数据湖Iceberg-简介(1)
数据湖Iceberg-存储结构(2)
数据湖Iceberg-Hive集成Iceberg(3)
数据湖Iceberg-SparkSQL集成(4)
数据湖Iceberg-FlinkSQL集成(5)
数据湖Iceberg-FlinkSQL-kafka类型表数据无法成功写入(6)
数据湖Iceberg-Flink DataFrame集成(7)

Hive集成Iceberg

环境准备

Hive与Iceberg的版本对应关系如下

Hive版本	官方推荐Hive版本	Iceberg版本
2.x	2.3.8	0.8.0-incubating~1.1.0
3.x	3.1.2	0.10.0~1.1.0

Iceberg与Hive 2和Hive 3的集成，支持以下特性：

• 创建表
• 删除表
• 读取表
• 插入表（INSERT into）

更多功能需要Hive 4.x（目前alpha版本）才能支持。

上传jar包，拷贝到Hive的auxlib目录中

mkdir auxlib
cp iceberg-hive-runtime-1.1.0.jar /opt/module/hive/auxlib
cp libfb303-0.9.3.jar /opt/module/hive/auxlib

修改hive-site.xml，添加配置项

<property><name>iceberg.engine.hive.enabled</name><value>true</value>
</property><property><name>hive.aux.jars.path</name><value>/opt/module/hive/auxlib</value>
</property>

使用TEZ引擎注意事项：

• 使用Hive版本>=3.1.2，需要TEZ版本>=0.10.1

• 指定tez更新配置：

  <property><name>tez.mrreader.config.update.properties</name><value>hive.io.file.readcolumn.names,hive.io.file.readcolumn.ids</value>
  </property>
  

• 从Iceberg 0.11.0开始，如果Hive使用Tez引擎，需要关闭向量化执行：

  <property><name>hive.vectorized.execution.enabled</name><value>false</value>
  </property>
  

启动 HMS 服务

启动 Hadoop

创建和管理 Catalog

​ Iceberg支持多种不同的Catalog类型，例如:Hive、Hadoop、亚马逊的AWS Glue和自定义Catalog。

根据不同配置，分为三种情况：

• 没有设置iceberg.catalog，默认使用HiveCatalog

• 设置了 iceberg.catalog的类型，使用指定的Catalog类型，如下表格

配置项	说明
iceberg.catalog.<catalog_name>.type	Catalog的类型: hive, hadoop, 如果使用自定义Catalog，则不设置
iceberg.catalog.<catalog_name>.catalog-impl	Catalog的实现类, 如果上面的type没有设置，则此参数必须设置
iceberg.catalog.<catalog_name>.	Catalog的其他配置项

• 设置 iceberg.catalog=location_based_table，直接通过指定的根路径来加载Iceberg表

默认使用 HiveCatalog

CREATE TABLE iceberg_test1 (i int) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';INSERT INTO iceberg_test1 values(1);

查看HDFS可以发现，表目录在默认的hive仓库路径下。

指定 Catalog 类型

使用 HiveCatalog

set iceberg.catalog.iceberg_hive.type=hive;
set iceberg.catalog.iceberg_hive.uri=thrift://hadoop1:9083;
set iceberg.catalog.iceberg_hive.clients=10;
set iceberg.catalog.iceberg_hive.warehouse=hdfs://hadoop1:8020/warehouse/iceberg-hive;CREATE TABLE iceberg_test2 (i int) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
TBLPROPERTIES('iceberg.catalog'='iceberg_hive');INSERT INTO iceberg_test2 values(1);

使用 HadoopCatalog

set iceberg.catalog.iceberg_hadoop.type=hadoop;
set iceberg.catalog.iceberg_hadoop.warehouse=hdfs://hadoop1:8020/warehouse/iceberg-hadoop;CREATE TABLE iceberg_test3 (i int) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' 
LOCATION 'hdfs://hadoop1:8020/warehouse/iceberg-hadoop/default/iceberg_test3'
TBLPROPERTIES('iceberg.catalog'='iceberg_hadoop');INSERT INTO iceberg_test3 values(1);

指定路径加载

如果HDFS中已经存在iceberg格式表，我们可以通过在Hive中创建Icerberg格式表指定对应的location路径映射数据。

CREATE EXTERNAL TABLE iceberg_test4 (i int)
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
LOCATION 'hdfs://hadoop1:8020/warehouse/iceberg-hadoop/default/iceberg_test3'
TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='location_based_table');

基本操作

创建表

创建外部表

CREATE EXTERNAL TABLE iceberg_create1 (i int) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';describe formatted iceberg_create1;

创建内部表

CREATE TABLE iceberg_create2 (i int) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';describe formatted iceberg_create2;

创建分区表

CREATE EXTERNAL TABLE iceberg_create3 (id int,name string)
PARTITIONED BY (age int)
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';describe formatted iceberg_create3;

Hive语法创建分区表，不会在HMS中创建分区，而是将分区数据转换为Iceberg标识分区。这种情况下不能使用Iceberg的分区转换，例如：days(timestamp)，如果想要使用Iceberg格式表的分区转换标识分区，需要使用Spark或者Flink引擎创建表

修改表

只支持HiveCatalog表修改表属性，Iceberg表属性和Hive表属性存储在HMS中是同步的。

ALTER TABLE iceberg_create1 SET TBLPROPERTIES('external.table.purge'='FALSE');

插入表

支持标准单表INSERT INTO操作

INSERT INTO iceberg_create2 VALUES (1);
INSERT INTO iceberg_create1 select * from iceberg_create2;

在HIVE 3.x中，INSERT OVERWRITE虽然能执行，但其实是追加。

删除表

DROP TABLE iceberg_create1;

---

Hive集成Iceberg-Ambari2.7.5（该版本无法集成Iceberg,记录了集成失败过程）

版本

Hive:3.1.0

Tez:0.9.1

Iceberg:1.1.0

上传jar包，拷贝到Hive MeataStore服务所在机器的/opt/hive/iceberglib目录中

[root@bigdata-24-199 iceberglib]# pwd
/opt/hive/iceberglib
[root@bigdata-24-199 iceberglib]# ls
iceberg-hive-runtime-1.1.0.jar  libfb303-0.9.3.jar

修改hive-site.xml，添加配置项

<property><name>iceberg.engine.hive.enabled</name><value>true</value>
</property><property><name>hive.aux.jars.path</name><value>/opt/hive/iceberglib</value>
</property>

在Ambari中配置hive(Ambari版本中必须配置这一步，不然后续创建表提示招不到类)

修改hive-interactive-env template和hive-env template中搜索HIVE_AUX_JARS_PATH,被配置我们引用的包

export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/hdp/current/hive-server2/lib/hive-hcatalog-core.jar:/opt/hive/iceberglib/iceberg-hive-runtime-1.1.0.jar:/opt/hive/iceberglib/libfb303-0.9.3.jar

从Iceberg 0.11.0开始，如果Hive使用Tez引擎，需要关闭向量化执行：

<property><name>hive.vectorized.execution.enabled</name><value>false</value>
</property>

保存重启

可能遇到的问题

创建表提示 Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Cannot find class ‘org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler’ (state=42000,code=40000)

通过set hive.aux.jars.path;命令查看是否配置成功

0: jdbc:hive2://bigdata-24-199:2181,bigdata-2> set hive.aux.jars.path;
+----------------------------------------------------+
|                        set                         |
+----------------------------------------------------+
| hive.aux.jars.path=file:///usr/hdp/current/hive-webhcat/share/hcatalog/hive-hcatalog-core.jar |
+----------------------------------------------------+
1 row selected (0.836 seconds)

发现没有我们配置的jar包

说明我们之前配置没有生效，原因为：Ambari配置hive.aux.jars.path方式不同

配置方法：

• 1.hive添加第三方jar包

• 2.上传jar包,添加到hive-server所在服务器

• 3.在Ambari>hive>config中
  的hive-interactive-env template和hive-env template中搜索HIVE_AUX_JARS_PATH,被配置我们引用的包

  HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/hdp/current/hive-server2-hive2/lib/hive-hcatalog-core.jar:/usr/hdp/current/hive-server2-hive2/lib/hive-udf.jar
  

• 4.重启服务，解决问题

不兼容-insert数据后查询不到，在HDFS中也看不到快照等文件

执行 INSERT INTO iceberg_test1 values(1);添加数据后

执行查询看不到数据

0: jdbc:hive2://bigdata-24-199:2181,bigdata-2> select * from iceberg_test1;
INFO  : Compiling command(queryId=hive_20230413105058_0937e14c-613a-43ce-ba17-18a6601f044c): select * from iceberg_test1
INFO  : Semantic Analysis Completed (retrial = false)
INFO  : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:iceberg_test1.i, type:int, comment:null)], properties:null)
INFO  : Completed compiling command(queryId=hive_20230413105058_0937e14c-613a-43ce-ba17-18a6601f044c); Time taken: 7.631 seconds
INFO  : Executing command(queryId=hive_20230413105058_0937e14c-613a-43ce-ba17-18a6601f044c): select * from iceberg_test1
INFO  : Completed executing command(queryId=hive_20230413105058_0937e14c-613a-43ce-ba17-18a6601f044c); Time taken: 0.027 seconds
INFO  : OK
+------------------+
| iceberg_test1.i  |
+------------------+
+------------------+
No rows selected (7.953 seconds)

查看HDFS存储该表的路径发现，数据文件在里面，metadata.json文件在里面，但是快照文件没有（文件接口可以查看文章：数据湖Iceberg-存储结构(2)）暂时无法解决

[hdfs@bigdata-24-199 ~]$ hdfs dfs -ls /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1
Found 2 items
drwx------+  - hive hadoop          0 2023-04-13 10:37 /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/data
drwx------+  - hive hadoop          0 2023-04-13 09:50 /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/metadata
[hdfs@bigdata-24-199 ~]$ hdfs dfs -ls /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/data
Found 2 items
-rw-rw----+  3 hive hadoop        404 2023-04-13 10:36 /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/data/00000-0-hive_20230413103536_153504ef-df11-4744-adf8-6148912f484d-job_1681281011930_0005-00001.parquet
-rw-rw----+  3 hive hadoop        404 2023-04-13 10:37 /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/data/00000-0-hive_20230413103726_6d188296-1ea0-453d-bc00-54f98cd97ee6-job_1681281011930_0005-00001.parquet
[hdfs@bigdata-24-199 ~]$ hdfs dfs -ls /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/metadata
Found 1 items
-rw-rw----+  3 hive hadoop       1359 2023-04-13 09:50 /warehouse/tablespace/managed/hive/iceberg_test1/metadata/00000-d21b6e4e-636a-45ec-a3a5-805a8b99ffc2.metadata.json