Linux虚拟机安装Hive(mysql安装)

news2024/10/2 12:34:05

Hive安装

    • 第01节 Hive安装部署
      • 1. 安装前准备
      • 2. 安装MySQL
      • 3. Hive安装配置
      • 4. metastore服务
    • 第02节. Hive客户端的使用
      • 1. 客户端介绍
      • 2. HiveServer2服务
      • 3. Hive CLI的使用
      • 4. beeline客户端
      • 5. DataGrip可视化客户端
    • 第02节 Hive简单使用
      • 1. 基本操作
      • 2. 查看YARN及HDFS
      • 3. 总结

第01节 Hive安装部署

1. 安装前准备

由于Hive是一款基于Hadoop的数据仓库软件，通常部署运行在Linux系统之上。因此必须要先保证服务器的基础环境正常，Hadoop环境正常运行，Hive不是分布式安装运行的软件，其分布式的特性主要借由Hadoop完成。包括分布式存储、分布式计算。

  • 创建服务端目录用于存放Hive安装文件

    # 用于存放安装包
mkdir /opt/tools
# 用于存放解压后的文件
mkdir /opt/server

  • 切换到/opt/tools目录，上传hive安装包

    cd /opt/tools

  • 共涉及到两个安装包，分别是apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz与mysql-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

2. 安装MySQL

前面提到Hive允许将元数据存储于本地或远程的外部数据库中，这种设置可以支持Hive的多会话生产环境，在本案例中采用MySQL作为Hive的元数据存储库。

  • 卸载Centos7自带mariadb

    # 查找
rpm -qa|grep mariadb
# mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64
# 卸载
rpm -e mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64 --nodeps

  • 解压mysql

    # 创建mysql安装包存放点
mkdir /opt/server/mysql
# 解压
tar xvf mysql-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /opt/server/mysql/

  • 执行安装

    # 安装依赖
yum -y install libaio
yum -y install libncurses*
yum -y install perl perl-devel
# 切换到安装目录
cd /opt/server/mysql/
# 安装
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm

  • 启动Mysql

    #启动mysql
systemctl start mysqld.service
#查看生成的临时root密码
cat  /var/log/mysqld.log | grep password

在这里插入图片描述

  • 修改初始的随机密码

    # 登录mysql
mysql -u root -p
Enter password:     #输入在日志中生成的临时密码
# 更新root密码  设置为root
set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;
set password=password('root');

  • 授予远程连接权限

    grant all privileges on *.* to 'root' @'%' identified by 'root';
# 刷新
flush privileges;

  • 控制命令

    #mysql的启动和关闭 状态查看
systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld

#建议设置为开机自启动服务
systemctl enable  mysqld
#查看是否已经设置自启动成功
systemctl list-unit-files | grep mysqld

3. Hive安装配置

  • 解压安装包

    # 切换到安装包目录
cd /opt/tools
# 解压到/root/server目录
tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /opt/server/

  • 解决Hive与Hadoop之间guava版本差异，Hive与Hadoop都存在此jar包，不过版本不同，需要删除一个。

    cd /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/
rm -rf lib/guava-19.0.jar
cp /opt/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./lib/

  • 添加mysql_jdbc驱动到hive安装包lib目录下

    # 上传mysql-connector-java-5.1.38.jar
cd /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib

  • 修改hive环境变量文件，指定Hadoop的安装路径

    cd /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
# 加入以下内容
HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.3.0
export HIVE_CONF_DIR=/opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib
export HADOOP_HEAPSIZE=1024

    hive启动的时候，默认申请的jvm堆内存大小为256M，jvm堆内存申请的太小，导致后期开启本地模式，执行复杂的sql时经常会报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，因此最好提前调整一下HADOOP_HEAPSIZE这个参数。

  • 整合hadoop

    在hadoop的配置文件core-site.xml中添加如下属性，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：

    <!-- 配置所有节点的root用户都可作为代理用户 -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<!--配置root用户能够代理的用户组为任意组-->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
<!--配置root用户能够代理的用户为任意用户-->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.users</name>
    <value>*</value>
</property>

    需要重启Hadoop集群

  • 新建 hive-site.xml 文件，内容如下，主要是配置存放元数据的 MySQL 的地址、驱动、用户名和密码等信息

    vim hive-site.xml

    <?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- 存储元数据mysql相关配置 /etc/hosts -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value> jdbc:mysql://server: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>root</value>
    </property>

    <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>server</value>
    </property>

    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>

    <!-- 远程模式部署metastore metastore地址
    主机名需要改为metastore服务所在节点，端口号无需修改，metastore服务的默认端口就是9083    
    -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://server:9083</value>
    </property>

</configuration>

  • 初始化元数据库，当使用的 hive 是 1.x 版本时，可以不进行初始化操作，Hive 会在第一次启动的时候会自动进行初

    始化，但不会生成所有的元数据信息表，只会初始化必要的一部分，在之后的使用中用到其余表时会自动创建；

  • 当使用的 hive 是 2以上版本时，必须手动初始化元数据库，初始化命令：

    cd /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin
./schematool -dbType mysql -initSchema

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ln5m1PTX-1672287568721)(5.Hive入门.assets/image-20211110100652604.png)]

  • 初始化成功会在mysql中创建74张表

在这里插入图片描述

4. metastore服务

Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据，对外暴露服务地址，让各种客户端通 过连接metastore服务，由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。

有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码 ，只需要连接metastore 服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。

为方便后续使用Hive相关命令，将Hive加入到环境变量中。

  • 添加环境变量

    vim /etc/profile
export HIVE_HOME=/opt/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

  • 使用配置的环境变量立即生效

    source /etc/profile

  • 启动metastore服务

    #前台启动  关闭ctrl+c
/opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin/hive --service metastore
#前台启动开启debug日志
/opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin/hive --service metastore --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console  
#后台启动 进程挂起  关闭使用jps + kill -9 日志将会被记录到当前目录的metastore.log中
nohup /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin/hive --service metastore >metastore.log 2>&1 &
#nohup：放在命令开头，表示不挂起，也就是关闭终端进程也继续保持运行状态
#&：放在命令结尾，表示后台运行
#2>&1：表示将错误重定向到标准输出上
#一般会组合使用：nohup  [xxx命令操作]> file  2>&1 &，表示将xxx命令运行的结果输出到file中，并保持命令启动的进程在后台运行。

第02节. Hive客户端的使用

1. 客户端介绍

Hive发展至今，总共历经了两代客户端工具

  • 第一代客户端（deprecated不推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/hive, 是一个 shellUtil。主要功能：一是可用于以 交互或批处理模式运行Hive查询；二是用于Hive相关服务的启动，比如metastore服务。
  • 第二代客户端（recommended 推荐使用）：$HIVE_HOME/bin/beeline，是一个JDBC客户端，是官方推荐使用的Hive命令行工具，和第一代客户端相比，性能加强安全性提高。

2. 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。

HiveServer2通过Metastore服务读写元数据。所以在远程模式下，启动HiveServer2之前必须先首先启动 metastore服务。

远程模式下，Beeline客户端只能通过HiveServer2服务访问Hive。而bin/hive是通过Metastore服务访问的。

两代客户端的区别：

启动hiveserver2服务

nohup /opt/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin/hiveserver2 >> hiveServer2.log 2>&1 &

3. Hive CLI的使用

help命令

使用 hive -H 或者 hive --help 命令可以查看所有命令的帮助，显示如下：

usage: hive
 -d,--define <key=value>         Variable subsitution to apply to hive 
                                 commands. e.g. -d A=B or --define A=B --定义用
户自定义变量
   --database <databasename>     Specify the database to use -- 指定使用的数据库
 -e <quoted-query-string>         SQL from command line   -- 执行指定的 SQL
 -f <filename>                   SQL from files   --执行 SQL 脚本
 -H,--help                       Print help information -- 打印帮助信息
   --hiveconf <property=value>   Use value for given property   --自定义配置
   --hivevar <key=value>         Variable subsitution to apply to hive --自定义
变量
                                 commands. e.g. --hivevar A=B
 -i <filename>                   Initialization SQL file --在进入交互模式之前运行
初始化脚本
 -S,--silent                     Silent mode in interactive shell   --静默模式
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the 
console) --详细模式

交互式命令行

直接使用 Hive 命令，不加任何参数，即可进入交互式命令行，输入show databases命令可以看到默认的数据库，则代表连接成功。

在这里插入图片描述

执行SQL命令

在不进入交互式命令行的情况下，可以使用 hive -e 执行 SQL 命令。

hive -e 'select * from emp';

执行SQL脚本

用于执行的 sql 脚本可以在本地文件系统，也可以在 HDFS 上。

# 本地文件系统
hive -f /usr/file/simple.sql;
# HDFS文件系统
hive -f hdfs://node01:8020/tmp/simple.sql;

创建测试数据库

create database test;--创建数据库

第一次创建数据库时，会在HDFS自动创建初始目录，用户Hive数据存储，此步必须完成，否则后面的beeline无法连接。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xawdiLL6-1672287568722)(5.Hive安装.assets/image-20221223202405126.png)]

4. beeline客户端

使用命令行客户端beeline进行远程访问

# 启动beeline客户端
./beeline -u jdbc:hive2://192.168.80.100:10000 -n root
show databases;

5. DataGrip可视化客户端

操作Hive时，有很多可视化的第三方客户端可供选择，常见的有DataGrip、Dbeaver等，这些都是通过JDBC的方式连接HiveServer2的图形界面工具，使用第三方的可视化工具开发SQL会更方便快捷。

DataGrip是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby 、MySQL、Oracle、SQL Server等，也支持几乎所有主流的大数据生态圈SQL软件。

DataGrip提供免费的30天试用（2020版本不需要注册账号即可使用），下载地址：https://www.jetbrains.com/zh-cn/datagrip/download/other.html

创建项目

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vzFd4XUt-1672287568723)(5.Hive安装.assets/image-20221223204943060.png)]

关联本地目录，后续创建的代码都会自动存储到此目录

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7r0g0Gck-1672287568724)(5.Hive安装.assets/image-20221223205034704.png)]

创建SQL文件

配置数据源

安装驱动

下载

下载驱动后，修改连接信息

查看数据库信息

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7BHPy4L8-1672287568724)(5.Hive安装.assets/image-20221223203048225.png)]

切换默认数据库

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ICmXkh6b-1672287568725)(5.Hive安装.assets/image-20221223202939743.png)]

执行SQL

选中需要执行的SQL，点击运行按钮即可

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WmaKdDnz-1672287568725)(5.Hive安装.assets/image-20221223203155119.png)]

第02节 Hive简单使用

在hive中创建、切换数据库，创建表并执行插入数据操作，最后查询是否插入成功。

1. 基本操作

  • 连接Hive

    hive

  • 数据库操作

    create database test;--创建数据库
show databases;--列出所有数据库
use test;--切换数据库

  • 表操作

    -- 建表
create table t_student(id int,name varchar(255));
-- 插入一条数据
insert into table t_student values(1,"potter");
-- 查询表数据
select * from t_student;

    在执行插入数据的时候，发现插入速度极慢，sql执行时间很长，花费了26秒，并且显示了MapReduce程序的进度

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GIREHvT9-1672287568726)(5.Hive入门.assets/image-20211110112952895.png)]

2. 查看YARN及HDFS

登录Hadoop YARN观察是否有MapReduce程序执行，地址：http://192.168.40.100:8088，需要根据自己的服务器IP进行更换

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6aWLJ86i-1672287568726)(5.Hive入门.assets/image-20211110113345560.png)]

发现运行的任务名称就是所执行的SQL语句，任务的类型为MapReduce，最终状态为SUCCEEDED。

登录Hadoop HDFS浏览文件系统，根据Hive的数据模型，表的数据最终是存储在HDFS和表对应的文件夹下的。

地址：http://192.168.40.100:9870/，需要根据自己的服务器IP进行更换

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1TrYcjGj-1672287568727)(5.Hive入门.assets/image-20211110113611203.png)]

3. 总结

  • Hive SQL语法和标准SQL很类似,使得学习成本降低不少。

  • Hive底层是通过MapReduce执行的数据插入动作,所以速度慢。

  • 如果大数据集这么一条一条插入的话是非常不现实的，成本极高。

  • Hive应该具有自己特有的数据插入表方式，结构化文件映射成为表。

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小程序发布体验版流程

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一、微信开发者工具操作 1. 点击 工具 -> 上传&#xff08;或 直接点击右上角“上传”按钮&#xff09; 【注意】 如果使用的测试 appid 则【上传】按钮不能点击&#xff0c;必须使用真实 appid 2. 如果之前有发布过体验版&#xff0c;会提示继续操作将会覆盖之前的体验版…
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