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Hive

Hive

通过连接 Hive Metastore，或者兼容 Hive Metatore 的元数据服务，Doris 可以自动获取 Hive 的库表信息，并进行数据查询。

除了 Hive 外，很多其他系统也会使用 Hive Metastore 存储元数据。所以通过 Hive Catalog，我们不仅能访问 Hive，也能访问使用 Hive Metastore 作为元数据存储的系统。如 Iceberg、Hudi 等。

使用须知​

  1. 将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的 conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 HADOOP_CONF_DIR 的相关配置文件。
  2. hive 支持 1/2/3 版本。
  3. 支持 Managed Table 和 External Table，支持部分 Hive View。
  4. 可以识别 Hive Metastore 中存储的 hive、iceberg、hudi 元数据。

创建 Catalog​

Hive On HDFS​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

除了 type 和 hive.metastore.uris 两个必须参数外，还可以通过更多参数来传递连接所需要的信息。

如提供 HDFS HA 信息，示例如下：

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

同时提供 HDFS HA 信息和 Kerberos 认证信息，示例如下：

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.metastore.sasl.enabled' = 'true',
    'hive.metastore.kerberos.principal' = 'your-hms-principal',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider',
    'hadoop.security.authentication' = 'kerberos',
    'hadoop.kerberos.keytab' = '/your-keytab-filepath/your.keytab',   
    'hadoop.kerberos.principal' = 'your-principal@YOUR.COM',
    'yarn.resourcemanager.principal' = 'your-rm-principal'
);

请在所有的 BE、FE 节点下放置 krb5.conf 文件和 keytab 认证文件，keytab 认证文件路径和配置保持一致，krb5.conf 文件默认放置在 /etc/krb5.conf 路径。 hive.metastore.kerberos.principal 的值需要和所连接的 hive metastore 的同名属性保持一致，可从 hive-site.xml 中获取。

Hive On VIEWFS​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider',
    'fs.defaultFS' = 'viewfs://your-cluster',
    'fs.viewfs.mounttable.your-cluster.link./ns1' = 'hdfs://your-nameservice/',
    'fs.viewfs.mounttable.your-cluster.homedir' = '/ns1'
);

viewfs 相关参数可以如上面一样添加到 catalog 配置中，也可以添加到 conf/core-site.xml 中。

viewfs 工作原理和参数配置可以参考 hadoop 相关文档，比如 https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/ViewFs.html

Hive On JuiceFS​

数据存储在JuiceFS，示例如下：

（需要把 juicefs-hadoop-x.x.x.jar 放在 fe/lib/ 和 apache_hdfs_broker/lib/ 下）

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'root',
    'fs.jfs.impl' = 'io.juicefs.JuiceFileSystem',
    'fs.AbstractFileSystem.jfs.impl' = 'io.juicefs.JuiceFS',
    'juicefs.meta' = 'xxx'
);

Hive On S3​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "s3.endpoint" = "s3.us-east-1.amazonaws.com",
    "s3.region" = "us-east-1",
    "s3.access_key" = "ak",
    "s3.secret_key" = "sk"
    "use_path_style" = "true"
);

可选属性：

  • s3.connection.maximum： s3最大连接数，默认50
  • s3.connection.request.timeout：s3请求超时时间，默认3000ms
  • s3.connection.timeout： s3连接超时时间，默认1000ms

Hive On OSS​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "oss.endpoint" = "oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com",
    "oss.access_key" = "ak",
    "oss.secret_key" = "sk"
);

Hive On OBS​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "obs.endpoint" = "obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com",
    "obs.access_key" = "ak",
    "obs.secret_key" = "sk"
);

Hive On COS​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "cos.endpoint" = "cos.ap-beijing.myqcloud.com",
    "cos.access_key" = "ak",
    "cos.secret_key" = "sk"
);

Hive With Glue​

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.type" = "glue",
    "glue.endpoint" = "https://glue.us-east-1.amazonaws.com",
    "glue.access_key" = "ak",
    "glue.secret_key" = "sk"
);

元数据缓存与刷新​

针对 Hive Catalog，在 Doris 中会缓存 4 种元数据：

  1. 表结构：缓存表的列信息等。
  2. 分区值：缓存一个表的所有分区的分区值信息。
  3. 分区信息：缓存每个分区的信息，如分区数据格式，分区存储位置、分区值等。
  4. 文件信息：缓存每个分区所对应的文件信息，如文件路径位置等。

以上缓存信息不会持久化到 Doris 中，所以在 Doris 的 FE 节点重启、切主等操作，都可能导致缓存失效。缓存失效后，Doris 会直接访问 Hive MetaStore 获取信息，并重新填充缓存。

元数据缓可以根据用户的需要，进行自动、手动，或配置 TTL（Time-to-Live） 的方式进行更新。

默认行为和 TTL​

默认情况下，元数据缓存会在第一次被填充后的 10 分钟后失效。该时间由 fe.conf 的配置参数 external_cache_expire_time_minutes_after_access 决定。（注意，在 2.0.1 及以前的版本中，该参数默认值为 1 天）。

例如，用户在 10:00 第一次访问表 A 的元数据，那么这些元数据会被缓存，并且到 10:10 后会自动失效，如果用户在 10:11 再次访问相同的元数据，则会直接访问 Hive MetaStore 获取信息，并重新填充缓存。

external_cache_expire_time_minutes_after_access 会影响 Catalog 下的所有 4 种缓存。

针对 Hive 中常用的 INSERT INTO OVERWRITE PARTITION 操作，也可以通过配置 文件信息缓存 的 TTL，来及时的更新 文件信息缓存：

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'file.meta.cache.ttl-second' = '60'
);

上面的例子中，file.meta.cache.ttl-second 设置为 60 秒，则缓存会在 60 秒后失效。这个参数，只会影响 文件信息缓存。

也可以将该值设置为 0 来禁用分区文件缓存，每次都会从 Hive MetaStore 直接获取文件信息。

手动刷新​

用户需要通过 REFRESH 命令手动刷新元数据。

  1. REFRESH CATALOG：刷新指定 Catalog。

    REFRESH CATALOG ctl1 PROPERTIES("invalid_cache" = "true");

    该命令会刷新指定 Catalog 的库列表，表列名以及所有缓存信息等。

    invalid_cache 表示是否要刷新缓存。默认为 true。如果为 false，则只会刷新 Catalog 的库、表列表，而不会刷新缓存信息。该参数适用于，用户只想同步新增删的库表信息时。

  2. REFRESH DATABASE：刷新指定 Database。

    REFRESH DATABASE [ctl.]db1 PROPERTIES("invalid_cache" = "true");

    该命令会刷新指定 Database 的表列名以及 Database 下的所有缓存信息等。

    invalid_cache 属性含义同上。默认为 true。如果为 false，则只会刷新 Database 的表列表，而不会刷新缓存信息。该参数适用于，用户只想同步新增删的表信息时。

  3. REFRESH TABLE: 刷新指定 Table。

    REFRESH TABLE [ctl.][db.]tbl1;

    该命令会刷新指定 Table 下的所有缓存信息等。

定时刷新​

用户可以在创建 Catalog 时，设置该 Catalog 的定时刷新。

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'metadata_refresh_interval_sec' = '600'
);

在上例中，metadata_refresh_interval_sec 表示每 600 秒刷新一次 Catalog。相当于每隔 600 秒，自动执行一次：

REFRESH CATALOG ctl1 PROPERTIES("invalid_cache" = "true");

操作。

定时刷新间隔不得小于 5 秒。

自动刷新​

自动刷新目前仅支持 Hive Metastore 元数据服务。通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 notification event 来感知 Hive 表元数据的变更情况，目前支持处理如下event：

事件事件行为和对应的动作
CREATE DATABASE在对应数据目录下创建数据库。
DROP DATABASE在对应数据目录下删除数据库。
ALTER DATABASE此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响doris对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此event。
CREATE TABLE在对应数据库下创建表。
DROP TABLE在对应数据库下删除表，并失效表的缓存。
ALTER TABLE如果是重命名，先删除旧名字的表，再用新名字创建表，否则失效该表的缓存。
ADD PARTITION在对应表缓存的分区列表里添加分区。
DROP PARTITION在对应表缓存的分区列表里删除分区，并失效该分区的缓存。
ALTER PARTITION如果是重命名，先删除旧名字的分区，再用新名字创建分区，否则失效该分区的缓存。

当导入数据导致文件变更,分区表会走ALTER PARTITION event逻辑，不分区表会走ALTER TABLE event逻辑。

如果绕过HMS直接操作文件系统的话，HMS不会生成对应事件，doris因此也无法感知

该特性在 fe.conf 中有如下参数：

  1. enable_hms_events_incremental_sync: 是否开启元数据自动增量同步功能,默认关闭。
  2. hms_events_polling_interval_ms: 读取 event 的间隔时间，默认值为 10000，单位：毫秒。
  3. hms_events_batch_size_per_rpc: 每次读取 event 的最大数量，默认值为 500。

如果想使用该特性(华为MRS除外)，需要更改HMS的 hive-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：

<property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.dml.events</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.transactional.event.listeners</name>
    <value>org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener</value>
</property>

华为的MRS需要更改hivemetastore-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：

<property>
    <name>metastore.transactional.event.listeners</name>
    <value>org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener</value>

## Hive 版本

Doris 可以正确访问不同 Hive 版本中的 Hive Metastore。在默认情况下，Doris 会以 Hive 2.3 版本的兼容接口访问 Hive Metastore。你也可以在创建 Catalog 时指定 hive 的版本。如访问 Hive 1.1.0 版本：

```sql 
CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.version' = '1.1.0'
);

列类型映射​

适用于 Hive/Iceberge/Hudi

HMS TypeDoris TypeComment
booleanboolean
tinyinttinyint
smallintsmallint
intint
bigintbigint
datedate
timestampdatetime
floatfloat
doubledouble
charchar
varcharvarchar
decimaldecimal
array<type>array<type>支持嵌套，如 array<map<string, int>>
map<KeyType, ValueType>map<KeyType, ValueType>支持嵌套，如 map<string, array<int>>
struct<col1: Type1, col2: Type2, ...>struct<col1: Type1, col2: Type2, ...>支持嵌套，如 struct<col1: array<int>, col2: map<int, date>>
otherunsupported

是否按照 hive 表的 schema 来截断 char 或者 varchar 列​

如果变量 truncate_char_or_varchar_columns 开启，则当 hive 表的 schema 中 char 或者 varchar 列的最大长度和底层 parquet 或者 orc 文件中的 schema 不一致时会按照 hive 表列的最大长度进行截断。

该变量默认为 false。

使用 broker 访问 HMS​

创建 HMS Catalog 时增加如下配置，Hive 外表文件分片和文件扫描将会由名为 test_broker 的 broker 完成

"broker.name" = "test_broker"

使用 Ranger 进行权限校验​

Apache Ranger是一个用来在Hadoop平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。

目前doris支持ranger的库、表、列权限，不支持加密、行权限等。

环境配置​

连接开启 Ranger 权限校验的 Hive Metastore 需要增加配置 & 配置环境：

  1. 创建 Catalog 时增加：
"access_controller.properties.ranger.service.name" = "hive",
"access_controller.class" = "org.apache.doris.catalog.authorizer.RangerHiveAccessControllerFactory",

  1. 配置所有 FE 环境：

    1. 将 HMS conf 目录下的配置文件ranger-hive-audit.xml,ranger-hive-security.xml,ranger-policymgr-ssl.xml复制到 FE 的 conf 目录下。

    2. 修改 ranger-hive-security.xml 的属性,参考配置如下：

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
      <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
      <configuration>
          #The directory for caching permission data, needs to be writable
          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.cache.dir</name>
              <value>/mnt/datadisk0/zhangdong/rangerdata</value>
          </property>
          #The time interval for periodically pulling permission data
          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.pollIntervalMs</name>
              <value>30000</value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.client.connection.timeoutMs</name>
              <value>60000</value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.client.read.timeoutMs</name>
              <value>60000</value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.ssl.config.file</name>
              <value></value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.url</name>
              <value>http://172.21.0.32:6080</value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.policy.source.impl</name>
              <value>org.apache.ranger.admin.client.RangerAdminRESTClient</value>
          </property>

          <property>
              <name>ranger.plugin.hive.service.name</name>
              <value>hive</value>
          </property>

          <property>
              <name>xasecure.hive.update.xapolicies.on.grant.revoke</name>
              <value>true</value>
          </property>

      </configuration>

    3. 为获取到 Ranger 鉴权本身的日志，可在 <doris_home>/conf 目录下添加配置文件 log4j.properties。

    4. 重启 FE。

最佳实践​

1.在ranger端创建用户user1并授权db1.table1.col1的查询权限

2.在ranger端创建角色role1并授权db1.table1.col2的查询权限

3.在doris创建同名用户user1，user1将直接拥有db1.table1.col1的查询权限

4.在doris创建同名角色role1，并将role1分配给user1，user1将同时拥有db1.table1.col1和col2的查询权限

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