Atlas集成Hive
在安装好Atlas以后,如果想要使用起来,还要让Atlas与其他组件建立联系。
其中最常用的就是Hive。
通过Atlas的架构,只要配置好Hive Hook ,那么每次Hive做任何操作就会写入Kafka从而被atlas接收。
并在Atlas中已图的形式展示出来。
Hive Model
都会记录Hive哪些操作信息呢?Altas对Hive Model进行了定义。
包含以下内容:
1、实体类型:
hive_db
类型: Asset
属性:qualifiedName, name, description, owner, clusterName, location, parameters, ownerName
hive_table
类型:DataSet
属性:qualifiedName, name, description, owner, db, createTime, lastAccessTime, comment, retention, sd, partitionKeys, columns, aliases, parameters, viewOriginalText, viewExpandedText, tableType, temporary
hive_column
类型:DataSet
属性:qualifiedName, name, description, owner, type, comment, table
hive_storagedesc
类型:Referenceable
属性: qualifiedName, table, location, inputFormat, outputFormat, compressed, numBuckets, serdeInfo, bucketCols, sortCols, parameters, storedAsSubDirectories
hive_process
类型:Process
属性:qualifiedName, name, description, owner, inputs, outputs, startTime, endTime, userName, operationType, queryText, queryPlan, queryId, clusterName
hive_column_lineage
类型:Process
属性:qualifiedName, name, description, owner, inputs, outputs, query, depenendencyType, expression
2、枚举类型:
hive_principal_type 值:USER, ROLE, GROUP
3、构造类型
hive_order 属性: col, order
hive_serde 属性: name, serializationLib, parameters
HIve实体的结构:
hive_db.qualifiedName: <dbName>@<clusterName>
hive_table.qualifiedName: <dbName>.<tableName>@<clusterName>
hive_column.qualifiedName: <dbName>.<tableName>.<columnName>@<clusterName>
hive_process.queryString: trimmed query string in lower case
配置Hive hook
hive hook会监听hive的 create/update/delete 操作,下面是配置步骤:
1、修改hive-env.sh(指定包地址)
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/apps/apache-atlas-2.1.0/hook/hive
2、修改hive-site.xml(配置完需要重启hive)
<property>
<name>hive.exec.post.hooks</name>
<value>org.apache.atlas.hive.hook.HiveHook</value>
</property>
1234
注意,这里其实是执行后的监控,可以有执行前,执行中的监控。
3、同步配置
拷贝atlas配置文件atlas-application.properties到hive配置目录
添加配置:
atlas.hook.hive.synchronous=false
atlas.hook.hive.numRetries=3
atlas.hook.hive.queueSize=10000
atlas.cluster.name=primary
atlas.rest.address=http://doit33:21000
将Hive元数据导入Atlas
bin/import-hive.sh
Using Hive configuration directory [/opt/module/hive/conf]
Log file for import is /opt/module/atlas/logs/import-hive.log
log4j:WARN No such property [maxFileSize] in org.apache.log4j.PatternLayout.
log4j:WARN No such property [maxBackupIndex] in org.apache.log4j.PatternLayout.
输入用户名:admin;输入密码:admin
Enter username for atlas :- admin
Enter password for atlas :-
Hive Meta Data import was successful!!!
踩坑全记录
一、找不到类 org.apache.atlas.hive.hook.hivehook
hive第三方jar包没加进去
小技巧 使用hive-shell 看一下jar包加进去没有 set这将打印由用户或配置单元覆盖的配置变量列表。
以加入elsaticsearch-hadoop-2.1.2.jar为例,讲述在Hive中加入第三方jar的几种方式。
1,在hive shell中加入
hive> add jar /home/hadoop/elasticsearch-hadoop-hive-2.1.2.jar;
连接方式 | 是否有效 |
---|---|
Hive Shell | 不需要重启Hive服务就有效 |
Hive Server | 无效 |
2,Jar放入${HIVE_HOME}/auxlib目录
在${HIVE_HOME}中创建文件夹auxlib,然后将自定义jar文件放入该文件夹中。
此方法添加不需要重启Hive。而且比较便捷。
连接方式 | 是否有效 |
---|---|
Hive Shell | 不需要重启Hive服务就有效 |
Hive Server | 重启Hive服务才生效 |
3,HIVE.AUX.JARS.PATH和hive.aux.jars.path |
hive-env.sh中的HIVE.AUX.JARS.PATH和hive-site.xml的hive.aux.jars.path配置对服务器无效,仅对当前hive shell有效,不同的hive shell相互不影响,每个hive shell都需要配置,可以配置成文件夹形式。
HIVE.AUX.JARS.PATH和hive.aux.jars.path仅支持本地文件。可配置成文件,也可配置为文件夹。
连接方式 | 是否有效 |
---|---|
Hive Shell | 重启Hive服务才生效 |
Hive Server | 重启Hive服务才生效 |
二、HIVE报错 Failing because I am unlikely to write too
HIVE.AUX.JARS.PATH配置不对
hive-env.sh脚本中有一段
# Folder containing extra libraries required for hive compilation/execution can be controlled by:
if [ "${HIVE_AUX_JARS_PATH}" != "" ]; then
export HIVE_AUX_JARS_PATH=${HIVE_AUX_JARS_PATH}
elif [ -d "/usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog" ]; then
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog
fi
如果给HIVE_AUX_JARS_PATH设值,则/usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog就会被忽略掉。
hive只能读取一个HIVE_AUX_JARS_PATH
在一个地方集中放置我们的共享jar包,然后在/usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog下面建立一相应的软连接就可以
sudo -u hive ln -s /usr/lib/share-lib/elasticsearch-hadoop-2.1.0.Beta4.jar /usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog/elasticsearch-hadoop-2.1.0.Beta4.jar
了解大数据实时计算 感受数据流动之美 欢迎关注 实时流式计算