编译hive源码导入到eclipse中

软件版本：

hive1.2.1 ，eclipse4.5，maven3.2 ，JDK1.7

软件准备：

hive:

环境准备：

（1）. 安装好的Hadoop集群（伪分布式亦可）；

（2） linux 下maven环境；（这里需要说下，maven编译hive，在windows下是不通的，因为里面需要bash的支持，所以直接使用linux编译hive就好）

0. 编译前，建议把maven的local_reposity 配置下，同时配置源如下（开源中国的maven源，相对国外的源较快）：

[plain] view plain copy

1. <mirror>  
2.         <id>nexus-osc</id>  
3.         <mirrorOf>central</mirrorOf>  
4.         <name>Nexus osc</name>  
5.         <url>http://maven.oschina.net/content/groups/public/</url>  
6.     </mirror>  
7.     <mirror>  
8.         <id>nexus-osc-thirdparty</id>  
9.         <mirrorOf>thirdparty</mirrorOf>  
10.         <name>Nexus osc thirdparty</name>  
11.         <url>http://maven.oschina.net/content/repositories/thirdparty/</url>  
12.     </mirror>  

1. 编译Hive，下载hive1.2.1的源码，并解压到linux某目录，按照下面的命令进行编译（进入hive源码解压后路径）：

（1）mvn clean install -DskipTests -Phadoop-2

[java] view plain copy

1. [INFO] Reactor Summary:  
2. [INFO]   
3. [INFO] Hive ............................................... SUCCESS [  4.457 s]  
4. [INFO] Hive Shims Common .................................. SUCCESS [  5.047 s]  
5. [INFO] Hive Shims 0.20S ................................... SUCCESS [  2.017 s]  
6. [INFO] Hive Shims 0.23 .................................... SUCCESS [  7.157 s]  
7. [INFO] Hive Shims Scheduler ............................... SUCCESS [  1.796 s]  
8. [INFO] Hive Shims ......................................... SUCCESS [  1.674 s]  
9. [INFO] Hive Common ........................................ SUCCESS [  5.711 s]  
10. [INFO] Hive Serde ......................................... SUCCESS [  7.577 s]  
11. [INFO] Hive Metastore ..................................... SUCCESS [ 18.044 s]  
12. [INFO] Hive Ant Utilities ................................. SUCCESS [  1.373 s]  
13. [INFO] Spark Remote Client ................................ SUCCESS [ 10.962 s]  
14. [INFO] Hive Query Language ................................ SUCCESS [05:12 min]  
15. [INFO] Hive Service ....................................... SUCCESS [ 42.408 s]  
16. [INFO] Hive Accumulo Handler .............................. SUCCESS [01:40 min]  
17. [INFO] Hive JDBC .......................................... SUCCESS [  9.021 s]  
18. [INFO] Hive Beeline ....................................... SUCCESS [ 12.194 s]  
19. [INFO] Hive CLI ........................................... SUCCESS [ 12.576 s]  
20. [INFO] Hive Contrib ....................................... SUCCESS [  3.031 s]  
21. [INFO] Hive HBase Handler ................................. SUCCESS [01:54 min]  
22. [INFO] Hive HCatalog ...................................... SUCCESS [ 28.797 s]  
23. [INFO] Hive HCatalog Core ................................. SUCCESS [  5.609 s]  
24. [INFO] Hive HCatalog Pig Adapter .......................... SUCCESS [ 23.254 s]  
25. [INFO] Hive HCatalog Server Extensions .................... SUCCESS [01:15 min]  
26. [INFO] Hive HCatalog Webhcat Java Client .................. SUCCESS [  2.036 s]  
27. [INFO] Hive HCatalog Webhcat .............................. SUCCESS [ 49.390 s]  
28. [INFO] Hive HCatalog Streaming ............................ SUCCESS [  4.387 s]  
29. [INFO] Hive HWI ........................................... SUCCESS [  1.768 s]  
30. [INFO] Hive ODBC .......................................... SUCCESS [  1.053 s]  
31. [INFO] Hive Shims Aggregator .............................. SUCCESS [  0.111 s]  
32. [INFO] Hive TestUtils ..................................... SUCCESS [  0.550 s]  
33. [INFO] Hive Packaging ..................................... SUCCESS [  3.195 s]  
34. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
35. [INFO] BUILD SUCCESS  
36. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
37. [INFO] Total time: 14:31 min  
38. [INFO] Finished at: 2015-10-15T05:25:11-07:00  
39. [INFO] Final Memory: 89M/416M  

（2）清空相关输出：

mvn eclipse:clean

（3）编译成eclipse工程：

mvn eclipse:eclipse -DdownloadSources -DdownloadJavadocs -Phadoop-2

[plain] view plain copy

1. [INFO] Reactor Summary:  
2. [INFO]   
3. [INFO] Hive ............................................... SUCCESS [  7.396 s]  
4. [INFO] Hive Shims Common .................................. SUCCESS [  3.983 s]  
5. [INFO] Hive Shims 0.20S ................................... SUCCESS [  2.734 s]  
6. [INFO] Hive Shims 0.23 .................................... SUCCESS [ 16.801 s]  
7. [INFO] Hive Shims Scheduler ............................... SUCCESS [  2.143 s]  
8. [INFO] Hive Shims ......................................... SUCCESS [  1.958 s]  
9. [INFO] Hive Common ........................................ SUCCESS [  4.495 s]  
10. [INFO] Hive Serde ......................................... SUCCESS [  6.760 s]  
11. [INFO] Hive Metastore ..................................... SUCCESS [  3.512 s]  
12. [INFO] Hive Ant Utilities ................................. SUCCESS [  0.252 s]  
13. [INFO] Spark Remote Client ................................ SUCCESS [  6.719 s]  
14. [INFO] Hive Query Language ................................ SUCCESS [  7.988 s]  
15. [INFO] Hive Service ....................................... SUCCESS [ 55.204 s]  
16. [INFO] Hive Accumulo Handler .............................. SUCCESS [11:49 min]  
17. [INFO] Hive JDBC .......................................... SUCCESS [  1.607 s]  
18. [INFO] Hive Beeline ....................................... SUCCESS [35:22 min]  
19. [INFO] Hive CLI ........................................... SUCCESS [01:28 min]  
20. [INFO] Hive Contrib ....................................... SUCCESS [  1.797 s]  
21. [INFO] Hive HBase Handler ................................. SUCCESS [10:35 min]  
22. [INFO] Hive HCatalog ...................................... SUCCESS [  5.775 s]  
23. [INFO] Hive HCatalog Core ................................. SUCCESS [01:23 min]  
24. [INFO] Hive HCatalog Pig Adapter .......................... SUCCESS [01:10 min]  
25. [INFO] Hive HCatalog Server Extensions .................... SUCCESS [07:20 min]  
26. [INFO] Hive HCatalog Webhcat Java Client .................. SUCCESS [  1.968 s]  
27. [INFO] Hive HCatalog Webhcat .............................. SUCCESS [01:53 min]  
28. [INFO] Hive HCatalog Streaming ............................ SUCCESS [  2.089 s]  
29. [INFO] Hive HWI ........................................... SUCCESS [  1.816 s]  
30. [INFO] Hive ODBC .......................................... SUCCESS [  1.284 s]  
31. [INFO] Hive Shims Aggregator .............................. SUCCESS [  0.064 s]  
32. [INFO] Hive TestUtils ..................................... SUCCESS [  2.947 s]  
33. [INFO] Hive Packaging ..................................... SUCCESS [  2.837 s]  
34. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
35. [INFO] BUILD SUCCESS  
36. [INFO] ------------------------------------------------------------------------  
37. [INFO] Total time: 01:13 h  
38. [INFO] Finished at: 2015-10-15T19:53:05-07:00  
39. [INFO] Final Memory: 68M/306M  

这个过程会比较慢；

编译后，文件大小大概有：391M左右

2. 编译后工程导入eclipse中

这里导入需要分为两种情况，分为导入windows下的eclipse和导入linux下的eclipse中；（因为一般使用机器都是windows的，所以如果可以使用windows，则最好）

2.1 工程导入windows的eclipse中；

打开eclipse，右键-> Import ，选择编译后的文件夹（这里需要把编译后的文件下载到windows上）；即可看到如下的界面：

当然，这里会有些错误，比如jdk/tool.jar找不到等等，这个是因为编译的jdk和windows的jdk不一样，调整下即可。

（1）运行 hive-cli 工程的CliDriver（当然，要先启动hive相关进行，hive --service metastore & ;  hive --service hiveserver2 &）

         运行后会直接报错，说 driver “hive-site.xml ”not in Classpath 什么的错误，修改方法：

打开hive-common工程的本地目录的target/test-classes路径

修改里面的core-site.xml 以及hive-site.xml ，这里面的配置就参考hadoop集群以及hive的配置即可

然后再次运行CliDriver，发现报下面的错误：

[plain] view plain copy

1. Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: Server IPC version 9 cannot communicate with client version 4  
2.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)  
3.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677)  
4.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621)  

这个是版本不匹配的错误，通过打印java的classpath，发现hadoop1的jar包在hadoop2的jar包前面

这样子肯定是有 问题的，集群都使用的是hadoop2的版本，但是代码却用的hadoop1，这样报这个错就没啥奇怪的了。那问题是出在了哪呢？

通过查看hive-shims-common工程，发现其工程的依赖只有hadoop1，没有hadoop2，而hive-cli工程也是依赖hive-shims-common工程，这也就解释了为什么Java的classpath里面hadoop1的jar包在hadoop2前面了。

此路不通！

（2）运行hive-beeline工程的BeeLine

直接运行，进入beeline交互式命令终端，如下图：

发现是可以连接hive的，比如mr查询：

但是这个不可以调试，即使用debug模式，仍然不能调试。

所以对于阅读源码，查看调用关系来说这种模式也不是很好。

2.2 导入到linux的eclipse工程

   此导入和windows不无差别。

3. 直接新建工程，使用编译后的hive jar包（此处的jar包不是指自己编译的，而是官网直接提供的），就apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz文件。

3.1 在windows的eclipse中新建hive工程

同时新建一个类，如上图所示。

这里还需要注意：

a. 引入编译后的hive的lib包的所有jar包；

b. 引入MySQL的连接jar包；

c. 引入hadoop的相关jar包

（1）写一个测试程序，调用CliDriver，出现下面的错误：

[java] view plain copy

1. 2015-10-22 22:25:19,837  INFO [main] (HiveMetaStoreClient.java:376) - Trying to connect to metastore with URI thrift://192.168.0.100:9083  
2. Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient  
3.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)  
4.     at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:662)  
5.     at test.MainTest.main(MainTest.java:8)  
6. Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient  
7.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523)  
8.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86)  
9.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132)  
10.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104)  
11.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005)  
12.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024)  
13.     at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503)  
14.     ... 2 more  
15. Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException  
16.     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)  
17.     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)  
18.     at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)  
19.     at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)  
20.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1521)  
21.     ... 8 more  
22. Caused by: java.lang.NullPointerException  
23.     at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1010)  
24.     at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:482)  
25.     at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:455)  
26.     at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:715)  
27.     at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:808)  
28.     at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:791)  
29.     at org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping.getUnixGroups(ShellBasedUnixGroupsMapping.java:84)  
30.     at org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping.getGroups(ShellBasedUnixGroupsMapping.java:52)  
31.     at org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback.getGroups(JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback.java:51)  
32.     at org.apache.hadoop.security.Groups.getGroups(Groups.java:176)  
33.     at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getGroupNames(UserGroupInformation.java:1488)  
34.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:436)  
35.     at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:236)  
36.     at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient.<init>(SessionHiveMetaStoreClient.java:74)  
37.     ... 13 more  

通过跟踪排查，发现是windows中的hadoop没有配置winutils.exe 所致

也就是最开始的错误：

[java] view plain copy

1. Could not locate executable D:\jars\hadoop2.6\hadoop-2.6.0\bin\winutils.exe in the Hadoop binarie  

（如果只是windows提交mr任务，这个没有配置，也是可以的，但是在hive源码里面有一个检查，如果是windows提交查询的话，需要检查，没有就会报空指针异常）；

这个错误可以google之来修改，这里不说，下面也就没有再在这条路下面走了。

（2）写一个调用程序，运行BeeLine，这个没有测试。

3.2 linux的eclipse新建hive工程：

建立的工程和windows并无二致，如下：

同样编写程序调用CliDriver，Debug运行，如下所示（需要注意我在这里并没有配置hadoop相关目录）：

做一个查询，看是否可以启动debug模式：

这里看到的确是进入了debug模式。

如何添加源码？看下图

4. 总结：

 （1） hive1.2.1目前使用源码编译得到的版本，并不支持hadoop2的调试；（就个人所作的工作的结果来看）；

 （2）hive1.2.1使用eclipse调试源码可以使用新建工程的方式，然后导入官网编译的hive包及hadoop包进行调试，同时需要注意一般需要在linux环境下调试，如果需要在windows下调试，需要安装winutils.exe ；

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