1、Metastore

        在Hive的具体使用中，首先面临的问题便是如何定义表结构信息，跟结构化的数据映射成功。所谓的映射指的是一种对应关系。在Hive中需要描述清楚表跟文件之间的映射关系、列和字段之间的关系等等信息。这些描述映射关系的数据的称之为Hive的元数据。该数据十分重要，因为只有通过查询它才可以确定用户编写sql和最终操作文件之间的关系。

  • Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的字段等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、第三方如MySQL等。
  • Metastore即元数据服务，是Hive用来管理库表元数据的一个服务。有了它上层的服务不用再跟裸的文件数据打交道，而是可以基于结构化的库表信息构建计算框架。

        通过metastore服务将Hive的元数据暴露出去，而不是需要通过对Hive元数据库mysql的访问才能拿到Hive的元数据信息；metastore服务实际上就是一种thrift服务，通过它用户可以获取到Hive元数据，并且通过thrift获取元数据的方式，屏蔽了数据库访问需要驱动，url，用户名，密码等细节。

metastore三种配置方式

1.1、内嵌模式

        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。数据库和Metastore服务都嵌入在主Hive Server进程中。这个是默认的，配置简单，但是一次只能一个客户端连接，适用于用来实验，不适用于生产环境。

api hive 元数据 hive的元数据_hive

  • 优点：配置简单，解压hive安装包 bin/hive 启动即可使用；
  • 缺点：不同路径启动hive，每一个hive拥有一套自己的元数据，无法共享。 

1.2、本地模式

        本地模式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。教学中实际采用的是MySQL。

        本地模式不需要单独起metastore服务，用的是跟Hive在同一个进程里的metastore服务。也就是说当启动一个hive 服务时，其内部会启动一个metastore服务。Hive根据 hive.metastore.uris 参数值来判断，如果为空，则为本地模式。

api hive 元数据 hive的元数据_hadoop_02

  • 缺点：每启动一次hive服务，都内置启动了一个metastore；在hive-site.xml中暴露的数据库的连接信息；
  • 优点：配置较简单，本地模式下hive的配置中指定mysql的相关信息即可。 

1.3、远程模式

在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。

api hive 元数据 hive的元数据_Hive_03

        在这种模式下，其他依赖Hive的软件都可以通过Metastore访问Hive。此时需要配置hive.metastore.uris 参数来指定 metastore 服务运行的机器ip和端口，并且需要单独手动启动metastore服务。metastore服务可以配置多个节点上，避免单节点故障导致整个集群的hive client不可用。同时hive client配置多个metastore地址，会自动选择可用节点。 

1.4、metastore内嵌模式配置

  • 下载软件解压缩（hive软件）
  • 设置环境变量，并使之生效
  • 初始化数据库。

schematool -dbType derby -initSchema

  • 进入hive命令行
  • 再打开一个hive命令行，发现无法进入

1.5、metastore远程模式配置

配置规划：

节点

metastore

client

linux121

√

linux122

√

linux123

√

配置步骤：

  1. 将 linux123 的 hive 安装文件拷贝到 linux121、linux122
  2. 在linux121、linux123上分别启动 metastore 服务 
# 启动 metastore 服务
nohup hive --service metastore &

# 安装lsof
yum install lsof

# 查询9083端口(metastore服务占用的端口)
lsof -i:9083
  1. 修改 linux122 上hive-site.xml。删除配置文件中：MySQL的配置、连接数据库的用户名、口令等信息；增加连接metastore的配置： 
<!-- hive metastore 服务地址 -->
<property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://linux121:9083,thrift://linux123:9083</value>
</property>
  1. 启动hive。此时client端无需实例化hive的metastore，启动速度会加快。

# 分别在linux121、linux121上执行以下命令，查看连接情况
lsof -i:9083

  1. 高可用测试。关闭已连接的metastore服务，发现hive连到另一个节点的服务上，仍然能够正常使用。

2、HiveServer2

        HiveServer2是一个服务端接口，使远程客户端可以执行对Hive的查询并返回结果。目前基于Thrift RPC的实现是HiveServer的改进版本，并支持多客户端并发和身份验证，启动hiveServer2服务后，就可以使用jdbc、odbc、thrift 的方式连接。

        Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。它被当作一个远程过程调用（RPC）框架来使用，是由Facebook为“大规模跨语言服务开发”而开发的。

api hive 元数据 hive的元数据_Hive_04

        HiveServer2（HS2）是一种允许客户端对Hive执行查询的服务。HiveServer2是HiveServer1的后续 版本。HS2支持多客户端并发和身份验证，旨在为JDBC、ODBC等开放API客户端提供更好的支持。 HS2包括基于Thrift的Hive服务（TCP或HTTP）和用于Web UI 的Jetty Web服务器。

HiveServer2作用：

  • 为Hive提供了一种允许客户端远程访问的服务
  • 基于thrift协议，支持跨平台，跨编程语言对Hive访问
  • 允许远程访问Hive

HiveServer2配置（三个节点都要配置下面的内容）

配置规划：

节点

HiveServer2

client（beeline）

linux121

linux122

√

linux123

√

配置步骤：

（1）修改集群上的 core-site.xml，增加以下内容：

<!-- HiveServer2 连不上10000；hadoop为安装用户 -->
<!-- root用户可以代理所有主机上的所有用户 -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

（2）修改集群上的 hdfs-site.xml，增加以下内容：

<!-- HiveServer2 连不上10000；启用 webhdfs 服务 -->
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

（3）启动linux123上的 HiveServer2 服务

# 启动 hiveserver2 服务
nohup hiveserver2 &
# 检查 hiveserver2 端口
lsof -i:10000
# 从2.0开始，HiveServer2提供了WebUI


# 还可以使用浏览器检查hiveserver2的启动情况。http://linux123:10002/

（4）启动 linux122 节点上的 beeline

./beeline

        Beeline是从 Hive 0.11版本引入的，是 Hive 新的命令行客户端工具。Hive客户端工具后续将使用Beeline 替代 Hive 命令行工具 ，并且后续版本也会废弃掉 Hive 客户端工具。

-- 连接hive客户端，提示输入用户名和秘钥，直接回车就可，因为没有设置身份认证
!connect jdbc:hive2://linux123:10000
use mydb;
show tables;
select * from emp;
create table tabtest1 (c1 int, c2 string);

-- 连接mysql时就必须输入用户名和秘钥了
!connect jdbc:mysql://linux123:3306
!help
!quit

3、HCatalog

        HCatalog 提供了一个统一的元数据服务，允许不同的工具如 Pig、MapReduce 等通过 HCatalog 直接访问存储在 HDFS 上的底层文件。HCatalog是用来访问Metastore的Hive子项目，它的存在给了整个Hadoop生态环境一个统一的定义。

        HCatalog 使用了 Hive 的元数据存储，这样就使得像 MapReduce 这样的第三方应用可以直接从 Hive 的数据仓库中读写数据。同时，HCatalog 还支持用户在MapReduce 程序中只读取需要的表分区和字段，而不需要读取整个表，即提供一种逻辑上的视图来读取数据，而不仅仅是从物理文件的维度。

        HCatalog 提供了一个称为 hcat 的命令行工具。这个工具和 Hive 的命令行工具类似，两者最大的不同就是 hcat 只接受不会产生 MapReduce 任务的命令。

# 进入 hcat 所在目录。$HIVE_HOME/hcatalog/bin
cd $HIVE_HOME/hcatalog/bin
# 执行命令，创建表
./hcat -e "create table default.test1(id string, name string,age int)"
# 长命令可写入文件，使用 -f 选项执行
./hcat -f createtable.txt
# 查看元数据
./hcat -e
# 查看表结构
./hcat -e

# 删除表
./hcat -e