【运维】hive 高可用详解: Hive MetaStore HA、hive server HA原理详解;hive高可用实现

文章目录

  • [一. hive高可用原理说明](#一. hive高可用原理说明)
    • [1. Hive MetaStore HA](#1. Hive MetaStore HA)
    • [2. hive server HA](#2. hive server HA)
  • [二. hive高可用实现](#二. hive高可用实现)
    • [1. 配置](#1. 配置)
    • [2. beeline链接测试](#2. beeline链接测试)
    • [3. zookeeper相关操作](#3. zookeeper相关操作)

一. hive高可用原理说明

1. Hive MetaStore HA

Hive元数据存储在MetaStore中,包括表的定义、分区、表的属性等信息。

hive metastore 配置多台,可以避免单节点故障导致整个集群的hive client不可用。

原理如下:

Active-active mode is not supported for Hive Metastore. Hence, there is one active instance of the Hive Metastore service at any given point in time. The other instances of the Hive Metastore service are in standby state.

hive metastore不支持双活的高可用,也就说hive metastore的高可用是主备架构,其中一个节点提供服务,另外一个节点处于就绪的状态。

相关配置项:在hive-site.xml中

xml 复制代码
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://metastore_node1:9083,thrift://metastore_node2:9083</value>
</property>

2. hive server HA

HiveServer2是Hive的一个查询引擎,允许用户通过多种方式(如JDBC、ODBC等)提交和执行Hive查询。它负责解析客户端的请求,生成查询计划,并将这些任务提交给底层的执行引擎(如 MapReduce 或 Tez)。HiveServer2 本身并不直接处理 Thrift 协议,而是通过 Hive Thrift Server 来实现 Thrift 服务。

Hive从0.14开始,使用Zookeeper实现了HiveServer2的HA功能(ZooKeeper Service Discovery),Client端可以通过指定一个nameSpace来连接HiveServer2,而不是指定某一个host和port。

原理图如下:

The JDBC/ODBC client connects to Zookeeper, which randomly returns a : for a registered HiveServer2 instance. The client uses the returned value to connect to a particular HiveServer2 instance directly to perform its work.

If the HiveServer2 instance fails while the client is connected, the client session is terminated and there is no automatic fail-over to a new HiveServer2 instance.

JDBC/ODBC client(比如中台的元数据发现服务通过JDBC访问)连接zookeeper,zookeeper随机返回一个server信息(<host>:<port>)用于注册hiveserver2实例。客户端使用返回的值连接指定的hiveserver实例,进行元数据查询等操作。当连接的hiveserver挂了或者无法通讯,创建的client会话将会关闭,且没有自动的故障转移操作转移到另外一个hiveserver实例。也就是说你需要重新请求HiveServer。

上面提到的随机返回一个hiveserver,说明hiveserver高可用具备一定的请求分流,减少hiveserver的请求压力。

参考:
IBM - availability-enabling-hiveserver2-high

相关配置:在hive-site.xml中添加

xml 复制代码
  <property>
<name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
<value>hiveserver2_zk</value>
</property>

<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>zk_server1:2181,zk_server2:2181,zk_server3:2181</value>
</property>

<property>
<name>hive.zookeeper.client.port</name>
<value>2181</value>
</property>

二. hive高可用实现

1. 配置

每个hive所在节点修改配置:hive-site.xml

xml 复制代码
<property>
    <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
    <value>true</value>
</property>
 
<property>
    <name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
    <value>hiveserver2_zk</value>
</property>

<property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>zk_node1:2181,zk_node2:2181,zk_node3:2181</value>
</property>
 
<property>
    <name>hive.zookeeper.client.port</name>
    <value>2181</value>
</property>


<property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://metastore_node1:9083,thrift://metastore_node2:9083</value>
</property>

所有节点执行,启动hive Metastore和hive server

因为hive server 依赖hive metastore,所以先启动metastore

cpp 复制代码
nohup hive --service metastore >> /opt/module/apache-hive-2.1.1-bin/metastore.log 2>&1 &
nohup hive --service hiveserver2 >> /opt/module/apache-hive-2.1.1-bin/hiveserver.log 2>&1 &

2. beeline链接测试

语法说明:

cpp 复制代码
jdbc:hive2://<zookeeper quorum>/<dbName>;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2_zk

参数含义说明:

  • <zookeeper quorum> : 为Zookeeper的集群链接串,如node1:2181,node2:2181,node3:2181
  • <dbName> : 为Hive数据库,不填默认为default
  • serviceDiscoveryMode=zooKeeper : 指定模式为zooKeeper
  • zooKeeperNamespace=hiveserver2_zk : 指定ZK中的nameSpace,即参数hive.server2.zookeeper.namespace所定义

连接测试:

shell 复制代码
beeline -u "jdbc:hive2://zk_node1:2181,zk_node2:2181,zk_node3:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2_zk" -n user1 -p passwd1

这里因为配置了用户名和密码 ,所以使用了-n、-p 去链接,密码设置见我的相关文章:
hive CUSTOM authentication mode:通过用户名密码连接hiveserver

3. zookeeper相关操作

见:

availability-enabling-hiveserver2-high

相关推荐
IT毕设梦工厂2 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的供应链数据分析与可视化|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hive·hadoop·python·数据分析·spark·课程设计
BYSJMG2 小时前
计算机毕业设计选题推荐|【基于深度学习的面部关键特征识别与检测】YOLO目标检测+ONNX推理
大数据·hadoop·数据分析·spark·课程设计
IT毕设梦工厂2 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的二手车数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hadoop·python·数据挖掘·数据分析·课程设计·数据分析数据可视化
IT毕设梦工厂3 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的购物趋势数据可视化分析系统|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hadoop·信息可视化·spark·毕业设计·课程设计·大数据毕设项目
IT毕设梦工厂3 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的城市尾气排放数据可视化分析|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hive·信息可视化·spark·毕业设计·课程设计·大数据毕设项目
IT毕设梦工厂4 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的广告投放数据可视化分析系统|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hadoop·信息可视化·数据分析·spark·毕业设计·课程设计
IT毕设梦工厂4 小时前
计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的房地产交易数据分析与可视化|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
大数据·hive·hadoop·python·数据分析·spark·课程设计
小程序设计5 小时前
本科毕设避坑|大数据 / 单片机物联网 / 网络工程 / PLC / 机械设计选题与落地心得
java·hive·hadoop·单片机
计算机源码社5 小时前
【27届大数据毕设】基于机器学习与数据挖掘的电影评分预测与可视化大屏 基于Spark内存计算的电影译名流向与主题词云可视化分析
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·spark·毕业设计·课程设计
计算机源码社5 小时前
【27届大数据毕设】基于Hadoop的跨境二手车价格对比可视化分析系统-基于K-Means与FPGrowth的二手车价格影响因素挖掘研究
大数据·hadoop·python·数据分析·spark·毕业设计·数据可视化