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【数据仓库】hive on Tez配置

news 2025/8/4 2:37:04

hive on Tez 搭建

前提是hive4.0+hadoop3.2.2数仓已搭建完成，现在只是更换其执行引擎为Tez。搭建可参考【数据仓库】hive + hadoop数仓搭建实践文章。

Tez 下载

下载地址

https://archive.apache.org/dist/tez/

官网地址

https://tez.apache.org/releases/apache-tez-0-10-3.html

这里使用Tez0.10.3版本,下载地址：

https://archive.apache.org/dist/tez/0.10.3/apache-tez-0.10.3-bin.tar.gz

安装配置

# 解压
tar -zxvf apache-tez-0.10.3-bin.tar.gz
# 改名
mv apache-tez-0.10.3-bin tez-0.10.3

在hive/conf/hive_env.sh，增加如下配置：

export TEZ_HOME=/home/datahouse/tez-0.10.3
export TEZ_JARS=""
for jar in `ls $TEZ_HOME | grep jar`; doexport TEZ_JARS=$TEZ_JARS:$TEZ_HOME/$jar
done
for jar in `ls $TEZ_HOME/lib`; doexport TEZ_JARS=$TEZ_JARS:$TEZ_HOME/lib/$jar
done
#export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/modules/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar$TEZ_JARS
export HIVE_AUX_JARS_PATH=$TEZ_JARS

HIVE_AUX_JARS_PATH的配置不能少，不然hive启动时无法找到tez的包，这个配置变量就是用来加载hive以外的第三方包的。

在hive/conf下新建tez-site.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><property><name>tez.lib.uris</name><value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3/lib</value></property><property><name>tez.lib.uris.classpath</name><value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3/lib</value></property><property><name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name><value>true</value></property><property><name>tez.history.logging.service.class</name><value>org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService</value></property>
</configuration>

由于配置的是hdfs路径，需要将tez上传到hdfs上

su hadoop
# 在hdfs 文件系统中建 tez目录
hdfs dfs -mkdir /tez
# 上传 tez 到 建的目录上去
hdfs dfs -put /home/datahouse/tez-0.10.3 /tez

修改conf 下的 hive-site.xml配置：

<property><name>hive.execution.engine</name><value>tez</value>
</property>

重启hive 相关服务。报错如下：

在这里插入图片描述

日志jar包冲突，将tez 下的日志包移除。

注意，hdfs上的也要移除。

重启hiveserver2，继续报错

2024-12-30 11:24:00: Starting HiveServer2
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/BatchListingOperationsat java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763)at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142)at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:468)at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:74)at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:369)at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:363)at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:362)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:411)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)at java.lang.Class.forName0(Native Method)at java.lang.Class.forName(Class.java:348)at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:370)at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.next(ServiceLoader.java:404)at java.util.ServiceLoader$1.next(ServiceLoader.java:480)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.loadFileSystems(FileSystem.java:3289)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:3334)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:3373)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:125)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:3424)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:3392)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:485)at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:365)at org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils.getJarFilesByPath(FileUtils.java:1319)at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.initialize(HiveConf.java:6565)at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.<init>(HiveConf.java:6447)at org.apache.hadoop.hive.common.LogUtils.initHiveLog4jCommon(LogUtils.java:96)at org.apache.hadoop.hive.common.LogUtils.initHiveLog4j(LogUtils.java:80)at org.apache.hive.service.server.HiveServer2.main(HiveServer2.java:1274)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:323)at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:236)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.BatchListingOperationsat java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)... 38 more

报错问题是找不到类，Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/BatchListingOperations

这类问题其实解决起来有个通用思路，类找不到，无非就是相关的jar包版本不匹配，导致在使用这个类的地方在对应的jar包里找不到。

通过错误栈可以得知：hiveserve2在启动时，调用了org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils.getJarFilesByPath方法，该方法调用了org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem方法继而执行到org/apache/hadoop/fs/BatchListingOperations找不到类了。去hive-common-4.0.jar包中找到了org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils.getJarFilesByPath函数调用位置，在hive-common4.0.jar包下的pom文件中，看到了引用的hadoop-common的jar包，hive 安装目录下未找到该包，去hadoop安装目录下，找到了该包的hadoop-common-3.2.jar版本，查看源码，找不到org/apache/hadoop/fs/BatchListingOperations类，所以会报这个错误。下面将hadoop-common-3.2.jar换成了hadoop-common-3.3.jar版本，能找到org/apache/hadoop/fs/BatchListingOperations类，但是又报错找不到org/apache/hadoop/fs/LeaseRecoverable类，于是继续更换到hadoop-common-3.4.jar版本，能找到org/apache/hadoop/fs/LeaseRecoverable类。但是metastore服务启动又报缺jar包了。更换更新的包，但问题却越来越多了。这一切都是引入tez 后造成的，引入tez后，hive的执行逻辑需要hadoop的包，与实际环境中hadoop的包不匹配。经过搜索，找到了官网hive4.0版本下tez的配置。但是hadoop版本得升级到hadoop3.3.6。然后基于hadoop3.3.6去集成tez，替换hadoop的MR。

hive 4.0版本的tez集成

由于hive4.0 + hadoop 3.2.1版本的数仓在集成tez时，会引起hive 依赖包和hadoop包的版本不匹配，所以在升级hadoop3.2.1到3.3.6后，按照官网教程配置tez。hadoop3.3.6版本升级参考【数据仓库】hadoop3.3.6 安装配置

版本搭配为hive 4.0 + hadoop 3.3.6+tez0.10.3

官网参考文档

https://hive.apache.org/docs/latest/manual-installation_283118363/

tez包的下载解压就不说了，按上文操作，下面直接讲配置：

tez 配置

# tez
export TEZ_HOME=/home/datahouse/tez-0.10.3
export PATH=$PATH:$TEZ_HOME/*:$TEZ_HOME/conf

conf/tez-site.xml文件增加配置（在tez安装目录下）

<configuration><property><name>tez.lib.uris</name><value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3/lib</value></property><property><name>tez.lib.uris.classpath</name><value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3/lib</value></property><property><name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name><value>true</value></property><property><name>tez.history.logging.service.class</name><value>org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService</value></property>
</configuration>

这里tez.lib.uris配置了hdfs分布式文件系统上的路径，还要记得将相关的包传上去，参考上面的脚本。
etc/hadoop/hadoop-env.sh文件增加配置（在hadoop安装目录）

# tez
export TEZ_CONF=/home/datahouse/tez-0.10.3/conf
export TEZ_JARS=/home/datahouse/tez-0.10.3
export HADOOP_CLASSPATH=${TEZ_CONF}:${TEZ_JARS}/*:${TEZ_JARS}/lib/*:${HADOOP_CLASSPATH}

conf/hive-site.xml文件增加配置（在hive安装目录）

<configuration><property><name>hive.tez.container.size</name><value>1024</value></property><property><name>hive.execution.engine</name><value>tez</value></property><property><name>tez.lib.uris</name><value>${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3,${fs.defaultFS}/tez/tez-0.10.3/lib</value></property><property><name>tez.configuration</name><value>/home/datahouse/tez-0.10.3/conf/tez-site.xml</value></property><property><name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name><value>true</value></property>
</configuration>

启动hive相关服务，即可启动tez引擎。

测试验证

通过hivesql执行如下语句：

select count(*) from t_people where provice = '河南省' and age>30;

使用MR执行时间为48 s 942 ms

切换到tez执行时间为13 s 449 ms

可见速度快了很多。

hive查询优化

在BI中连接hive ，即使使用了tez,在拖了2个图表时，再拖第三个时，数据加载就会变慢，甚至超时。下面对探究hive 配置优化。

<!--开启hive 并行执行能力-->
<property><name>hive.exec.parallel</name><value>true</value>
</property>
<!--设置tez任务的并行度-->
</property><property><name>tez.task.parallelism</name><value>4</value>
</property>
<!--设置并行执行的线程数--><property><name>hive.exec.parallel.thread.number</name><value>20</value>
</property>

加上上述参数后，虽然不超时了，但查询依旧很慢，看来hive数仓在对接BI指标时速度还是不及mysql，因为指标表里都是计算好的指标数据，数据量并没有那么大的，要是接入BI，加载这么慢，那肯定是无法满足业务要求的。看来hive在作为数仓存储和分析数据后生成结果数据，在展示时还是得通过mysql表进行呈现。