hive mysql 初始化
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Apache Hive-2.3.0 快速搭建與使用
Hive 簡介
Hive 是一個基於 hadoop 的開源數據倉庫工具，用於存儲和處理海量結構化數據。它把海量數據存儲於 hadoop 文件系統，而不是數據庫，但提供了一套類數據庫的數據存儲和處理機制，並采用 HQL （類 SQL ）語言對這些數據進行自動化管理和處理。我們可以把 Hive 中海量結構化數據看成一個個的表，而實際上這些數據是分布式存儲在 HDFS 中的。 Hive 經過對語句進行解析和轉換，最終生成一系列基於 hadoop 的 map/reduce 任務，通過執行這些任務完成數據處理。
Hive 誕生於 facebook 的日誌分析需求，面對海量的結構化數據， Hive 以較低的成本完成了以往需要大規模數據庫才能完成的任務，並且學習門檻相對較低，應用開發靈活而高效。
Hive 自 2009.4.29 發布第一個官方穩定版 0.3.0 至今，不過一年的時間，正在慢慢完善，網上能找到的相關資料相當少，尤其中文資料更少，本文結合業務對 Hive 的應用做了一些探索，並把這些經驗做一個總結，所謂前車之鑒，希望讀者能少走一些彎路。
準備工作
環境
JDK:1.8
Hadoop Release:2.7.4
centos:7.3
node1（master） 主機: 192.168.252.121
node2（slave1） 從機: 192.168.252.122
node3（slave2） 從機: 192.168.252.123
node4（mysql） 從機: 192.168.252.124
復制代碼 依賴環境
安裝**Apache Hive**前提是要先安裝hadoop集群，並且hive只需要在hadoop的namenode節點集群裏安裝即可（需要在有的namenode上安裝)，可以不在datanode節點的機器上安裝。還需要說明的是，雖然修改配置文件並不需要把hadoop運行起來，但是本文中用到了hadoop的hdfs命令，在執行這些命令時你必須確保hadoop是正在運行著的，而且啟動hive的前提也需要hadoop在正常運行著，所以建議先把hadoop集群啟動起來。
安裝**MySQL** 用於存儲 Hive 的元數據（也可以用 Hive 自帶的嵌入式數據庫 Derby，但是 Hive 的生產環境一般不用 Derby），這裏只需要安裝 MySQL 單機版即可，如果想保證高可用的化，也可以部署 MySQL 主從模式；
Hadoop
Hadoop-2.7.4 集群快速搭建
MySQL 隨意任選其一
CentOs7.3 安裝 MySQL 5.7.19 二進制版本
搭建 MySQL 5.7.19 主從復制，以及復制實現細節分析
安裝
下載解壓
su hadoop
cd /home/hadoop/
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.0/apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz
mv apache-hive-2.3.0-bin hive-2.3.0
復制代碼環境變量
如果是對所有的用戶都生效就修改vi /etc/profile 文件 如果只針對當前用戶生效就修改 vi ~/.bahsrc 文件
sudo vi /etc/profile
復制代碼#hive
export PATH=${HIVE_HOME}/bin:$PATH
export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-2.3.0/
復制代碼使環境變量生效，運行 source /etc/profile使/etc/profile文件生效
Hive 配置 Hadoop HDFS
復制 hive-site.xml
cd /home/hadoop/hive-2.3.0/conf
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
復制代碼新建 hdfs 目錄
使用 hadoop 新建 hdfs 目錄,因為在 hive-site.xml 中有默認如下配置：
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
<property>
復制代碼進入 hadoop 安裝目錄 執行hadoop命令新建/user/hive/warehouse目錄，並授權，用於存儲文件
cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/tmp
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/log
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/tmp
bin/hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/log
復制代碼用以下命令檢查目錄是否創建成功
bin/hadoop fs -ls /user/hive
復制代碼修改 hive-site.xml
搜索hive.exec.scratchdir,將該name對應的value修改為/user/hive/tmp
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/user/hive/tmp</value>
</property>
復制代碼搜索hive.querylog.location,將該name對應的value修改為/user/hive/log/hadoop
<property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value>/user/hive/log/hadoop</value>
<description>Location of Hive run time structured log file</description>
</property>
復制代碼搜索javax.jdo.option.connectionURL,將該name對應的value修改為MySQL的地址
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.252.124:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>
JDBC connect string for a JDBC metastore.
To use SSL to encrypt/authenticate the connection, provide database-specific SSL flag in the connection URL.
For example, jdbc:postgresql://myhost/db?ssl=true for postgres database.
</description>
</property>
復制代碼搜索javax.jdo.option.ConnectionDriverName，將該name對應的value修改為MySQL驅動類路徑
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
復制代碼搜索javax.jdo.option.ConnectionUserName，將對應的value修改為MySQL數據庫登錄名
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>Username to use against metastore database</description>
</property>
復制代碼搜索javax.jdo.option.ConnectionPassword，將對應的value修改為MySQL數據庫的登錄密碼
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>mima</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
復制代碼創建 tmp 文件
mkdir /home/hadoop/hive-2.3.0/tmp
復制代碼並在 hive-site.xml 中修改
把{system:java.io.tmpdir} 改成 /home/hadoop/hive-2.3.0/tmp
把 {system:user.name} 改成 {user.name}
新建 hive-env.sh
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
vi hive-env.sh
HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.4/
export HIVE_CONF_DIR=/home/hadoop/hive-2.3.0/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/home/hadoop/hive-2.3.0/lib
復制代碼下載 mysql 驅動包
cd /home/hadoop/hive-2.3.0/lib
wget http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38.jar
復制代碼初始化 mysql
MySQL數據庫進行初始化
首先確保 mysql 中已經創建 hive 庫
cd /home/hadoop/hive-2.3.0/bin
./schematool -initSchema -dbType mysql
復制代碼如果看到如下,表示初始化成功
Starting metastore schema initialization to 2.3.0
Initialization script hive-schema-2.3.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed
復制代碼查看 mysql 數據庫
/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p
復制代碼mysql> show databases;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| hive |
| mysql |
| performance_schema |
| sys |
+--------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
復制代碼mysql> use hive;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> show tables;
+---------------------------+
| Tables_in_hive |
+---------------------------+
| AUX_TABLE |
| BUCKETING_COLS |
| CDS |
| COLUMNS_V2 |
| COMPACTION_QUEUE |
| COMPLETED_COMPACTIONS |
| COMPLETED_TXN_COMPONENTS |
| DATABASE_PARAMS |
| DBS |
| DB_PRIVS |
| DELEGATION_TOKENS |
| FUNCS |
| FUNC_RU |
| GLOBAL_PRIVS |
| HIVE_LOCKS |
| IDXS |
| INDEX_PARAMS |
| KEY_CONSTRAINTS |
| MASTER_KEYS |
| NEXT_COMPACTION_QUEUE_ID |
| NEXT_LOCK_ID |
| NEXT_TXN_ID |
| NOTIFICATION_LOG |
| NOTIFICATION_SEQUENCE |
| NUCLEUS_TABLES |
| PARTITIONS |
| PARTITION_EVENTS |
| PARTITION_KEYS |
| PARTITION_KEY_VALS |
| PARTITION_PARAMS |
| PART_COL_PRIVS |
| PART_COL_STATS |
| PART_PRIVS |
| ROLES |
| ROLE_MAP |
| SDS |
| SD_PARAMS |
| SEQUENCE_TABLE |
| SERDES |
| SERDE_PARAMS |
| SKEWED_COL_NAMES |
| SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP |
| SKEWED_STRING_LIST |
| SKEWED_STRING_LIST_VALUES |
| SKEWED_VALUES |
| SORT_COLS |
| TABLE_PARAMS |
| TAB_COL_STATS |
| TBLS |
| TBL_COL_PRIVS |
| TBL_PRIVS |
| TXNS |
| TXN_COMPONENTS |
| TYPES |
| TYPE_FIELDS |
| VERSION |
| WRITE_SET |
+---------------------------+
57 rows in set (0.00 sec)
復制代碼啟動 Hive
簡單測試
啟動Hive
cd /home/hadoop/hive-2.3.0/bin
./hive
復制代碼創建 hive 庫
hive> create database ymq;
OK
Time taken: 0.742 seconds
復制代碼選擇庫
hive> use ymq;
OK
Time taken: 0.036 seconds
復制代碼創建表
hive> create table test (mykey string,myval string);
OK
Time taken: 0.569 seconds
復制代碼插入數據
hive> insert into test values("1","www.ymq.io");
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = hadoop_20170922011126_abadfa44-8ebe-4ffc-9615-4241707b3c03
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there‘s no reduce operator
Starting Job = job_1506006892375_0001, Tracking URL = http://node1:8088/proxy/application_1506006892375_0001/
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-2.7.4//bin/hadoop job -kill job_1506006892375_0001
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2017-09-22 01:12:12,763 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2017-09-22 01:12:20,751 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.24 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 240 msec
Ended Job = job_1506006892375_0001
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://node1:9000/user/hive/warehouse/ymq.db/test/.hive-staging_hive_2017-09-22_01-11-26_242_8022847052615616955-1/-ext-10000
Loading data to table ymq.test
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1 Cumulative CPU: 1.24 sec HDFS Read: 4056 HDFS Write: 77 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 240 msec
OK
Time taken: 56.642 seconds
復制代碼查詢數據
hive> select * from test;
OK
1 www.ymq.io
Time taken: 0.253 seconds, Fetched: 1 row(s)
復制代碼頁面數據
在界面上查看剛剛寫入的hdfs數據
hive mysql 初始化