Hive-high Avaliabl

hive---high Avaliable

​ hive的搭建方式有三种,分别是

​ 1、Local/Embedded Metastore Database (Derby)

​ 2、Remote Metastore Database

​ 3、Remote Metastore Server

​ 一般情况下,我们在学习的时候直接使用hive --service metastore的方式启动服务端,使用hive的方式直接访问登录客户端,除了这种方式之外,hive提供了hiveserver2的服务端启动方式,提供了beeline和jdbc的支持,并且官网也提出,一般在生产环境中,使用hiveserver2的方式比较多,如图:

使用hiveserver2的优点如下:

​ 1、在应用端不需要部署hadoop和hive的客户端

​ 2、hiveserver2不用直接将hdfs和metastore暴露给用户

​ 3、有HA机制,解决应用端的并发和负载问题

​ 4、jdbc的连接方式,可以使用任何语言,方便与应用进行数据交互

本文档主要介绍如何进行hive的HA的搭建:

如何进行搭建,参照之前hadoop的HA,使用zookeeper完成HA

1、环境如下:

Node01 Node02 Node03 Node04
Namenode 1 1
Journalnode 1 1 1
Datanode 1 1 1
Zkfc 1 1
zookeeper 1 1 1
resourcemanager 1 1 1
nodemanager 1 1 1
Hiveserver2 1
beeline 1

2、node02---hive-site.xml

xml 复制代码
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive/warehouse</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>  
  <value>jdbc:mysql://node01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>  
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>  
</property>     
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>  
  <value>root</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>  
  <value>123</value>  
</property>
<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>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value>
</property>
<property>
  <name>hive.zookeeper.client.port</name>
  <value>2181</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>node02</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>10001</value> 
</property>

3、node4---hive-site.xml

xml 复制代码
<property>  
  <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
  <value>/user/hive/warehouse</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>  
  <value>jdbc:mysql://node01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>  
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>  
</property>     
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>  
  <value>root</value>  
</property>  
<property>  
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>  
  <value>123</value>  
</property>
<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>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value>
</property>
<property>
  <name>hive.zookeeper.client.port</name>
  <value>2181</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>node04</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>10001</value> 
</property>

4、使用jdbc或者beeline两种方式进行访问

1) beeline

!connect jdbc:hive2://node01,node02,node03/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2_zk root 123

2)jdbc

java 复制代码
public class HiveJdbcClient2 {

	private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";

	public static void main(String[] args) throws SQLException {
		try {
			Class.forName(driverName);
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://node01,node02,node03/default;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2_zk", "root", "");
		Statement stmt = conn.createStatement();
		String sql = "select * from tbl";
		ResultSet res = stmt.executeQuery(sql);
		while (res.next()) {
			System.out.println(res.getString(1));
		}
	}
}

相关推荐
WhoAmI8 天前
MapReduce框架原理解析一:InputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI8 天前
MapReduce框架原理解析三:OutputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI8 天前
MapReduce框架原理解析二:Shuffle
大数据·hadoop
王小王-12314 天前
基于 Hive 的网易云音乐数据分析及可视化系统
hive·hadoop·数据分析·音乐数据分析·网易云音乐分析·hive音乐分析·hadoop网易云
极光代码工作室14 天前
基于数据仓库的电商数据分析平台
大数据·hadoop·python·spark·数据可视化
Database_Cool_14 天前
大规模数据分析降本指南:AnalyticDB Serverless 弹性架构实战
数据仓库·阿里云·架构·数据分析·serverless
Database_Cool_14 天前
什么是湖仓一体?和数据仓库的本质区别(附 AnalyticDB MySQL 湖仓一体方案)
数据库·数据仓库·mysql
Chris _data14 天前
WPF 学习第三天 — Modbus RTU 串口通信
hadoop·学习·wpf
知识分享小能手14 天前
Hadoop学习教程,从入门到精通,Flume日志采集系统 — 完整知识点与案例代码(9)
hadoop·学习·flume
递归尽头是星辰14 天前
AI 访问数据仓库:从直连到微服务化
数据仓库·人工智能·微服务·dataagent·ai数据治理