Hive 0.12.0安装指南

来源：互联网发布：阿里云域名解析级别编辑：程序博客网时间：2024/05/10 23:28

1. 前言

本文的安装参照了官方的文档：GettingStarted，将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。

关于Hadoop 2.4.0的安装，请参见《Hadoop-2.4.0分布式安装手册》一文。

2. 约定

本文约定Hadoop被安装在/data/hadoop/current，将Hive 0.12.0的安装到目录/data/hadoop/hive（实际是指向/data/hadoop/hive-0.12.0-bin的软链接）。在实际安装部署时，可以指定为其它目录。

3. 服务端口

10000

hive.server2.thrift.port，执行hiveserver2时会启动它

9083

hive.metastore.uris，执行hive --service metastore时会启动它

4. 安装MySQL

4.1. 安装MySQL

本文MySQL被安装在172.25.39.166机器上，Hive用MySQL来存储元数据，因此需要先安装好MySQL。这里安装的是最新的MySQL 5.6.17，下载网址为：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/，本文选择是的“Linux - Generic”下的“Linux - Generic (glibc 2.5) (x86, 64-bit), Compressed TAR Archive”，它的二进制安装包名为mysql-5.6.17-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz。

将二进制安装包解压后，可看到名为INSTALL-BINARY的文件，该文件有说明如何安装MySQL，本文基本参照它进行的，MySQL安装目录为/data/hadoop/mysql，具体步骤如下（未使用mysql用户及mysql用户组，而是直接使用了当前登录用户hadoop，hadoop隶属用户组users）：

# 以下均以当前用户hadoop执行

cd /data/hadoop

tar xzf mysql-5.6.17-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz

ln -s mysql-5.6.17-linux-glibc2.5-x86_64 mysql

cd mysql

scripts/mysql_install_db --user=hadoop

bin/mysqld_safe --user=hadoop &

cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql.server # 这一条需求以root用户运行

4.2. 创建Hive元数据库

创建数据库hive：

create database if not exists hive;

创建数据库用户hive：

create user hive identified by 'hive2014';

授权可以访问数据库hive的IP和用户，其中localhost的实际IP为172.25.39.166：

grant all on hive.* to 'hive'@'localhost' identified by 'hive2014';

grant all on hive.* to 'hive'@'172.25.39.166' identified by 'hive2014';

grant all on hive.* to 'hive'@'172.25.40.171' identified by 'hive2014';

进入hive数据库：

1) 本机进入：mysql -uhive -phive2014

2) 非本南进入：mysql -uhive -h172.25.39.166 -phive2014

5. 安装步骤

5.1. 下载Hive 0.12.0二进制安装包

下载网址：http://hive.apache.org/downloads.html，下载后的包名为：hive-0.12.0-bin.tar.gz，然后将hive-0.12.0-bin.tar.gz上传到/data目录下。

5.2. 安装Hive

1) 切换到/data目录：cd /data

2) 解压二进制安装包：tar xf hive-0.12.0-bin.tar.gz

3) 建立软链接：ln -s hive-0.12.0-bin hive

5.3. 安装MySQL-Connector

MySQL-Connector下载网址：http://dev.mysql.com/downloads/connector/。

选择“Connector/J”，接着选择“Platform Independent”，本文下载的是“mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz”。

压缩包“mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz”中有个mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar，解压后将mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar上传到Hive的lib目录下，这个是MySQL的JDBC驱动程序。

5.4. 修改配置

5.4.1. 修改/etc/profile或~/.profile

设置环境变量HIVE_HOME，并将Hive加入到PATH中：

export HIVE_HOME=/data/hadoop/hive

export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

5.4.2. 修改其它配置文件

进入/data/hadoop/hive/conf目录，可以看到如下：

hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/hive/conf> ls

hive-default.xml.template hive-exec-log4j.properties.template

hive-env.sh.template hive-log4j.properties.template

可以看到4个模板文件，复制并重命名成配置文件：

cp hive-env.sh.template hive-env.sh

cp hive-default.xml.template hive-site.xml

cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.properties

5.4.2.1. 修改hive-env.sh

如果之前没有设置好HADOOP_HOME环境变量，则可在hive-env.sh中，进行设置：

HADOOP_HOME=/data/hadoop/current

5.4.2.2. 修改hive-site.xml

1) 修复BUG

该文件有个语法BUG，需要修改，进入到hive-site.xml的第2000行，该行内容为：<value>auth</auth>，明显的语法错误，需要将“auth”改成“value”。

2) 修改javax.jdo.option.ConnectionURL

将值设置为：jdbc:mysql://172.25.39.166:3306/hive?characterEncoding=UTF-8。

3) 修改javax.jdo.option.ConnectionDriverName

将值设置为：com.mysql.jdbc.Driver。

4) 修改javax.jdo.option.ConnectionUserName

将值设置为访问hive数据库的用户名hive：<value>hive</value>。

5) 修改javax.jdo.option.ConnectionPassword

将值设置为访问hive数据库的密码：<value>hive2014</value>。

6) 修改hive.metastore.schema.verification

该值试情况进行修改。

7) 修改hive.zookeeper.quorum

将值设置为：10.12.154.77,10.12.154.78,10.12.154.79，ZooKeeper被安装在这三台机器上。

8) 修改hive.metastore.uris

将值设置为：thrift://172.25.40.171:9083，9083为Hive元数据的RPC服务端口。

9) 修改hive.metastore.warehouse.dir

将值设置为：/data/hadoop/hive/warehouse，注意启动前，需要创建好该目录（mkdir /data/hadoop/hive/warehouse）。

10) 修改hive.server2.thrift.bind.host

该值默认为localhost，如果需要在其它机器远程访问Hive，则需要将它改成IP地址，本文将它改成172.25.40.171。

5.4.2.3. 修改hive-log4j.properties

修改日志文件存放目录，将日志目录由/tmp/${user.name}改为/data/hadoop/hive/logs：

hive.log.dir=/data/hadoop/hive/logs

然后创建好目录/data/hadoop/hive/logs。

5.4.2.4. 修改hive-exec-log4j.properties

修改日志文件存放目录，将日志目录由默认的/tmp/${user.name}改为/data/hadoop/hive/logs/exec：

hive.log.dir=/data/hadoop/hive/logs/exec

然后创建好目录/data/hadoop/hive/logs/exec。

6. 启动运行

1) 初始化metastore

安装配置好后，在启动Hive服务端之前，需要在服务端执行一次“schematool -dbType mysql -initSchema”，以完成对metastore的初始化。

2) 启动metastore

执行命令：hive --service metastore &

3) 启动Hive服务

执行：hiveserver2 &。

4) 进入Hive命令行操作界面（类似于mysql）

执行：hive

除了使用hive命令行操作界面之外，hiveserver2还提供了beeline（hive是用户名，hive2014是密码，可以从HiveServer2+Clients获得更多信息）：

hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/hive/bin> ./beeline

Beeline version 0.12.0 by Apache Hive

beeline> !connect jdbc:hive2://172.25.40.171:10000 hive hive2014 org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

Connecting to jdbc:hive2://172.25.40.171:10000

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/hadoop/hadoop-2.4.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/hadoop/hive-0.12.0-bin/lib/slf4j-log4j12-1.6.1.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.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

Connected to: Hive (version 0.12.0)

Driver: Hive (version 0.12.0)

Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ

0: jdbc:hive2://172.25.40.171:10000> select * from invites limit 2;

+------+----------+-------+

| foo | bar | ds |

+------+----------+-------+

| 474 | val_475 | 2014 |

| 281 | val_282 | 2014 |

+------+----------+-------+

2 rows selected (1.779 seconds)

0: jdbc:hive2://172.25.40.171:10000>

7. 远程执行HSQL

将hive/bin、hive/lib、hive/conf和hive/examples打包，如：tar czf hive-bin.tar.gz hive/bin hive/lib hive/conf hive/examples。

然后将hive-bin.tar.gz上传到其它机器，借助beeline即可远程执行HSQL（用hive可能会遇到问题，本文在操作时，使用hive，在执行HSQL时总会卡住，日志也没有记录特别原因，暂未去定位）。

8. 基本命令

以下内容来自官网（GettingStarted），注意命令不区分大小写：

CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);

CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);

SHOW TABLES;

SHOW TABLES '.*s';

DESCRIBE invites;

DROP TABLE pokes;

Hive的安装目录下有个examples子目录，存储了示例用到的数据文件等。测试往表invites中加载数据，将文件../examples/files/kv2.txt加载到表invites中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '../examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2014');

可以通过“select * from invites;”来检验加载情况，或者执行“select count(1) from invites;”。

9. 常见错误

1) Failed to connect to the MetaStore Server

如果运行hiveserver2，遇到下列错误后，推荐打开DEBUG日志级别，以更查看更详细的信息，将日志配置文件hive-log4j.properties中的“hive.root.logger=WARN,DRFA”改成“hive.root.logger=DEBUG,WARN,DRFA”即可。

2014-04-23 06:00:04,169 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(291)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

2014-04-23 06:00:05,173 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(291)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

2014-04-23 06:00:06,177 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(291)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

2014-04-23 06:00:07,181 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(291)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

2014-04-23 06:00:08,185 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(291)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

2014-04-23 06:00:09,194 ERROR service.CompositeService (CompositeService.java:start(74)) - Error starting services HiveServer2

org.apache.hive.service.ServiceException: Unable to connect to MetaStore!

at org.apache.hive.service.cli.CLIService.start(CLIService.java:85)

at org.apache.hive.service.CompositeService.start(CompositeService.java:70)

at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.start(HiveServer2.java:73)

at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.main(HiveServer2.java:103)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)

at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

修改后，再次运行hiveserver2，日志变详细了，猜测是metastore没有起来，可以通过执行“hive --service metastore”来启动metastore。

2014-04-23 06:04:27,053 INFO hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(244)) - Trying to connect to metastore with URI thrift://172.25.40.171:9083

2014-04-23 06:04:27,085 WARN hive.metastore (HiveMetaStoreClient.java:open(288)) - Failed to connect to the MetaStore Server...

org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: 拒绝连接

at org.apache.thrift.transport.TSocket.open(TSocket.java:185)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:283)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:164)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:104)

at org.apache.hive.service.cli.CLIService.start(CLIService.java:82)

at org.apache.hive.service.CompositeService.start(CompositeService.java:70)

at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.start(HiveServer2.java:73)

at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.main(HiveServer2.java:103)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)

at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

2) Version information not found in metastore

执行“./hive --service metastore”报下面这样的错误原因是未对metastore进行初始化，需要执行一次“schematool -dbType mysql -initSchema”。

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

MetaException(message:Version information not found in metastore. )

at org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore.checkSchema(ObjectStore.java:5638)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore.verifySchema(ObjectStore.java:5622)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingRawStore.invoke(RetryingRawStore.java:124)

at com.sun.proxy.$Proxy2.verifySchema(Unknown Source)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.getMS(HiveMetaStore.java:403)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.createDefaultDB(HiveMetaStore.java:441)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.init(HiveMetaStore.java:326)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.<init>(HiveMetaStore.java:286)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.<init>(RetryingHMSHandler.java:54)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.getProxy(RetryingHMSHandler.java:59)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.newHMSHandler(HiveMetaStore.java:4060)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.startMetaStore(HiveMetaStore.java:4263)

at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.main(HiveMetaStore.java:4197)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)

at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

0 0