大数据环境搭建-Hive环境搭建及与Mysql集成（Hive JDBC操作）

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大数据环境搭建-Hive环境搭建及与Mysql集成

前言

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。

Hive：提供一个大数据的SQL的接口，不做计算。用来做数据分析。

使用Mysql保存元数据信息：字段、字段类型、分割方式、存储方式。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理中的决策制定。

注意

安装Hive前提是要先安装Hadoop集群，并且Hive只需要在Hadoop的Namenode节点集群里安装即可。

虽然修改配置文件并不需要你已经把Hadoop跑起来，但是启动Hive的前提也是需要Hadoop在正常运行，所以建议先将其他基础环境安装好。

版本

名称 版本
Hadoop 2.7.7
MySql 5.7
Hive 2.1.0

Hive的使用场景

从上面的理解介绍可以简单掌握Hive的特点：

优点：

1、使用SQL语法查询，不用再去写复杂的MapReduce程序，减少开发成版本，上手快。

2、基于MapReduce算法，所以在处理大数据时，优势非常明显

3、可以支持自定义函数，计算能力强

缺点：

1、Hive的执行延迟比较高，这是因为启动并运行一个MapReduce程序本身需要消耗非常多的资源

2、Hive的HQL语句表达能力有限，并且他是基于模板实现的，所以通常不够智能化，很多复杂的大数据计算无法支持，比如迭代式计算

3、Hive处理大数据量非常擅长，但是处理小数据量就没有优势了。

针对与优点和缺点总结：

所以，Hive通常适用于大数据的OLAP场景，做一些面向分析，允许有延迟的数据挖掘工作，并且结合其他组件也可以做一些数据清洗之类的简单数据处理工作。

Hive是针对数据仓库来进行设计的，这种场景下，通常是读多写少。并且数据都是来自外部的HDFS,所以Hive中不建议做数据的修改操作，所有的数据最好是在加载的时候就已经确定好了。

安装Mysql

https://www.psvmc.cn/article/2018-06-25-mysql-tips.html

安装

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curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
yum makecache
yum install wget

wget -i https://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
yum localinstall -y mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
yum repolist enabled | grep mysql

安装mysql 服务器 命令：

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yum install -y mysql-community-server --nogpgcheck

启动mysql 命令:

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service mysqld start

查看mysql是否自启动,并且设置开启自启动 命令:

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chkconfig --list | grep mysqld
chkconfig mysqld on

配置修改

表名/编码/连接数/数据包大小

设置表名不区分大小写/字符编码/连接数

修改 /etc/my.cnf

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vi /etc/my.cnf

添加以下的5行

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[mysqld]
lower_case_table_names=1
character_set_server = utf8
max_connections = 1000
max_allowed_packet = 100M
sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES

重启

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service mysqld restart

修改密码

默认密码

打开日志文件

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vi /var/log/mysqld.log

找到密码

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[Note] A temporary password is generated for root@localhost: tr&:DeYtt8+k

修改密码：

MySQL 5.7推荐使用ALTER USER修改密码

MySQL修改用户的密码主要有：ALTER USER 和UPDATE用户表

ALTER USER

推荐用此方式

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mysql -uroot -p

连接上以后

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set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;
alter user user() identified by "123456";
flush privileges;
quit

允许远程登录

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GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES; 
quit

设置密码永不过期

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ALTER USER 'root'@'%' PASSWORD EXPIRE NEVER;
flush privileges;

Hive安装及配置

下载与安装

https://dlcdn.apache.org/hive/hive-2.1.0/

解压

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tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz -C /data/tools/bigdata/

环境变量

添加环境变量

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cd /etc/profile.d/

创建配置文件

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vi /etc/profile.d/hive.sh

加入：

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export HIVE_HOME=/data/tools/bigdata/apache-hive-2.1.0-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

配置立即生效

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source /etc/profile

查看ZK_HOME

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echo $HIVE_HOME

复制Jar

复制Mysql连接的JAR

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cp mysql-connector-java-8.0.28.jar $HIVE_HOME/lib/

复制jdbc的jar

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cp $HIVE_HOME/jdbc/hive-jdbc-2.1.0-standalone.jar $HIVE_HOME/lib/

修改配置

进入目录

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cd $HIVE_HOME/conf

配置重命名

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cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j.properties

创建文件夹

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mkdir -p /data/tools/bigdata/zdata/hive/tmp
mkdir -p /data/tools/bigdata/zdata/hive/logs

hive-site.xml

hive-site.xml中修改下面的配置

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<?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://192.168.7.102:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf8&amp;useSSL=false</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>123456</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.cli.print.current.db</name>
    <value>true</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.cli.print.header</name>
    <value>true</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.fetch.task.conversion</name>
    <value>more</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://hadoop01:9083</value>
  </property>

  <property>
    <name>hive.server2.long.polling.timeout</name>
    <value>5000ms</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value>hadoop01</value>
    <description></description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.server2.enable.doAs</name>
    <value>false</value>
    <description></description>
  </property>
</configuration>

注意

value中不能换行。

一个大坑，我在部署的时候一直不行，后来发现时javax.jdo.option.ConnectionURL对应的value的值太长，VSCode自动给换行了。

删除换行就可以了，真是奇葩。

hive-log4j.properties

修改hive-log4j.properties配置

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property.hive.log.dir = /data/tools/bigdata/zdata/hive/logs/

配置分发

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ssh hadoop02 "rm -rf $HIVE_HOME"
ssh hadoop03 "rm -rf $HIVE_HOME"
ha-fenfa.sh $HIVE_HOME

ha-fenfa.sh /etc/profile.d/hive.sh
ssh hadoop02 "source /etc/profile && echo $HIVE_HOME"
ssh hadoop03 "source /etc/profile && echo $HIVE_HOME"

初始化库

Hive的数据库MySQL在安装的时候没有初始化

在MySQL中

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# 删除mysql中的元数据库
drop database metastore;
# 新建一个元数据库
create database metastore;

命令行中执行

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# 在命令行中,重新初始化
$HIVE_HOME/bin/schematool -dbType mysql -initSchema

否则会报错

java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Session

在Hive中无法执行任何命令

开启元数据服务

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

查看Schema信息

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schematool -dbType mysql -info

可以看到

image-20230104181824079

目录权限

修改HDFS系统中关于Hive的一些目录权限

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hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse

hadoop fs -chmod 777 /tmp/
hadoop fs -chmod 777 /user/hive/warehouse

启动Hive

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$HIVE_HOME/bin/hive

查询表

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show tables;

Java中JDBC操作

添加依赖

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<dependency>
  <groupId>org.apache.hive</groupId>
  <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
  <version>2.1.0</version>
</dependency>

Java中创建数据库和表

代码

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package cn.psvmc;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
public class HiveTest {
    private static final String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    private static final String url = "jdbc:hive2://192.168.7.101:10000/default";

    private static final String user = "root";
    private static final String password = "";

    private static Statement stmt = null;
    private static final ResultSet rs = null;


    public static void init() throws Exception {
        Class.forName(driverName);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
        stmt = conn.createStatement();
    }
    // 创建数据库
    public static void createDatabase() throws Exception {
        String sql = "create database hive_jdbc_test";
        System.out.println("Running: " + sql);
        stmt.execute(sql);
    }

    // 创建表
    public static void createTable() throws Exception {
        String sql = "create table if not exists hive_jdbc_test.tuser(id int,name string)";
        System.out.println("Running: " + sql);
        stmt.execute(sql);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        init();
				//createDatabase();
        createTable();
    }
}

JDBC读取数据

读取数据

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import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class HiveTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Statement stmt;
        ResultSet rs;
        Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
        String url = "jdbc:hive2://192.168.7.101:10000/default";
        String uname = "hive";
        String pwd = "";
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, uname, pwd);
        System.out.println(conn.getClass().getName());
        //发送sql语句
        stmt = conn.createStatement();
        //建立ResultSet结果集对象，执行sql语句
        String sql = "select * from t_user";
        rs = stmt.executeQuery(sql);
        while (rs.next()) {
            int id = rs.getInt("ID");
            String name = rs.getString("NAME");
            System.out.printf("id:%s name:%s%n", id + "", name);
        }
    }
}