메뉴 건너뛰기

Bigdata, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

Bigdata, Hadoop ecosystem, Semantic IoT등의 프로젝트를 진행중에 습득한 내용을 정리하는 곳입니다.
필요한 분을 위해서 공개하고 있습니다. 문의사항은 gooper@gooper.com로 메일을 보내주세요.


0. root권한으로 설치하고 실제 사용은 hadoop게정이 하는 경우임.


1. hive 다운로드및 설치할 위치에 업로드

http://mirror.apache-kr.org/hive/


* apache-hive-2.0.1-bin.tar.gz를 선택하여 다운로드하여 winscp등를 이용하여 업로드한다.


2. 압축풀기

  - tar xvfz apache-hive-2.0.1-bin.tar.gz

 

3. 링크 걸기

  - ln -s apache-hive-2.0.1-bin hive

 

4. /etc/profile에 아래의 내용을 추가함(hive가 설치되는 모든 서버에서 실행함)

     export HIVE_HOME=$HOME/hive
     export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

 

 * source /etc/profile로 반영함

 * hadoop이 설치되어 있고 HADOOP_HOME의 환경변수값이 설정되어 있지 않으면

    export HADOOP_HOME=<hadoop-install-dir>를 반드시 설정해줘야 함.

 

5. conf파일 생성

  conf/*.template파일을 복사하여 각각의 설정파일을 만든다.

  cp hive-env.sh.template hive-env.sh

  cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties

  cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties

  cp hive-default.xml.template hive-site.xml (파일의 이름이 hive-default.xml.template에서hive-site.xml로 변경됨)

  cp beeline-log4j2.properties.template beeline-log4j2.properties

 

6. hive에서 사용할 HDFS에 디렉토리 구성및 권한부여 

hadoop fs -mkdir /tmp

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


hadoop fs -chmod g+w /tmp
hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse


hadoop fs -chown hadoop:hadoop /user/hive

hadoop fs -chown hadoop:hadoop /user/hive/warehouse


7. mysql 혹은 mariadb설치(필요시, 최초한번)

 root@master:/usr/local# apt-get install mysql-server

(404오류가발생시 https://www.gooper.com/ss/index.php?mid=bigdata&category=2772&document_srl=2995를 참조하여 조치후 설치한다)


8. db생성(mysql의 db생성등의 권한이 있는 계정으로 실행)

mysql> create database hive_metastore_db;

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)


9. 사용자 생성및 원격 접속 가능하도록 설정

가. mysql> grant all privileges on *.* to 'hive'@'localhost' identified by '패스워드' with grant option;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

나. mysql>grant all privileges on *.* to 'hive'@'%' identified by '패스워드' with grant option;

다. grant all privileges on hive_metastore_db.* to 'hive'@'%' identified by '패스워드';


* 확인

mysql> select host from mysql.user where user='hive';
+-----------+
| host      |
+-----------+
| %         |
| localhost |
+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)


10. 테이블 생성 스크립트 원격 실행($HOmE/hive/scripts/metastore/upgrade밑에 있는 스크립트를 이용한다)

$HOME/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql>

mysql --host=so-db1 --port=3306  -u root -p패스워드 hive_metastore_db < hive-schema-2.0.0.mysql.sql 


다른 방법으로 아래와 같이 사용할 수 있음(13번 항목이 설정된 다음에 실행가능함)

* ./bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbose 을 사용하여 metastore의 초기화를 수행할 수 있음

* ./bin/schematool -info -dbType mysql을 사용하면 설정된 정보를 확인할 수 있음


11. mysql connector를 다운로드하여 $HIVE_HOME/lib에 복사

   (http://www.mysql.com/downloads/connector/j/에서 다운로드하여 압축해제후 mariadb-java-client-1.5.9.jar를 $HIVE_HOME/lib에 복사)

 

12. $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh에서 hadoop위치를 지정해준다.

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory

# HADOOP_HOME=${bin}/../../hadoop

HADOOP_HOME=$HOME/hadoop

 

13. $HIVE_HOME/conf의 hive-site.xml에 아래를 추가 혹은 변경한다.

<configuration>

<property>

  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

  <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_metastore_db?createDatabaseIfNotExist=true</value>

  <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>

</property>


<property>

  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

  <!-- mysql의 경우(예, mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar) -->

  <!-- value>com.mysql.jdbc.Driver</value --> 


  <!-- mariadb의 경우(예, mariadb-java-client-1.5.4.jar) -->

  <value>org.mariadb.jdbc.Driver</value>

  <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>

</property>

<property>

  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

  <value>hive</value>

  <description>username to use against metastore database</description>

</property>


<property>

  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

  <value>패스워드</value>

  <description>password to use against metastore database</description>

</property>

<property>

  <name>hive.metastore.port</name>

  <value>33306</value>

  <description>Hive metastore listener port</description>

  </property>

</configuration>


*hive-site.xml의 아래항목의 값을 아래와 같이 변경해준다(default로 설정된 값으로 쓰면 오류가 발생한다)

<name>hive.exec.scratchdir</name>

  <!-- value>/tmp/hive</value -->

  <value>/tmp/hive-${user.name}</value>


<name>hive.exec.local.scratchdir</name>

  <!-- value>${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}</value -->

  <value>/tmp/${user.name}</value>


<name>hive.downloaded.resources.dir</name>

 <!-- value>${system:java.io.tmpdir}/${hive.session.id}_resources</value -->

 <value>/tmp/${user.name}_resources</value>


<name>hive.scratch.dir.permission</name>

 <!-- value>700</value -->

 <value>733</value>


<name>hive.querylog.location</name>
<!-- value>${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}</value -->

<value>/tmp/${user.name}</value>


13-1. Table Lock Manager활성화를 위한 설정(설정하지 않으면 동일한 테이블에 동시에 쿼리가 수행될때 데이타가 오염될 수 있음)

  <property>

    <name>hive.support.concurrency</name>

    <value>true</value>

    <description>

      Whether Hive supports concurrency control or not.

      A ZooKeeper instance must be up and running when using zookeeper Hive lock manager

    </description>

  <property>

    <name>hive.zookeeper.quorum</name>

    <value>gsda1:2181,gsda2:2181,gsda3:2181</value>

    <description>

      List of ZooKeeper servers to talk to. This is needed for:

      1. Read/write locks - when hive.lock.manager is set to

      org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.zookeeper.ZooKeeperHiveLockManager,

      2. When HiveServer2 supports service discovery via Zookeeper.

      3. For delegation token storage if zookeeper store is used, if

      hive.cluster.delegation.token.store.zookeeper.connectString is not set

      4. LLAP daemon registry service

    </description>

  </property>


14. hadoop-env.sh 끝에 아래의 내용을 추가하여 hive관련 lib및 conf를 hadoop이 인식할 수 있도록 한다.

가. export HADOOP_CLASSPATH에 $HIVE_HOME/conf:$HIVE_HOME/lib를 추가함

나. 파일끝에 아래를 추가하여 hadoop이 hive를 인식할 수 있도록함

for f in ${HIVE_HOME}/lib/*.jar; do
   HADOOP_CLASSPATH=${HADOOP_CLASSPATH}:$f;
done

 

15. hive metastore실행

   : hive metastore서버 시작(hive가 설치된 master에서 실행)

    nohup bin/hive --service metastore &


  *오류시 참조 : https://www.gooper.com/ss/index.php?mid=bigdata&category=2777&document_srl=3393

  *확인 : jps m

  118506 RunJar /opt/bin/hadoop/hive/lib/hive-service-2.0.1.jar org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore


16.  hiveserver2실행(JDBC로 접근할 수 있도록 서버를 띄워준다)

   : hive server시작(hive가 설치된 master에서 실행)

    nohup bin/hiveserver2 &


   *확인1 : jps m

   102252 RunJar /opt/bin/hadoop/hive/lib/hive-service-2.0.1.jar org.apache.hive.service.server.HiveServer2

   *확인2 : hiveserver2를 실행한 곳에 derby.log등이 생성되어 있으면 원격 metastore에 접속하지 못한것임 

   *확인3 : http://sda1:10002/hiveserver2.jsp


17. beeline실행(JDBC를 이용하여 hiveserver2에 접근하는 client프로그램)

hiveserver2에 접근하기 위해서 "bin/beeline -u jdbc:hive2://sda1:10000"을 실행한다.

(jdbc:hive2://sda1:10000가 JDBC URL이다.)

===>

-bash-4.1# beeline -u jdbc:hive2://sda1:10000

which: no hbase in (/opt/jdk1.8.0_66/bin:/usr/local/rvm/gems/ruby-2.2.3/bin:/usr/local/rvm/gems/ruby-2.2.3@global/bin:/usr/local/rvm/rubies/ruby-2.2.3/bin:/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/local/rvm/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/hadoop/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/elasticsearch/bin:/opt/apache-maven-3.3.9/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/hive/bin)

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/apache-hive-2.0.1-bin/lib/hive-jdbc-2.0.1-standalone.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/apache-hive-2.0.1-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.3.1-hadoop2.6.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.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.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]

Connecting to jdbc:hive2://sda1:10000

Connected to: Apache Hive (version 2.0.1)

Driver: Hive JDBC (version 2.0.1)

16/06/03 20:57:22 [main]: WARN jdbc.HiveConnection: Request to set autoCommit to false; Hive does not support autoCommit=false.

Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ

Beeline version 2.0.1 by Apache Hive


=====>

0: jdbc:hive2://sda1:10000> show databases;

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

| database_name  |

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

| default        |

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

1 row selected (4.431 seconds)


=====>

0: jdbc:hive2://sda1:10000> create table test (a varchar(100));

OK
Time taken: 0.914 seconds

=====>

0: jdbc:hive2://sda1:10000> show tables;

OK

INFO  : Compiling command(queryId=root_20160603205749_4df86e6a-c99b-4c82-bc95-bf240a4aaa70): show tables

INFO  : Semantic Analysis Completed

INFO  : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:tab_name, type:string, comment:from deserializer)], properties:null)

INFO  : Completed compiling command(queryId=root_20160603205749_4df86e6a-c99b-4c82-bc95-bf240a4aaa70); Time taken: 0.018 seconds

INFO  : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager

INFO  : Executing command(queryId=root_20160603205749_4df86e6a-c99b-4c82-bc95-bf240a4aaa70): show tables

INFO  : Starting task [Stage-0:DDL] in serial mode

INFO  : Completed executing command(queryId=root_20160603205749_4df86e6a-c99b-4c82-bc95-bf240a4aaa70); Time taken: 0.025 seconds

INFO  : OK

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

| tab_name  |

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

| test      |

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

1 row selected (0.314 seconds)


0: jdbc:hive2://sda1:10000> exit;


* beeline에서 벗어나기 : !quit


* hiveserver2에 beeline접속하여 사용하는 설명 : https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients


* 아래와 같은 오류가 발생할 수 있는데 이때는 "cp $HOME/apache-hive-2.0.1-bin/jdbc/hive-jdbc-2.0.1-standalone.jar $HOME/apache-hive-2.0.1-bin/lib"를 싱행하여 해당 jar파일을 복사해준다.


-------------------------------오류내용---------------------------

-bash-4.1# ./beeline

which: no hbase in (/opt/jdk1.8.0_66/bin:/usr/local/rvm/gems/ruby-2.2.3/bin:/usr/local/rvm/gems/ruby-2.2.3@global/bin:/usr/local/rvm/rubies/ruby-2.2.3/bin:/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/local/rvm/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/hadoop/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/elasticsearch/bin:/opt/apache-maven-3.3.9/bin:/svc/apps/sda/bin/hadoop/hive/bin)

ls: cannot access /svc/apps/sda/bin/hadoop/hive/lib/hive-jdbc-*-standalone.jar: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/apache-hive-2.0.1-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.3.1-hadoop2.6.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/pineone/svc/apps/sda/bin/hadoop/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.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.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]

Beeline version 2.0.1 by Apache Hive

------------------------------------------------------------------------------


 

*로그파일 위치(root로 실행할때 default위치) : /tmp/root/hive.log


* 참조 : http://blrunner.com/100


18. beeline을 사용하지 않고 hive를 사용하는 방법

$bin/hive


* schema설정없이 hive를 최초에 실행했을때 "MetaException(message:Hive metastore database is not initialized"오류가 발생하는데 이때는 https://www.gooper.com/ss/index.php?mid=bigdata&category=2777&document_srl=3222 를 참조하여 조치해준다.


A personal place to organize information learned during the development of such Hadoop, Hive, Hbase, Semantic IoT, etc.
We are open to the required minutes. Please send inquiries to gooper@gooper.com.

위로