基于docker快速搭建hive环境

Posted 2020-12-13 xiao987334176

一、概述

Hive是什么？

Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。

最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。

Hive 不是

• 一个关系数据库
• 一个设计用于联机事务处理（OLTP）
• 实时查询和行级更新的语言

 

Hiver特点

• 它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS。
• 它是专为OLAP设计。
• 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。
• 它是熟知，快速，可扩展和可扩展的。

Hive架构

下面的组件图描绘了Hive的结构：

该组件图包含不同的单元。下表描述每个单元：

 

单元名称	操作
用户接口/界面	Hive是一个数据仓库基础工具软件，可以创建用户和HDFS之间互动。用户界面，Hive支持是Hive的Web UI，Hive命令行，HiveHD洞察（在Windows服务器）。
元存储	Hive选择各自的数据库服务器，用以储存表，数据库，列模式或元数据表，它们的数据类型和HDFS映射。
HiveQL处理引擎	HiveQL类似于SQL的查询上Metastore模式信息。这是传统的方式进行MapReduce程序的替代品之一。相反，使用Java编写的MapReduce程序，可以编写为MapReduce工作，并处理它的查询。
执行引擎	HiveQL处理引擎和MapReduce的结合部分是由Hive执行引擎。执行引擎处理查询并产生结果和MapReduce的结果一样。它采用MapReduce方法。
HDFS 或 HBASE	Hadoop的分布式文件系统或者HBASE数据存储技术是用于将数据存储到文件系统。

 

 

Hive工作原理

下图描述了Hive 和Hadoop之间的工作流程。

 

下表定义Hive和Hadoop框架的交互方式：

Step No.	操作
1	Execute Query Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。
2	Get Plan 在驱动程序帮助下查询编译器，分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。
3	Get Metadata 编译器发送元数据请求到Metastore（任何数据库）。
4	Send Metadata Metastore发送元数据，以编译器的响应。
5	Send Plan 编译器检查要求，并重新发送计划给驱动程序。到此为止，查询解析和编译完成。
6	Execute Plan 驱动程序发送的执行计划到执行引擎。
7	Execute Job 在内部，执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker，在名称节点并把它分配作业到TaskTracker，这是在数据节点。在这里，查询执行MapReduce工作。
8	Metadata Ops 与此同时，在执行时，执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。
9	Fetch Result 执行引擎接收来自数据节点的结果。
10	Send Results 执行引擎发送这些结果值给驱动程序。

 

 

 

执行过程就是：

HiveQL通过CLI/web UI或者thrift 、 odbc 或 jdbc接口的外部接口提交，经过complier编译器，运用Metastore中的元数据进行类型检测和语法分析，生成一个逻辑方案(logical plan),然后通过简单的优化处理，产生一个以有向无环图DAG数据结构形式展现的map-reduce任务。

Hive构建在Hadoop之上，Hive的执行原理：

1. HQL中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由Hive完成的

2. 所有的数据都是存储在Hadoop中

3. 查询计划被转化为MapReduce任务，在Hadoop中执行（有些查询没有MR任务，如：select * from table）

4. Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的

查询编译器(query complier),用云存储中的元数据来生成执行计划，步骤如下：

1. 解析（parse）-anlr解析其生成语法树AST(hibernate也是这个)：将HQL转化为抽象语法树AST

2. 类型检查和语法分析(type checking and semantic analysis):将抽象语法树转换此查询块(query block tree),并将查询块转换成逻辑查询计划(logic plan Generator);

3. 优化(optimization):重写查询计划(logical optimizer)–>将逻辑查询计划转成物理计划(physical plan generator)–>选择最佳的join策略(physical optimizer)

 

二、hive环境安装

hadoop的安装前面已经说过了，注意：Hive版本1.2以上需要Java 1.7或更高版本。 Hive版本0.14到1.1也适用于Java 1.6。 强烈建议用户开始转向Java 1.8。Hadoop 2.x（首选），1.x（不支持Hive 2.0.0以上版本）。
Hive版本0.13也支持Hadoop 0.20.x，0.23.x。Hive常用于生产Linux和Windows环境。 Mac是一个常用的开发环境。

 

Hadoop集群的搭建前面已经介绍了，链接如下：

https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13208915.html

由于使用的是jdk1.7，我需要升级到jdk1.8。因此镜像需要重新构建才行！

注意：hive需要运行在hadoop-master节点才可以！

 

环境说明

操作系统	docker版本	ip地址	配置
centos 7.6	19.03.12	192.168.31.229	4核8g

 

 

 

 

我们采用远程模式安装hive，也就是将mysql数据库独立出来，将元数据保存在远端独立的Mysql服务器中。

运行mysql

创建网桥

docker network create hadoop

 

创建数据目录

mkdir -p /data/mysql/data

 

运行mysql

docker run -itd   --net=hadoop   --restart=always   --name hadoop-mysql   --hostname hadoop-mysql   -p 3306:3306   -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=abcd@1234   -v /data/mysql/data:/var/lib/mysql   mysql:5.7   --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci

 

创建hive数据库

# docker exec -it hadoop-mysql /bin/bash
root@hadoop-mysql:/# mysql -u root -pabcd@1234
mysql> CREATE DATABASE  `hive` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

 

目录结构

/opt/hadoop-hive 目录结构如下：

./
├── apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
├── config
│   ├── core-site.xml
│   ├── hadoop-env.sh
│   ├── hdfs-site.xml
│   ├── hive-site.xml
│   ├── mapred-site.xml
│   ├── run-wordcount.sh
│   ├── slaves
│   ├── ssh_config
│   ├── start-hadoop.sh
│   └── yarn-site.xml
├── Dockerfile
├── hadoop-2.7.2.tar.gz
├── mysql-connector-java-5.1.38.jar
├── README.md
├── sources.list
├── start-container1.sh
└── start-container2.sh

 

由于软件包比较大，需要使用迅雷下载，下载地址如下：

https://github.com/kiwenlau/compile-hadoop/releases/download/2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz
http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38.jar
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.1.1/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

 

构建镜像

docker build -t hadoop-hive:1 .

 

创建数据目录

mkdir -p /data/hadoop-cluster/master/ /data/hadoop-cluster/slave1/ /data/hadoop-cluster/slave2/

 

运行镜像

cd /opt/hadoop-hive
bash start-container1.sh

 

启动hadoop集群

bash start-hadoop.sh

注意：这一步会ssh连接到每一个节点，确保ssh信任是正常的。

Hadoop的启动速度取决于机器性能

 

退出docker容器，拷贝hdfs文件到宿主机目录

docker cp hadoop-master:/root/hdfs /data/hadoop-cluster/master/
docker cp hadoop-slave1:/root/hdfs /data/hadoop-cluster/slave1/
docker cp hadoop-slave2:/root/hdfs /data/hadoop-cluster/slave2/

 

重新运行容器，并挂载hdfs目录

cd /opt/hadoop-hive
bash start-container2.sh

 

开启hadoop

bash start-hadoop.sh

 注意：这一步会ssh连接到每一个节点，确保ssh信任是正常的。

Hadoop的启动速度取决于机器性能

 

运行wordcount

bash run-wordcount.sh

此脚本会连接到fdfs，并生成几个测试文件。

 

运行结果：

...
input file1.txt:
Hello Hadoop

input file2.txt:
Hello Docker

wordcount output:
Docker  1
Hadoop  1
Hello   2

wordcount的执行速度取决于机器性能

 

关闭安全模式

进入hadoop-master容器，执行命令：

hadoop dfsadmin -safemode leave

 

配置hive-site.xml文件

cat /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

内容如下：

<?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://hadoop-mysql:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
    <description>username to use against metastore database</description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>abcd@1234</value>
    <description>password to use against metastore database</description>
  </property>
</configuration>

注意：请根据实际情况修改mysql地址，用户名和密码。由于mysql是ip访问的，需要关闭ssl连接。

 

hive元数据库初始化

/usr/local/hive/bin/schematool -dbType mysql -initSchema

输出：

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/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]
Metastore connection URL:     jdbc:mysql://hadoop-mysql:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false
Metastore Connection Driver :     com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User:     root
Starting metastore schema initialization to 2.1.0
Initialization script hive-schema-2.1.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed

注意：它会连接到mysql，并写入相关表数据。

 

打开navicat客户端，查看表数据

 

 

Hive服务端的启动

nohup /usr/local/hive/bin/hive --service metastore &

查看端口

# ss -tunlp|grep 9083
tcp    LISTEN     0      50                     *:9083                  *:*      users:(("java",1477,392))

 

进入hive shell测试

# /usr/local/hive/bin/hive
hive> CREATE SCHEMA testdb;
OK
Time taken: 2.052 seconds
hive> SHOW DATABASES;
OK
default
testdb
Time taken: 0.48 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> quit;

 

使用hdfs 管理页面，查看刚刚创建的数据库

 

 

 

 

本文参考链接：

https://www.yiibai.com/hive/

https://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9363029.html

https://caidao.gitbooks.io/reading-notes/content/you-yi-si-de-jing-li/ji-yu-docker-kuai-su-da-jian-hive-huan-jing.html