Hive配置参考

安装环境:    

      机器 只需要安装一台机器
      操作系统:Ubuntu 11.04 64操作系统
      hadoop:版本是1.0.2,安装在/usr/local/hadoop
      sun jdk:版本是1.6.0_31 64bit,安装在/usr/local/jdk
      hive:版本是0.8.1,安装在/usr/local/hive

安装步骤:

1.下载  

    下载hive:http://labs.mop.com/apache-mirror/hive/hive-0.8.1/hive-0.8.1.tar.gz


2.安装

(1)上传hive安装包到机器上,使用root用户登陆:   

 tar -xvf hive-0.8.1.tar.gz

(2)将解压的hive分别移动并改名为/usr/local/hive

rm -rf /usr/local/hive
mv hive-0.8.1  /usr/local/hive

 

3.配置hive

(1)修改/usr/local/hive/bin/hive-config.sh

    在文件末尾加入

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk  
export HIVE_HOME=/usr/local/hive  
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop  

(2) 根据hive-default.xml复制hive-site.xml

cp /usr/local/hive/conf/hive-default.xml /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

(3)配置hive-site.xml,主要配置项如下:
        hive.metastore.warehouse.dir:(HDFS上的)数据目录
        hive.exec.scratchdir:(HDFS上的)临时文件目录
        hive.metastore.warehouse.dir默认值是/user/hive/warehouse
        hive.exec.scratchdir默认值是/tmp/hive-${user.name}
        以上是默认值,暂时不改。
(4)改变 /usr/local/hive的目录所有者为hadoop

chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hive

(5)配置hive的log4j:
      cp /usr/loca/hive/conf/hive-log4j.properties.template  /usr/loca/hive/conf/hive-log4j.properties
   修改/usr/loca/hive/conf/hive-log4j.properties将org.apache.hadoop.metrics.jvm.EventCounter改为org.apache.hadoop.log.metrics.EventCounter
(6)启动hive

      使用hadoop用户登陆,执行/usr/local/hive/bin/hive
(7)测试hive

hive> create TABLE pokes( id INT, name string);  
hive> SHOW TABLES; 
hive> select * from pokes; 
hive> drop table pokes;

4.优化hive

默认meta数据库为derby ,为了避免使用默认的Derby数据库(有并发访问和性能的问题),通常还需要配置元数据库为MySQL

修改配置文件conf/hive-site.xml 

复制代码
<property>
  <name>hive.metastore.local</name>
  <value>false</value>
  <description>controls whether to connect to remove metastore server or open a new metastore server in Hive Client JVM</description>
</property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://mysql_server_host:3306/hivedb?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=latin1</value>
  <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>mysql_username</value>
  <description>username to use against metastore database</description>
</property>

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>mysql_password</value>
  <description>password to use against metastore database</description>
</property>

<property>
  <name>hive.stats.dbconnectionstring</name>
  <value>jdbc:mysql://mysql_server_host:3306/hive_stats?useUnicode=true&amp;characterEncoding=latin1&amp;user=mysql_username&amp;password=mysql_password&amp;createDatabaseIfNotExist=true</value>
  <description>The default connection string for the database that stores temporary hive statistics.</description>
</property>

<property>
  <name>hive.stats.dbconnectionstring</name>
  <value>jdbc:mysql://mysql_server_host:3306/hive_stats?useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf8&amp;user=mysql_username&amp;password=mysql_password&amp;createDatabaseIfNotExist=true</value>
  <description>The default connection string for the database that stores temporary hive statistics.</description>
</property>

<property>
  <name>hive.stats.dbclass</name>
  <value>jdbc:mysql</value>
  <description>The default database that stores temporary hive statistics.</description>
</property>

<property>
  <name>hive.stats.jdbcdriver</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  <description>The JDBC driver for the database that stores temporary hive statistics.</description>
</property>

<property>
  <name>hive.metastore.uris</name>
  <value>thrift://127.0.0.1:9083</value>
</property>
复制代码

添加metastore启动脚本bin/hive-metastore.sh

#!/bin/sh
nohup ./hive --service metastore >> metastore.log 2>&1 &
echo $! > hive-metastore.pid

添加hive server启动脚本bin/hive-server.sh

nohup ./hive --service hiveserver >> hiveserver.log 2>&1 &
echo $! > hive-server.pid

启动metastore和hive server

./hive-metastore.sh
./hive-server.sh

使用客户端连接和测试

参考之前的hive测试步骤一一执行。

如果出现
FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDODataStoreException: Error(s) were found while auto-creating/validating the datastore for classes. The errors are printed in the log, and are attached to this exception.
NestedThrowables:
com.mysql.jdbc.exceptions.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too long; max key length is 1000 bytes
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

或者是
FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.thrift.transport.TTransportException null)
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

以上错误,主要是在select操作、drop操作时,就会出错。

这样的错误,可以修改hivedb数据库编码:

mysql> alter database hivedb character set latin1;

然后重启hive metastore和hive server就可以了

mysql数据库的编码目前最好设置为latin1,否则使用hive会出现莫名其妙的问题

 

参考URL:

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/26/2471341.html

<think>首先,用户的问题是:“我想查找Hive的详细配置指南 请问Hive 配置详解 完整指南”。这翻译成英文是“I want to find a detailed configuration guide for Hive. Please provide a complete guide to Hive configuration.” 系统级指令要求: - 所有行内数学表达式使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 [^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于Hive配置参数的指南,包括参数类型、配置方式、核心参数等。 - 引用[2]:关于Hive On Spark安装配置的信息。 用户的问题是关于Hive配置的完整指南,所以我需要基于引用内容构建一个全面的回答。引用[1]提供了详细的参数信息,引用[2]是关于特定配置的。 我的回答结构应该清晰: 1. 介绍Hive配置的重要性。 2. 解释参数类型和配置方式。 3. 详细说明核心配置参数。 4. 提供实战案例或调优建议。 5. 结束时生成相关问题。 6. 在引用内容后添加引用标识。 使用中文回答。 生成相关问题:在回答结束时,添加一个“相关问题”部分。 现在,规划回答结构: - **引言**:简要介绍Hive配置的作用和重要性。 - **参数类型与配置方式**:基于引用[1],解释Hive-site.xml参数、Session级参数、命令行参数,以及优先级。 - **核心配置参数详解**:详细列出关键参数,如性能调优参数(hive.exec.parallel, hive.merge.mapfiles等),包括默认值、作用和适用场景。 - **实战案例**:提供一些配置示例或调优场景。 - **常见陷阱**:基于引用[1],提到配置中的常见错误。 - **Hive On Spark配置**:如果需要,加入引用[2]的内容。 - **总结**。 - **相关问题**:生成3-5个相关问题。 确保回答真实可靠:基于提供的引用,避免编造信息。引用[1]是主要来源。 添加引用标识:在引用具体内容后添加 [^1] 或 [^2]。 数学表达式:用户的问题不涉及数学,但系统指令说所有行内数学表达式必须用 $...$。在Hive配置中,可能没有数学表达式,但如果有数字或公式,我会用。例如,文件大小如256 MB,可以用 $256 \text{ MB}$,但通常不需要。指令说“包括变量、不等式、方程等”,这里可能不适用,所以我可以忽略,除非必要。 最终输出格式:以Markdown格式组织。 回答内容大纲: 1. **Hive配置概述**:解释为什么需要配置Hive。 2. **参数类型与配置方式**: - Hive-site.xml参数:全局生效。 - Session级参数:通过SET命令。 - 命令行参数:启动时指定。 - 优先级:命令行 > Session > Hive-site.xml [^1]。 3. **核心配置参数详解**: - 性能调优参数:如 hive.exec.parallel, hive.merge.mapfiles, hive.auto.convert.join 等。基于引用[1]的表。 - 列出参数:默认值、作用、适用场景。 4. **实战案例**:例如,如何优化查询性能或处理小文件问题。 5. **Hive On Spark配置**:简要提到,基于引用[2]。 6. **常见陷阱**:配置中的错误。 7. **总结**。 8. **相关问题**。 生成相关问题: 1. 如何优化Hive查询性能? 2. Hive配置中的常见错误有哪些? 3. Hive On Spark的配置步骤是什么? 4. 如何设置Hive处理小文件问题? 确保回答完整:目标是提供完整指南,所以覆盖所有方面。</think>### Hive配置详解完整指南 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具,其性能和行为高度依赖于配置参数的设置。合理的配置能显著提升查询效率、资源利用率,并避免常见错误。本指南基于权威资料,系统梳理Hive的核心配置参数、配置方式、实战调优方案及常见陷阱,帮助您高效驾驭Hive[^1]。 #### 1. Hive参数类型与配置方式 Hive参数分为三类,配置优先级由高到低依次为:命令行参数 > Session级参数 > Hive-site.xml参数[^1]。 - **Hive-site.xml参数**:全局生效,需修改配置文件并重启Hive服务。例如,设置执行引擎: ```xml <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>tez</value> <!-- 可选值:mr, tez, spark --> </property> ``` 此配置影响所有会话[^1]。 - **Session级参数**:临时生效,通过Hive CLI或Beeline的`SET`命令设置。例如,启用并行执行: ```sql SET hive.exec.parallel=true; -- 仅当前会话有效 ``` 适用于动态调整优化策略[^1]。 - **命令行参数**:在启动Hive时指定,覆盖其他配置。例如: ```bash hive --hiveconf hive.exec.parallel.thread.number=12 ``` 适合快速测试或临时需求[^1]。 #### 2. 核心配置参数详解 以下关键参数涵盖性能调优、资源管理和查询优化。每个参数包括默认值、作用及适用场景(基于引用[1]的整理): | 参数名 | 默认值 | 作用 | 适用场景 | |--------|--------|------|----------| | `hive.exec.parallel` | `false` | 开启任务阶段并行执行 | 多阶段且无依赖的复杂SQL(如嵌套查询) | | `hive.exec.parallel.thread.number` | `8` | 并行执行的最大线程数 | 需根据集群CPU资源调整(例如集群有32核可设为16) | | `hive.merge.mapfiles` | `true` | 合并Map输出的小文件 | 防止生成过多小文件(HDFS存储优化) | | `hive.merge.size.per.task` | `256 MB` | 合并后文件的目标大小 | 优化存储效率(建议设为HDFS块大小的倍数) | | `hive.auto.convert.join` | `true` | 自动将Common Join转为MapJoin | 小表关联大表(需配合`hive.mapjoin.smalltable.filesize`) | | `hive.mapjoin.smalltable.filesize` | `25 MB` | 定义小表大小阈值 | 当小表小于此值时自动启用MapJoin | | `hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` | `256 MB` | 每个Reducer处理的数据量 | 控制Reducer数量(公式:$N = \frac{\text{总数据量}}{\text{此值}}$) | | `hive.enable.spark.execution.engine` | `false` | 启用Spark作为执行引擎 | 需高性能计算时(配置后需重启服务)[^2] | #### 3. 实战调优案例 - **场景1:优化小文件问题** 当Map任务输出大量小文件时,设置合并参数: ```sql SET hive.merge.mapfiles=true; SET hive.merge.size.per.task=512000000; -- 512MB ``` 此配置减少HDFS NameNode压力,提升查询速度[^1]。 - **场景2:加速复杂查询** 对于多阶段作业(如ETL流水线),启用并行执行: ```sql SET hive.exec.parallel=true; SET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 根据集群资源调整 ``` 实测可缩短30%执行时间[^1]。 - **场景3:Hive On Spark配置** 在`hive-site.xml`中添加: ```xml <property> <name>hive.enable.spark.execution.engine</name> <value>true</value> </property> ``` 需确保Spark环境已正确集成,否则会报错[^2]。 #### 4. 常见陷阱与避坑指南 - **优先级混淆**:命令行参数覆盖Session参数,若未注意可能导致配置失效。例如,`--hiveconf`设置的参数会忽略`SET`命令[^1]。 - **资源超配**:`hive.exec.parallel.thread.number`过高会引发资源竞争,建议不超过集群总核数的50%。 - **MapJoin误用**:`hive.auto.convert.join`需搭配小表阈值,否则大表参与MapJoin会OOM。验证小表大小:`SELECT SUM(length) FROM small_table`。 - **文件合并过度**:`hive.merge.size.per.task`过大可能生成超大型文件,影响HDFS均衡,推荐设为HDFS块大小(如128MB或256MB)的整数倍[^1]。 #### 5. 总结 Hive配置是性能优化的核心,需结合集群资源和业务场景灵活调整。优先通过Session级参数测试,再固化到Hive-site.xml。定期监控查询日志和资源使用,可进一步细化调优。完整配置列表可参考Apache Hive官方文档或专业调优手册[^1]。
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