开源大数据集群部署（十八）Hive 安装部署

news2024/12/24 21:26:41

作者：櫰木

1 创建hive Kerberos主体

bash /root/bigdata/getkeytabs.sh /etc/security/keytab/hive.keytab hive

2 安装

在hd1.dtstack.com主机root权限下操作：

  • 解压包
[root@hd3.dtstack.com software]# tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C  /opt
ln -s /opt/apache-hive-3.1.2-bin /opt/hive
  • 设置环境变量
[root@hd3.dtstack.com software]# source /etc/profile
  • 修改hive-env.sh
[root@hd3.dtstack.com conf]# cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf
[root@hd3.dtstack.com conf]# cat >hive-env.sh<<EOF
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export HIVE_HOME=/opt/hive
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/conf
if [ "$SERVICE" = "hiveserver2" ] ; then
        HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9611   -javaagent:/opt/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9511:/opt/prometheus/hiveserver2.yml"
fi
if [ "$SERVICE" = "metastore" ] ; then
        HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9606   -javaagent:/opt/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9506:/opt/prometheus/hive_metastore.yml"
fi
 
 
TEZ_CONF_DIR=/opt/tez/conf/tez-site.xml
TEZ_JARS=/opt/tez
EOF
  • 修改hive-site.xml（含kerberos配置）
[root@hd1.dtstack.com conf]# cat >hive-site.xml<<EOF
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hd1.dtstack.com:3306/metastore?allowPublicKeyRetrieval=true</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.cluster.delegation.token.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.thrift.DBTokenStore</value>
        <description>Hive defaults to MemoryTokenStore, or ZooKeeperTokenStore</description>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.thrift.impersonation.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.scratchdir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.reloadable.aux.jars.path</name>
        <value>/user/hive/udf</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.dynamic.partition</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
        <value>nonstrict</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.webui.host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.webui.port</name>
        <value>10002</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>hd1.dtstack.com:2181,hd3.dtstack.com:2181,hd2.dtstack.com:2181</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
        <value>300</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.async.exec.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.timeout</name>
        <value>3600000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.session.check.interval</name>
        <value>60000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.enable.doAs</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.merge.mapfile</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.merge.size.per.task</name>
        <value>256000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage</name>
        <value>0.9</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.mapjoin.smalltable.filesize</name>
        <value>25000000L</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage</name>
        <value>0.55</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.merge.mapredfiles</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode</name>
        <value>100</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.max.dynamic.partitions</name>
        <value>1000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
        <value>100000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapred.reduce.tasks</name>
        <value>-1</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.bytes.per.reducer</name>
        <value>64000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.max</name>
        <value>1099</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size</name>
        <value>20000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.executor.cores</name>
        <value>4</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.executor.memory</name>
        <value>456340275B</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.driver.memory</name>
        <value>966367641B</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.yarn.driver.memoryOverhead</name>
        <value>102000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.yarn.executor.memoryOverhead</name>
        <value>76000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.map.aggr</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.map.aggr.hash.percentmemory</name>
        <value>0.5</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.merge.sparkfiles</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name>
        <value>16000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.fetch.task.conversion</name>
        <value>minimal</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.fetch.task.conversion.threshold</name>
        <value>32000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
        <value>600s</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.operation.timeout</name>
        <value>6h</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.timeout</name>
        <value>3600000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.check.operation</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.webui.max.threads</name>
        <value>50</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.connect.retries</name>
        <value>10</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.stats.autogather</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
       <property>
       <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>
            <value>true</value>-->
       </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.execution.engine</name>
        <value>tez</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hd1.dtstack.com:9083</value>
        <description>A comma separated list of metastore uris on which metastore service is running</description>
    </property>
 
 
    <!-- hive开启kerberos -->
 
    
 
    <!-- hivemetastore conf -->
    <property>
        <name>hive.metastore.sasl.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.sasl.qop</name>
        <value>auth</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.kerberos.keytab.file</name>
        <value>/etc/security/keytab/hive.keytab</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.kerberos.principal</name>
        <value>hive/_HOST@DTSTACK.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.authentication</name>
        <value>kerberos</value>
    </property>
 
    <!-- hiveserver2 conf -->
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authenticator.manager</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.HadoopDefaultMetastoreAuthenticator</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authorization.auth.reads</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authorization.manager</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.StorageBasedAuthorizationProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.allow.user.substitution</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.pre.event.listeners</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.AuthorizationPreEventListener</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.server2.authentication.kerberos.principal</name>
        <value>hive/_HOST@DTSTACK.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.authentication.kerberos.keytab</name>
        <value>/etc/security/keytab/hive.keytab</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
        <value>hiveserver2</value>
</property>
</configuration>
EOF
  • 创建hdfs相关目录
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -mkdir -p  /user/hive/warehouse
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -mkdir /tmp
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -chmod g+w /tmp  /user/hive/warehouse
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -chmod 777  /user/hive/warehouse
  • 添加驱动
[root@hd3.dtstack.com conf]# cp /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib
[root@hd3.dtstack.com conf]# cp /opt/hadoop/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib
[root@hd3.dtstack.com conf]# chown -R hive:hadoop /opt/apache-hive-3.1.2-bin

3 hive初始化

  • 在hd1.dtstack.com主机上创建hive元数据库
mysql> create database metastore;
create user 'hive'@'%' identified by '123456';
grant all privileges on metastore.* to 'hive'@'%' ;

在这里插入图片描述

说明：

  • 创建的元数据名是metastore
  • 登录用户使用的mysql root权限，在生产中建议使用hive专属mysql用户
  • 在hd1.dtstack.com主机上初始化hive
[root@hd3.dtstack.com conf]# cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin
[root@hd3.dtstack.com bin]# schematool -dbType mysql -initSchema hive 123456
  • 在hd1.dtstack.com主机上修改core-site.xml

修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件，增加如下内容：

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

说明：在hadoop集群安装过程中已经提前预配，本步骤可省略

  • 在hd1.dtstack.com上重启hadoop集群
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$stop-yarn.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$stop-dfs.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$start-dfs.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$start-yarn.sh

4 hive 环境变量配置(在前置中已配置可忽略)

在/etc/profile中加入hadoop集群环境变量

#hive
export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

5 安装tez(每个节点都需安装)

Hive3.x版本默认支持tez，需要添加tez依赖
解压

cd  /opt/bigdata
tar -xzvf apache-tez-0.10.2-bin.tar.gz -C /opt
ln -s /opt/apache-tez-0.10.2-bin /opt/tez

创建hdfs的tez目录，

hdfs dfs -mkdir /tez
cd  /opt/tez/share
hdfs dfs -put  tez.tar.gz /tez
cd /opt/tez/conf/
配置tez-site.xml
<configuration>
 
    <property>
        <name>tez.lib.uris</name>
        <value>${fs.defaultFS}/tez/tez.tar.gz</value>
    </property>
 
<property>
     <name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name>
     <value>true</value>
</property>
<property>
     <name>tez.history.logging.service.class</name>        
     <value>org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService</value>
</property>
 <property>
    <name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.am.resource.memory.mb</name>
     <value>2048</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.am.resource.cpu.vcores</name>
     <value>1</value>
  </property>
 <property>
<name>hive.tez.container.size</name>
     <value>2048</value>
</property>
  <property>
     <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name>
     <value>0.4</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.task.resource.memory.mb</name>
     <value>1024</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.task.resource.cpu.vcores</name>
     <value>1</value>
  </property>
 
  <property>
     <name>tez.runtime.compress</name>
     <value>true</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.runtime.compress.codec</name>
     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  </property>
 
</configuration>

分发tez-site.xml到hadoop和hive的conf路径下

cp conf/tez-site.xml /opt/hive/conf
cp conf/tez-site.xml /opt/hadoop/etc/hadoop

拷贝tez的lib包到hive的lib目录下

cp /opt/tez/lib/* /opt/hive/lib

6 hive启动

  • 创建启停脚本(hd1.dtstack.com)
cd /opt/hive/bin
 
cat >start_hive.sh <<EOF
#!/bin/sh
/opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore>/opt/apache-hive-3.1.2-bin/log/metastore.log 2>&1 &
/opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2>/opt/apache-hive-3.1.2-bin/log/hiveserver.log 2>&1 &
EOF
 
cat >stop_hive.sh <<EOF
#!/bin/sh
ps -ef|grep hive|grep -v grep|awk '{print \$2}'|xargs kill -9
EOF
  • hive启动
chown -R hive:hadoop apache-hive-3.1.2-bin apache-tez-0.10.2-bin
chmod -R 755 /opt/apache-hive-3.1.2-bin /opt/apache-tez-0.10.2-bin
 
sh start.sh
[root@hadoop05 apache-hive-3.1.2-bin]# sh start_hive.sh

检查端口
启动之后，检查9083端口和10000端口是否正常

ss -tunlp | grep 9083

在这里插入图片描述
ss -tunlp | grep 10000
在这里插入图片描述
使用beeline -u命令进行登陆测试

beeline -u 'jdbc:hive2://hd1.dtstack.com:10000/default;principal=hive/hd1.dtstack.com@DTSTACK.COM'

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Chakra UI：重塑React组件开发的未来

Chakra UI：重塑React组件开发的未来

随着前端开发技术的不断演进&#xff0c;React已经成为了一个不可或缺的开源JavaScript库&#xff0c;用于构建用户界面。然而&#xff0c;虽然React提供了构建用户界面的强大工具&#xff0c;但在组件的可访问性、可重复使用性和可组合性方面仍存在挑战。Chakra UI正是一个为解…
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数据处理库Pandas的数据结构Series

数据处理库Pandas的数据结构Series

Series是一种一维数据结构&#xff0c;每个元素都带有一个索引&#xff0c;与一维数组的含义相似&#xff0c;其中索引可以为数字或字符串&#xff0c;如图3-1所示。 Series 对象包含两个主要的属性&#xff1a;index 和 values&#xff0c;分别为上例中的左右两列。因为传给构…
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春秋云境CVE-2022-23880

春秋云境CVE-2022-23880

简介 taoCMS v3.0.2 文件管理处存在任意文件上传漏洞&#xff0c;攻击者可执行任意代码 正文 首先进入靶场&#xff0c;我们发现在首页底部有个管理界面&#xff0c;那么就直接点进去进入后台。 找到后台 找到后台&#xff0c;尝试弱口令&#xff0c;发现不成功&#xff0c…
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Zookeeper的系统架构

Zookeeper的系统架构

先看一张图&#xff1a; ZooKeeper 的架构图中我们需要了解和掌握的主要有&#xff1a; 1&#xff1a; ZooKeeper分为服务器端&#xff08;Server&#xff09; 和客户端&#xff08;Client&#xff09;&#xff0c;客户端可以连接到整个ZooKeeper服务的任意服务器上&#xff…
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Jenkins安装配置部署

Jenkins安装配置部署

Jenkins安装配置部署 一、什么是CI/CD 1.CI(Continuous integration&#xff09; 中文意思是持续集成)是一种软件开发时间。持续集成强调开发人员提交了 新代码之后&#xff0c;立刻进行构建、&#xff08;单元&#xff09;测试。根据测试结果&#xff0c;我们可以确定新代码…
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第3章：角色提示，强化Chatgpt输出新篇章！

第3章：角色提示，强化Chatgpt输出新篇章！

角色提示技术 角色提示技术&#xff08;role prompting technique&#xff09;&#xff0c;是通过模型扮演特定角色来产出文本的一种方法。用户为模型设定一个明确的角色&#xff0c;它就能更精准地生成符合特定上下文或听众需求的内容。 比如&#xff0c;想生成客户服务的回复…
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未来制造：机器人行业新质生产力提升策略

未来制造：机器人行业新质生产力提升策略

机器人行业新质生产力提升咨询方案 一、机器人行业目前发展现状及特点&#xff1a; 创新活跃、应用广泛、成长性强。 二、机器人企业发展新质生产力面临的痛点&#xff1a; 1、高端人才匮乏 2、核心技术受限 3、竞争日益国际化 4、成本控制挑战 5、用户体验提升需求 三…
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Flink on Kubernetes (flink-operator) 部署Flink

Flink on Kubernetes (flink-operator) 部署Flink

flink on k8s 官网 https://nightlies.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-docs-release-1.1/docs/try-flink-kubernetes-operator/quick-start/ 我的部署脚本和官网不一样&#xff0c;有些地方官网不够详细 部署k8s集群 注意&#xff0c;按照默认配置至少有两台wo…
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【C++】STL 标准模板库

【C++】STL 标准模板库

前言 在前一章种我们介绍了C中的模板的使用&#xff0c;这是一种泛型编程&#xff0c;模板的使用能让我们减少大量的相似代码&#xff0c;减少我们的代码量与工作量&#xff0c;写出更加高效简洁的代码&#xff0c;模板如此好用&#xff0c;但还是要我们先出写一个泛型类或函数…
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前端web移动端学习day04

前端web移动端学习day04

移动 Web 第四天 01-vw适配方案 vw和vh基本使用 vw和vh是相对单位&#xff0c;相对视口尺寸计算结果&#xff0c;相对于屏幕的逻辑参数 vw&#xff1a;viewport width&#xff08;1vw 1/100视口宽度 &#xff09;vh&#xff1a;lviewport height ( 1vh 1/100视口高度 ) …
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Stardew Valley（到达同一高度最少操作数）

Stardew Valley（到达同一高度最少操作数）

本题链接&#xff1a;登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 题目&#xff1a; 样例&#xff1a; 输入 5 1 2 3 1 2 输出 2 思路&#xff1a; 根据题意&#xff0c;要求选取一段区间 1 &#xff0c;使得序列单调递增。求最少操作数。 我们选取区间 1 是为了不超过前面的最大…
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软考数据库

软考数据库

目录 分值分布1. 事务管理1.1 事物的基本概念1.2 数据库的并发控制1.2.1 事务调度概念1.2.2 并发操作带来的问题1.2.3 并发控制技术1.2.4 隔离级别&#xff1a; 1.3 数据库的备份和恢复1.3.1 故障种类1.3.2 备份方法1.3.3 日志文件1.3.4 恢复 SQL语言 分值分布 1. 事务管理 1.…
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华为CLI实验-配置旁路检测时的安全策略

华为CLI实验-配置旁路检测时的安全策略

CLI举例&#xff1a;配置旁路检测时的安全策略 举例说明当FW作为旁路检测设备时&#xff0c;如何配置安全策略。 组网需求 如图1所示&#xff0c;企业内网通过路由器Router连接到Internet。FW作为旁路检测设备&#xff0c;对通过Router的流量进行内容安全检测。 图1 旁路检测…
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【搜索引擎2】实现API方式调用ElasticSearch8接口

【搜索引擎2】实现API方式调用ElasticSearch8接口

1、理解ElasticSearch各名词含义 ElasticSearch对比Mysql Mysql数据库Elastic SearchDatabase7.X版本前有Type&#xff0c;对比数据库中的表&#xff0c;新版取消了TableIndexRowDocumentColumnmapping Elasticsearch是使用Java开发的&#xff0c;8.1版本的ES需要JDK17及以上…
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