMware部署

Hive的启动

数据库操作

数据表操作

内部表操作

外部表操作

数据加载和导出

数据加载LOAD

数据加载 - INSERT SELECT 语法

hive表数据导出 - insert overwrite 方式

分区表

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