大数据技术手把手教你搭建hadoop+hive测试环境-职坐标

大数据技术手把手教你搭建hadoop+hive测试环境

沉沙 2018-10-11 来源：阅读 3416 评论 0

摘要：本篇教程探讨了大数据技术手把手教你搭建hadoop+hive测试环境，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

本篇教程探讨了大数据技术手把手教你搭建hadoop+hive测试环境，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

基础环境:

1. 公司云主机debain8.8 (不像docker，所以对系统内核无要求)

1. 前置安装:

1.1 jdk8（hive要求jdk7以上，千万不要jdk9!!!!!详情见末尾作死一)1.2 hadoop 2.7.X以上1.3 mysql或者postgresql(作为hive metastore的数据库)

2. 安装hadoop:

1.安装metastore所用到数据库。
对于mysql或者postgresql就偷懒直接docker pull 然后docker run了一个出来。毕竟仅仅作为hive元信息储存角色。
docker pull mysql:5.7
docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=XXX -d mysql:5.7

2.jdk版本升级。
官方下载jdk8的二进制包，使用whichjava查看系统自带java目录下载好的二进制包直接解压后编辑etc/profile文件设置java相关的环境变量.
export JAVA_HOME=/xx/xx/jdk8
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

编辑完后记得source /etc/profile,接着运行java -version确认是否成功

3.增加hadoop安装用户
官方建议增加hadoop用户组以及hadoop用户，我也建议这样做，但是公司云主机的话我就直接用我们有数的公共账号。

4.安装ssh服务器
hadoop使用到了ssh,所以需要
apt-get install openssh-server

然后测试
ssh localhost #会生成.ssh文件夹

并且配置ssh无密码登陆
cd /home/XXXX/.ssh/ #XX为你的用户名，比如有数账号是youdata,XXX就是youdata
ssh-keygen -t rsa# 一路按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权

在执行一下ssh localhost 确保配置成功。

5.hadoop服务安装
直接找到官方下载url，wget下来我用的是：
wget heep://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz

顺便也把hive下载下来吧

wget //mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.1.1/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

下载过后解压即可，最好选择挂载的比较大云硬盘上。然后记得对你的安装用户给权限。
sudo chown -R hadoop ./hadoop#hadoop为用户，第二个为解压后的文件夹名

然后进入hadoop目录下，执行
./bin/hadoop version

如果成功就说明下载的hadoop是可用的。接下来修改hadoop配置达到单机伪分布式启动.所谓伪分布式就是在单机上以分离的java进程运行，节点同时扮演NameNode和DataNode，读取的是HDFS中的文件。

6.hadoop伪分布式配置
Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-
site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

6.1. core-site.xml修改：

       hadoop.tmp.dir
       file:/usr/local/hadoop/tmp

       fs.defaultFS
      hdfs://localhost:9000

其中目录同样推荐放在空间较大的盘上。并且确保用户有权限，所以最好用当前用户建一个~~

6.2. hdfs-site.xml修改：

       dfs.replication
       1

       dfs.namenode.name.dir
       file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name

       dfs.datanode.data.dir
       file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data

同样的，这两个文件目录最好自己指定并且用当前用户建，指定的好处是避免误删导致hadoop需要重新format.

7.初始化hadoop节点
配置完后在hadoop目录下执行
./bin/hdfs namenode -format

成功后可以看到Exitting with status 0
坑一: 启动时候提示:ssh: Could not resolve hostname xxx,设置hadoop环境变量即可解决
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以应该查看这个后缀为 .log 的文件；

8.hadoop服务启动
启动hadoop执行：
./sbin/start-dfs.sh

启动成功后执行jps,可以看到
youdata@hzadg-youdata-test:/srv/nbs/0/hadoop$ jps
35664 SecondaryNameNode
52310 Jps
35320 NameNode
35485 DataNode

会出现 “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode” 要关闭hadoop执行
./sbin/stop-dfs.sh

额外的启动Yarn:YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。编辑/etc/hadoop/mapred-site.xml

       mapreduce.framework.name
       yarn

接着修改yarn-site.xml

       yarn.nodemanager.aux-services
       mapreduce_shuffle

然后启动mapreduce即上面的
./sbin/start-dfs.sh # 启动MapReduce
./sbin/start-yarn.sh # 启动YARN
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver #开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况

YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况：//localhost:8088/cluster 至此hadoop安装完毕，接下来安装hive.

3. 安装hive:
1.对hive基本介绍
metadata: 即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table等的元信息。元数据存储在关系型数据库中。如Derby、MySQL等。 Metastore：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。然后对于 metastore 有三种配置方式 :
1.内嵌模式使用的是内嵌的Derby数据库来存储元数据，也不需要额外起Metastore服务。这个是默认的，配置简单，但是一次只能一个客户端连接
2.本地元存储和远程元存储都采用外部数据库来存储元数据，目前支持的数据库有：MySQL、Postgres、Oracle、MS SQL Server.在这里我们使用MySQL。
3.本地元存储和远程元存储的区别是：本地元存储不需要单独起metastore服务，用的是跟hive在同一个进程里的metastore服务。远程元存储需要单独起metastore服务，然后每个客户端都在配置文件里配置连接到该metastore服务。

2.hive配置
hive配置文件位于解压目录下的conf里 1.修改hive-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/java ##Java路径

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop ##Hadoop安装路径
export HIVE_HOME=/opt/hive ##Hive安装路径
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/conf ##Hive配置文件路径

2.创建hdfs目录并赋予权限
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/log
hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
hdfs dfs -chmod g+w /usr/hive/tmp
hdfs dfs -chmod g+w /usr/hive/log

3.修改hive-site.xml 将 hive-site.xml 文件中以下几个配置项的值设置成上一步中创建的几个路径，同样建议放于空间较大的盘上

       hive.exec.scratchdir
       /user/hive/tmp

       hive.metastore.warehouse.dir
       /user/hive/warehouse

       hive.querylog.location
       /user/hive/log

4.增加metastore使用到的数据库相关连接信息的配置，修改hive-site.xml

       javax.jdo.option.ConnectionURL
       jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncodig=UTF-8&useSSL=

       javax.jdo.option.ConnectionDriverName
       com.mysql.jdbc.Driver

       javax.jdo.option.ConnectionUserName
       hive

       javax.jdo.option.ConnectionPassword
       hive

运行Hive 在命令行运行 hive 命令时必须保证以下两点： HDFS 已经启动。可以使用 start-dfs.sh 脚本来启动 HDFS。MySQL jdbc jar包添加到 $HIVE_HOME/lib 目录下。然后在hive目录下，执行

./bin/schematool-dbtype mysql-initSchema

执行成功后就可以执行hive看成功了吗
./bin/hive

启动hive服务则是
./bin hive --service hiveserver2 &

测试用beeline连接，如果出现类似
org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache

就是你这个用户不允许伪装为 anonymous（hive的默认用户，默认配置可以查看）。修改hadoop的core-site.xml文件增加

       hadoop.proxyuser.XXX.hosts
       *

       hadoop.proxyuser.XXX.groups
      *

即可,XXX是你的用户名，然后重启hadoop. 至此，hadoop+hive测试环境就已经搭建完成。额外的:

作死一：好奇使用jdk9
因为jdk9还不成熟，并且我直观上对之前老版本编译出的jar包有些不兼容，比如
Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: java.base/jdk.internal.loader.ClassLoaders$AppClassLoa

这个还能搜到原因，是因为jdk9的将URLClassLoader 作为系统的ClassLoaders的superclass导致，所以之前用到他两转化的都会出错需要重写代码。又或者：
java.lang.Integer (jdbc-type="", sql-type="") cant be mapped for this datastore. No mapping is available.

在使用mysql作为metastore时候报错，使用到的mysqljdbc为：mysql-connector-java-5.1.42.jar 这个错误完全搜不到原因，不过看报错是java类型到sql映射出错。所以猜测仍然是jdk9对之前版本的某些jar或者之前jdk的某些用法不支持。后来更换mysqljdbc版本到6.06仍然这个错误。后来更换jdk版本就不再出错。。。。。所以，现在先别作死生产环境用java9......