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这篇文章主要讲解了“Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境问题分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境问题分析”吧！
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环境准备
基于笔者的软件版本洁癖，所有选用的组件都会使用当前(2020-10-30)最高的版本。
| 软件 | 版本 | 备注 |
|---|---|---|
Windows | 10 | 操作系统 |
JDK | 8 | 暂时不要选用大于等于JDK9的版本，因为启动虚拟机会发生未知异常 |
MySQL | 8.x | 用于管理Hive的元数据 |
Apache Hadoop | 3.3.0 | - |
Apache Hive | 3.1.2 | - |
Apache Hive src | 1.2.2 | 因为只有1.x版本的Hive源码提供了.bat启动脚本，有能力可以自己写脚本就不用下此源码包 |
winutils | hadoop-3.3.0 | Hadoop的Windows系统下的启动依赖 |
下面列举部分组件对应的下载地址：
Apache Hadoop 3.3.0：https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
Apache Hive 3.1.2：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
Apache Hive 1.2.2 src：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hive/hive-1.2.2/apache-hive-1.2.2-src.tar.gz
winutils：https://github.com/kontext-tech/winutils(如果下载速度慢，可以先把仓库导入gitee.com再下载，或者用笔者已经同步好的仓库https://gitee.com/throwableDoge/winutils)
下载完这一些列软件之后，MySQL正常安装为系统服务随系统自启。解压hadoop-3.3.0.tar.gz、apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz、apache-hive-1.2.2-src.tar.gz和winutils到指定目录：
接着把源码包apache-hive-1.2.2-src.tar.gz解压后的bin目录下的文件拷贝到apache-hive-3.1.2-bin的bin目录中：
然后把winutils中的hadoop-3.3.0\bin目录下的hadoop.dll和winutils.exe文件拷贝到Hadoop的解压目录的bin文件夹下：
最后再配置一下JAVA_HOME和HADOOP_HOME两个环境变量，并且在Path中添加%JAVA_HOME%\bin;和%HADOOP_HOME%\bin：
笔者本地安装的JDK版本为1.8.0.212，理论上任意一个小版本的JDK8都可以。
接着用命令行测试一下，如果上述步骤没问题，控制台输出如下：
配置和启动Hadoop
在HADOOP_HOME的etc\hadoop子目录下，找到并且修改下面的几个配置文件：
「core-site.xml」(这里的tmp目录一定要配置一个非虚拟目录，别用默认的tmp目录，否则后面会遇到权限分配失败的问题)
fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 hadoop.tmp.dir /e:/LittleData/hadoop-3.3.0/data/tmp
「hdfs-site.xml」(这里要预先创建nameNode和dataNode的数据存放目录，注意一下每个目录要以/开头，笔者这里预先在HADOOP_HOME/data创建了nameNode和dataNode子目录)
dfs.replication 1 dfs.http.address 0.0.0.0:50070 dfs.namenode.name.dir /e:/LittleData/hadoop-3.3.0/data/nameNode dfs.datanode.data.dir /e:/LittleData/hadoop-3.3.0/data/dataNode dfs.permissions.enabled false
「mapred-site.xml」
mapreduce.framework.name yarn
「yarn-site.xml」
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
至此，最小化配置基本完成。接着需要格式化namenode并且启动Hadoop服务。切换至$HADOOP_HOME/bin目录下，使用CMD输入命令hdfs namenode -format(格式化namenode切记不要重复执行)：
格式化namenode完毕后，切换至$HADOOP_HOME/sbin目录下，执行start-all.cmd脚本：
这里命令行会提示start-all.cmd脚本已经过期，建议使用start-dfs.cmd和start-yarn.cmd替代。同理，如果执行stop-all.cmd也会有类似的提示，可以使用stop-dfs.cmd和stop-yarn.cmd替代。start-all.cmd成功执行后，会拉起四个JVM实例(见上图中的Shell窗口自动新建了四个Tab)，此时可以通过jps查看当前的JVM实例：
λ jps 19408 ResourceManager 16324 NodeManager 14792 Jps 15004 NameNode 2252 DataNode
可见已经启动了ResourceManager、NodeManager、NameNode和DataNode四个应用，至此Hadoop的单机版已经启动成功。通过stop-all.cmd命令退出这四个进程。可以通过http://localhost:8088/查看调度任务的状态：
通过http://localhost:50070/去查看HDFS的状态和文件：
重启Hadoop的办法：先执行stop-all.cmd脚本，再执行start-all.cmd脚本。
配置和启动Hive
Hive是构筑于HDFS上的，所以务必确保Hadoop已经启动。Hive在HDFS中默认的文件路径前缀是/user/hive/warehouse，因此可以先通过命令行在HDFS中创建此文件夹：
hdfs dfs -mkdir /user/hive/warehouse hdfs dfs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse
同时需要通过下面的命令创建并为tmp目录赋予权限：
hdfs dfs -mkdir /tmp hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp
在系统变量中添加HIVE_HOME，具体的值配置为E:\LittleData\apache-hive-3.1.2-bin，同时在Path变量添加%HIVE_HOME%\bin;，跟之前配置HADOOP_HOME差不多。下载和拷贝一个mysql-connector-java-8.0.x.jar到$HIVE_HOME/lib目录下：
创建Hive的配置文件，在$HIVE_HOME/conf目录下已经有对应的配置文件模板，需要拷贝和重命名，具体如下：
$HIVE_HOME/conf/hive-default.xml.template => $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
$HIVE_HOME/conf/hive-env.sh.template => $HIVE_HOME/conf/hive-env.sh
$HIVE_HOME/conf/hive-exec-log4j.properties.template => $HIVE_HOME/conf/hive-exec-log4j.properties
$HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties.template => $HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties
修改hive-env.sh脚本，在尾部添加下面内容：
export HADOOP_HOME=E:\LittleData\hadoop-3.3.0 export HIVE_CONF_DIR=E:\LittleData\apache-hive-3.1.2-bin\conf export HIVE_AUX_JARS_PATH=E:\LittleData\apache-hive-3.1.2-bin\lib
修改hive-site.xml文件，主要修改下面的属性项：
| 属性名 | 属性值 | 备注 |
|---|---|---|
hive.metastore.warehouse.dir | /user/hive/warehouse | Hive的数据存储目录，这个是默认值 |
hive.exec.scratchdir | /tmp/hive | Hive的临时数据目录，这个是默认值 |
javax.jdo.option.ConnectionURL | jdbc:mysql://localhost:3306/hive?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC | Hive元数据存放的数据库连接 |
javax.jdo.option.ConnectionDriverName | com.mysql.cj.jdbc.Driver | Hive元数据存放的数据库驱动 |
javax.jdo.option.ConnectionUserName | root | Hive元数据存放的数据库用户 |
javax.jdo.option.ConnectionPassword | root | Hive元数据存放的数据库密码 |
hive.exec.local.scratchdir | E:/LittleData/apache-hive-3.1.2-bin/data/scratchDir | 创建本地目录$HIVE_HOME/data/scratchDir |
hive.downloaded.resources.dir | E:/LittleData/apache-hive-3.1.2-bin/data/resourcesDir | 创建本地目录$HIVE_HOME/data/resourcesDir |
hive.querylog.location | E:/LittleData/apache-hive-3.1.2-bin/data/querylogDir | 创建本地目录$HIVE_HOME/data/querylogDir |
hive.server2.logging.operation.log.location | E:/LittleData/apache-hive-3.1.2-bin/data/operationDir | 创建本地目录$HIVE_HOME/data/operationDir |
datanucleus.autoCreateSchema | true | 可选 |
datanucleus.autoCreateTables | true | 可选 |
datanucleus.autoCreateColumns | true | 可选 |
hive.metastore.schema.verification | false | 可选 |
修改完毕之后，在本地的MySQL服务新建一个数据库hive，编码和字符集可以选用范围比较大的utf8mb4(虽然官方建议是latin1，但是字符集往大范围选没有影响)：
上面的准备工作做完之后，可以进行Hive的元数据库初始化，在$HIVE_HOME/bin目录下执行下面的脚本：
hive --service schematool -dbType mysql -initSchema
这里有个小坑，hive-site.xml文件的第3215行有个神奇的无法识别的符号：
此无法识别符号会导致Hive的命令执行异常，需要去掉。当控制台输出Initialization script completed schemaTool completed的时候，说明元数据库已经初始化完毕：
在$HIVE_HOME/bin目录下，通过hive.cmd可以连接Hive(关闭控制台即可退出)：
> hive.cmd
尝试创建一个表t_test：
hive> create table t_test(id INT,name string); hive> show tables;
查看http://localhost:50070/确认t_test表已经创建成功。
尝试执行一个写入语句和查询语句：
hive> insert into t_test(id,name) values(1,'throwx'); hive> select * from t_test;
写用了30多秒，读用了0.165秒。
使用JDBC连接Hive
HiveServer2是Hive服务端接口模块，必须启动此模块，远程客户端才能对Hive进行数据写入和查询。目前，此模块还是基于Thrift RPC实现，它是HiveServer的改进版，支持多客户端接入和身份验证等功能。配置文件hive-site.xml中可以修改下面几个关于HiveServer2的常用属性：
| 属性名 | 属性值 | 备注 |
|---|---|---|
hive.server2.thrift.min.worker.threads | 5 | 最小工作线程数，默认值为5 |
hive.server2.thrift.max.worker.threads | 500 | 最大工作线程数，默认值为500 |
hive.server2.thrift.port | 10000 | 侦听的TCP端口号，默认值为10000 |
hive.server2.thrift.bind.host | 127.0.0.1 | 绑定的主机，默认值为127.0.0.1 |
hive.execution.engine | mr | 执行引擎，默认值为mr |
在$HIVE_HOME/bin目录下执行下面的命令可以启动HiveServer2：
hive.cmd --service hiveserver2
客户端需要引入hadoop-common和hive-jdbc依赖，依赖的版本尽量和对接的Hadoop和Hive版本对应。
org.apache.hadoop hadoop-common 3.3.0 org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 org.springframework.boot spring-boot-starter-jdbc 2.3.5.RELEASE
hadoop-common依赖链比较长，会连带下载大量其他相关依赖，所以可以找个空闲时间在某个Maven项目先挂起该依赖下载的任务(笔者挂起此依赖下载任务洗完澡仍然没下完，还会出现org.glassfish:javax.el的快照包无法下载的问题，不过不影响正常使用)。最后添加一个单元测试类HiveJdbcTest：
@Slf4j public class HiveJdbcTest { private static JdbcTemplate TEMPLATE; private static HikariDataSource DS; @BeforeClass public static void beforeClass() throws Exception { HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setDriverClassName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); // 这里笔者修改过hive-site.xml的对应配置,因为端口不是默认的10000 // config.setJdbcUrl("jdbc:hive2://127.0.0.1:10091"); config.setJdbcUrl("jdbc:hive2://127.0.0.1:10091/db_test"); DS = new HikariDataSource(config); TEMPLATE = new JdbcTemplate(DS); } @AfterClass public static void afterClass() throws Exception { DS.close(); } @Test public void testCreateDb() throws Exception { TEMPLATE.execute("CREATE DATABASE db_test"); } @Test public void testCreateTable() throws Exception { TEMPLATE.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_student(id INT,name string,major string)"); log.info("创建t_student表成功"); } @Test public void testInsert() throws Exception { int update = TEMPLATE.update("INSERT INTO TABLE t_student(id,name,major) VALUES(?,?,?)", p -> { p.setInt(1, 10087); p.setString(2, "throwable"); p.setString(3, "math"); }); log.info("写入t_student成功,更新记录数:{}", update); // 这里比较神奇,数据写入了,返回的update数量为0 } @Test public void testSelect() throws Exception { List result = TEMPLATE.query("SELECT * FROM t_student", rs -> { List list = new ArrayList<>(); while (rs.next()) { Student student = new Student(); student.setId(rs.getLong("id")); student.setName(rs.getString("name")); student.setMajor(rs.getString("major")); list.add(student); } return list; }); // 打印日志：查询t_student成功,结果:[HiveJdbcTest.Student(id=10087, name=throwable, major=math)] log.info("查询t_student成功,结果:{}", result); } @Data private static class Student { private Long id; private String name; private String major; } } 可能遇到的问题
下面小结一下可能遇到的问题。
Java虚拟机启动失败
目前定位到是Hadoop无法使用JDK[9+的任意版本JDK，建议切换为任意JDK8的小版本。
出现找不到Hadoop执行文件异常
确保已经把winutils中的hadoop-3.3.0\bin目录下的hadoop.dll和winutils.exe文件拷贝到Hadoop的解压目录的bin文件夹中。
start-all.cmd脚本执行时有可能出现找不到批处理脚本的异常。此问题在公司的开发机出现过，在家用的开发机没有重现，具体解决方案是在start-all.cmd脚本的首行加入cd $HADOOP_HOME，如cd E:\LittleData\hadoop-3.3.0。
无法访问localhost:50070
一般是因为hdfs-site.xml配置遗漏了dfs.http.address配置项，添加：
dfs.http.address 0.0.0.0:50070
然后调用stop-all.cmd，再调用start-all.cmd重启Hadoop即可。
Hive连接MySQL异常
注意MySQL的驱动包是否已经正确拷贝到$HIVE_HOME/lib下，并且检查javax.jdo.option.ConnectionURL等四个属性是否配置正确。如果都正确，注意是否MySQL的版本存在问题，或者服务的版本与驱动版本不匹配。
Hive找不到批处理文件
一般描述是'xxx.cmd' is not recognized as an internal or external command...，一般是Hive的命令执行时的异常，需要把Hive 1.x的源码包的bin目录下的所有.cmd脚本拷贝到$HIVE_HOME/bin对应的目录下。
文件夹权限问题
常见如CreateSymbolicLink异常，会导致Hive无法使用INSERT或者LOAD命令写入数据。出现这类问题可以通过下面方式解决：
Win + R然后运行gpedit.msc - 计算机设置 - Windows设置 — 安全设置 - 本地策略 - 用户权限分配 - 创建符号链接 - 添加当前用户。
或者「直接使用管理员账号或者管理员权限启动CMD」，然后执行对应的脚本启动Hadoop或者Hive。
SessionNotRunning异常
启动HiveServer2中或者外部客户端连接HiveServer2时候有可能出现此异常，具体是java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.tez.dag.api.TezConfiguration的异常。解决方案是：配置文件hive-site.xml中的hive.execution.engine属性值由tez修改为mr，然后重启HiveServer2即可。因为没有集成tez，重启后依然会报错，但是60000ms后会自动重试启动(一般重试后会启动成功)：
这算是一个遗留问题，但是不影响客户端正常连接，只是启动时间会多了60秒。
HiveServer2端口冲突
修改配置文件hive-site.xml中的hive.server2.thrift.port属性值为未被占用的端口，重启HiveServer2即可。
数据节点安全模式异常
一般是出现SafeModeException异常，提示Safe mode is ON。通过命令hdfs dfsadmin -safemode leave解除安全模式即可。
AuthorizationException
常见的是Hive通过JDBC客户端连接HiveServer2服务时候会出现这个异常，具体是信息是：User: xxx is not allowed to impersonate anonymous。这种情况只需要修改Hadoop的配置文件core-site.xml，添加：
hadoop.proxyuser.xxx.hosts * hadoop.proxyuser.xxx.groups *
这里的xxx是指报错时候具体的系统用户名，例如笔者开发机的系统用户名为doge
然后重启Hadoop服务即可。
MapRedTask的权限问题
常见的是Hive通过JDBC客户端连接HiveServer2服务执行INSERT或者LOAD操作时候抛出的异常，一般描述是Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Permission denied: user=anonymous, access=EXECUTE, inode="/tmp/hadoop-yarn":xxxx:supergroup:drwx------。通过命令hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp赋予匿名用户/tmp目录的读写权限即可。
小结没什么事最好还是直接在Linux或者Unix系统中搭建Hadoop和Hive的开发环境比较合理，Windows系统的文件路径和权限问题会导致很多意想不到的问题。本文参考了大量互联网资料和Hadoop和Hive的入门书籍，这里就不一一贴出，站在巨人的肩膀上。
感谢各位的阅读，以上就是“Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境问题分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境问题分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！