Hive篇--搭建Hive集群

Posted 2020-10-21 L先生AI课堂

一.前述

Hive中搭建分为三中方式 a)内嵌Derby方式 b)Local方式 c)Remote方式 三种方式归根到底就是元数据的存储位置不一样。

二.具体实现

a)内嵌Derby方式

使用derby存储方式时，运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库。

b)本地模式

这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器，并作如下配置（下面两种使用mysql的方式，需要将mysql的jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下）。

并作如下配置：

<?xml version="1.0"?>  
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  
  
<configuration>  
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive_remote/warehouse</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>hive.metastore.local</name>  
  <value>true</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>  
  <value>jdbc:mysql://localhost/hive_remote?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>hive</value>  
</property>  
   
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>  
  <value>password</value>  
</property>  
</configuration>  

 

c)多用户模式

   1.Remote一体：

这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。

这里用mysql的测试服务器，ip位192.168.1.214，新建hive_remote数据库，字符集位latine1

<?xml version="1.0"?>  

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  

<configuration>  
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive/warehouse</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>  
  <value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/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>hive</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>  
  <value>password</value>  
</property>  
<property>  
  <name>hive.metastore.local</name>  
  <value>false</value>  
</property> 
<property>  
  <name>hive.metastore.uris</name>  
  <value>thrift://192.168.1.188:9083</value>  
</property>  
</configuration>  

注：这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开。

   2.Remote分开：将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分

           服务端配置文件（因为服务端需要和Mysql通信，所以服务端需要Mysql的lib安装包到Hive_Home/conf目录下）

<?xml version="1.0"?>  

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  

<configuration>  

<property>  

  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  

  <value>/user/hive/warehouse</value>  

</property>  

<property>  

  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>  

  <value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/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>123456</value>  

</property>  

</configuration>  

  客户端配置文件（由于客户端需要和Hadoop通信，所以需要更改Hadoop中jline的版本。从hive的lib包中拷贝到Hadoop中lib位置为/opt/soft/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib）  留一个高版本的jline jar包！！

<?xml version="1.0"?>  

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  
<configuration> 

<property>  

  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  

  <value>/user/hive/warehouse</value>  

</property>  


<property>  

  <name>hive.metastore.local</name>  

  <value>false</value>  

</property>  

 
<property>  

  <name>hive.metastore.uris</name>  

  <value>thrift://192.168.57.5:9083</value>  

</property>  
  
</configuration> 
 

启动hive服务端程序 

hive --service metastore 2>&1 >> /dev/null &

客户端直接使用hive命令即可！！！

PS：客户端启动的时候要注意：

[ERROR] Terminal initialization failed; falling back to unsupported

java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found class jline.Terminal, but interface was expected

at jline.TerminalFactory.create(TerminalFactory.java:101)

错误的原因： Hadoop jline版本和hive的jline不一致！！！