【Windows】Windows10系统下Hadoop和Hive环境搭建

发布时间 2023-08-08 17:57:43作者: 百里浅暮

环境准备

软件 版本 备注
Windows 10 操作系统
JDK 8 暂时不要选用大于等于JDK9的版本,因为启动虚拟机会发生未知异常
MySQL 8.x 用于管理Hive的元数据
Apache Hadoop 3.3.1 -
Apache Hive 3.1.2 -
Apache Hive src 1.2.2 因为只有1.x版本的Hive源码提供了.bat启动脚本,有能力可以自己写脚本就不用下此源码包
winutils hadoop-3.2.1 Hadoop的Windows系统下的启动依赖

hadoop的官网下载和各版本下载方法

一般来说,Apache的开源软件后缀都是apache.org,Hadoop官网:https://hadoop.apache.org/

官网下载:官网下载

旧版本下载(官方的archive地址):旧版本下载

清华大学开源软件镜像站下载(速度较快,只有新版本):清华大学开源软件镜像站

Apache Hadoop 3.3.1:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz

Apache Hive下载

官网下载:http://archive.apache.org/dist/hive/

Apache Hive 3.1.2:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

Apache Hive 1.2.2 src:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-1.2.2/apache-hive-1.2.2-src.tar.gz

winutils

下载地址(找到winutils对应hadoop的版本号):https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Zer0r3/winutils

解压winutils,把winutils\bin目录下的内容拷贝至hadoop的bin目录。

下载完这一些列软件之后,MySQL正常安装为系统服务随系统自启。解压hadoop-3.3.1.tar.gz、apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz、apache-hive-1.2.2-src.tar.gz和winutils到指定目录:

接着把源码包apache-hive-1.2.2-src的bin目录下的文件拷贝到apache-hive-3.1.2-bin的bin目录中(若文件相同则覆盖,一定要覆盖,否则后续使用hive命令可能会有问题)。

把winutils中目录下的hadoop.dll和winutils.exe文件拷贝到Hadoop的解压目录的bin文件夹下。

最后再配置一下JAVA_HOME和HADOOP_HOME两个环境变量,并且在Path中添加%JAVA_HOME%\bin;和%HADOOP_HOME%\bin。

接着用命令行测试一下,如果上述步骤没问题,控制台输出如下:

配置和启动Hadoop

在HADOOP_HOME的etc\hadoop子目录下,找到并且修改下面的几个配置文件:

core-site.xml(这里的tmp目录一定要配置一个非虚拟目录,别用默认的tmp目录,否则后面会遇到权限分配失败的问题)

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>  
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/D:/softinstall/bigdata/hadoop-3.3.1/data/tmp</value>
    </property>  
</configuration>

hdfs-site.xml(这里要预先创建nameNode和dataNode的数据存放目录,注意一下每个目录要以/开头,我这里预先在HADOOP_HOME/data创建了nameNode和dataNode子目录)

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.http.address</name>
        <value>0.0.0.0:50070</value>
    </property>
    <property>    
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>    
        <value>/D:/softinstall/bigdata/hadoop-3.3.1/data/nameNode</value>    
    </property>    
    <property>    
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>    
        <value>/D:/softinstall/bigdata/hadoop-3.3.1/data/dataNode</value>  
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
</configuration>

至此,最小化配置基本完成。接着需要格式化namenode并且启动Hadoop服务。切换至$HADOOP_HOME/bin目录下,使用CMD输入命令hdfs namenode -format(格式化namenode切记不要重复执行):

格式化namenode完毕后,切换至$HADOOP_HOME/sbin目录下,执行start-all.cmd脚本:

这里命令行会提示start-all.cmd脚本已经过期,建议使用start-dfs.cmd和start-yarn.cmd替代。同理,如果执行stop-all.cmd也会有类似的提示,可以使用stop-dfs.cmd和stop-yarn.cmd替代。start-all.cmd成功执行后,会拉起四个JVM实例(自动新建了四个Tab),此时可以通过jps查看当前的JVM实例:

可见已经启动了ResourceManager、NodeManager、NameNode和DataNode四个应用,至此Hadoop的单机版已经启动成功。通过stop-all.cmd命令退出这四个进程。可以通过http://localhost:8088/查看调度任务的状态:

通过http://localhost:50070/去查看HDFS的状态和文件:

重启Hadoop的办法:先执行stop-all.cmd脚本,再执行start-all.cmd脚本。

hadoop常用命令

#1、查看目录下的文件列表:hadoop fs –ls [文件目录]
hadoop fs -ls -h /lance

#2、将本机文件夹存储至hadoop上:hadoop fs –put [本机目录] [hadoop目录]
hadoop fs -put lance /

#3、在hadoop指定目录内创建新目录:hadoop fs –mkdir [目录]
hadoop fs -mkdir /lance

#4、在hadoop指定目录下新建一个文件,使用touchz命令:
hadoop fs -touchz /lance/tmp.txt

#5、将本机文件存储至hadoop上:hadoop fs –put [本机地址] [hadoop目录]
hadoop fs -put tmp.txt /lance #直接目录
hadoop fs -put tmp.txt hdfs://www.lance.com/lance #远程服务器地址

#6、打开已存在文件:hadoop fs –cat [文件名称]
hadoop fs -cat /lance/tmp.txt

#7、重命名hadoop fs –mv [旧文件名] [新文件名]
hadoop fs -mv /tmp /tmp_bak #修改文件夹名

#8、将hadoop上文件down至本机已有目录下:hadoop fs -get [文件目录] [本机目录]
hadoop fs -get /lance/tmp.txt /lance

#9、删除hadoop上文件:hadoop fs -rm [文件地址]
hadoop fs -rm /lance/tmp.txt

#10、删除hadoop上指定文件夹(包含子目录等):hadoop fs –rm -r [目录地址]
hadoop fs -rmr /lance

#11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件,同时下载至本机
hadoop dfs –getmerge /user /home/t

#12、将正在运行的hadoop作业kill掉
hadoop job –kill [jobId]

配置和启动Hive

Hive是构筑于HDFS上的,所以务必确保Hadoop已经启动。Hive在HDFS中默认的文件路径前缀是/user/hive/warehouse,因此可以先通过命令行(进入hadoop的bin目录)在HDFS中创建此文件夹:

hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse

同时需要通过下面的命令创建并为tmp目录赋予权限:

hdfs dfs -mkdir /tmp
hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp

在系统变量中添加HIVE_HOME,具体的值配置为D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin,同时在Path变量添加%HIVE_HOME%\bin;,跟之前配置HADOOP_HOME差不多。下载和拷贝一个mysql-connector-java-8.0.x.jar 或 postgresql-42.3.3.jar到$HIVE_HOME/lib目录下:

创建Hive的配置文件,在$HIVE_HOME/conf目录下已经有对应的配置文件模板,需要拷贝和重命名,具体如下:

  • $HIVE_HOME/conf/hive-default.xml.template => $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
  • $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh.template => $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh
  • $HIVE_HOME/conf/hive-exec-log4j.properties.template => $HIVE_HOME/conf/hive-exec-log4j.properties
  • $HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties.template => $HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties

修改hive-env.sh脚本,在尾部添加下面内容:

export HADOOP_HOME=D:\softinstall\bigdata\hadoop-3.3.1
export HIVE_CONF_DIR=D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\lib

修改hive-site.xml文件,主要修改下面的属性项:

属性名 属性值 备注
hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse Hive的数据存储目录,这个是默认值
hive.exec.scratchdir /tmp/hive Hive的临时数据目录,这个是默认值
javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://localhost:3306/hive?characterEncoding=UTF-8&amp;serverTimezone=UTC Hive元数据存放的数据库连接
javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.cj.jdbc.Driver Hive元数据存放的数据库驱动
javax.jdo.option.ConnectionUserName root Hive元数据存放的数据库用户
javax.jdo.option.ConnectionPassword root Hive元数据存放的数据库密码
hive.metastore.db.type mysql Hive元数据存放的数据库类型
hive.exec.local.scratchdir D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\data\scratchDir 创建本地目录$HIVE_HOME/data/scratchDir
hive.downloaded.resources.dir D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\data\resourcesDir 创建本地目录$HIVE_HOME/data/resourcesDir
hive.querylog.location D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\data\querylogDir 创建本地目录$HIVE_HOME/data/querylogDir
hive.server2.logging.operation.log.location D:\softinstall\bigdata\apache-hive-3.1.2-bin\data\operationDir 创建本地目录$HIVE_HOME/data/operationDir
hive.metastore.schema.verification false 可选
hive.server2.enable.doAs false 不加会遇到『user root cannot impersonate anonymous』,则要等待重连

特别注意:hive-site.xml是从hive-default.xml.template直接复制过来,原来的文件里面有一些配置默认是derby的,所以修改成mysql的时候,要特别注意。

修改完毕之后,在本地的MySQL服务新建一个数据库hive,编码和字符集可以选用范围比较大的utf8mb4(虽然官方建议是latin1,但是字符集往大范围选没有影响):

上面的准备工作做完之后,可以进行Hive的元数据库初始化,在$HIVE_HOME/bin目录下执行下面的脚本:

hive.cmd --service schematool -dbType mysql -initSchema --verbose

这里有个小坑,hive-site.xml文件的第3215行有个神奇的无法识别的符号:

此无法识别符号会导致Hive的命令执行异常,需要去掉。当控制台输出Initialization script completed schemaTool completed的时候,说明元数据库已经初始化完毕:

在$HIVE_HOME/bin目录下,通过hive.cmd可以连接Hive(关闭控制台即可退出):

hive.cmd

尝试创建一个表t_test:

create table t_test(id INT,name string);
show tables;

查看http://localhost:50070/确认t_test表已经创建成功。

尝试执行一个写入语句和查询语句:

insert into t_test(id,name) values(1,'throwx');
select * from t_test;

 

使用DBeaver连接Hive

HiveServer2是Hive服务端接口模块,必须启动此模块,远程客户端才能对Hive进行数据写入和查询。目前,此模块还是基于Thrift RPC实现,它是HiveServer的改进版,支持多客户端接入和身份验证等功能。配置文件hive-site.xml中可以修改下面几个关于HiveServer2的常用属性:

属性名 属性值 备注
hive.server2.thrift.min.worker.threads 5 最小工作线程数,默认值为5
hive.server2.thrift.max.worker.threads 500 最大工作线程数,默认值为500
hive.server2.thrift.port 10000 侦听的TCP端口号,默认值为10000
hive.server2.thrift.bind.host 127.0.0.1 绑定的主机,默认值为127.0.0.1
hive.execution.engine mr 执行引擎,默认值为mr

在$HIVE_HOME/bin目录下执行下面的命令可以启动HiveServer2:

hive.cmd --service hiveserver2

hiveserver2启动完毕后,通过DBeaver创建连接: 

 

可能遇到的问题

下面小结一下可能遇到的问题。

hadoop查看版本失败