1.hive下载安装   2.下载mysql安装   3.以root用户进入mysql命令行:mysql -uroot -p(提示输入密码)   4.创建hive的元数据库:create database metahive[元数据库名metahive]   5.创建hive用户:create user hive@'localhost' identified by 'hive'[mysql中为hive专用的user名:hive,密码为:hive]   6.赋予权限:grant all privil

由于MySQL便于管理,在学习过程中,我选择MySQL. 一,配置元数据库. 1.安装MySQL,采用yum方式. ①yum  install  mysql-server,安装mysql服务端,安装服务端的同时,也会把mysql的客户端安装好. ②数据库字符集设置. mysql配置文件/etc/my.cnf中加入default-character-set=utf8 指令如下: vi /etc/my.cnf 加入default-character-set=utf8 ③启动mysql服务和部分指令

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

环境信息:Mac 安装步骤: 1. 下载hive组件(我选择的是社区的2.0.1版本) http://apache.mirror.globo.tech/hive/hive-2.0.1/ 2. 下载mysql驱动 https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 3. 设定环境变量(至于具体放到什么文件夹可以自由指定这里不做赘述) export CATALINA_HOME=/Users/apple/Desktop/software/apache-tomcat

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

在安装Hive时,需要在hive-site.xml文件中配置元数据相关信息.与传统关系型数据库不同的是,hive表中的数据都是保存的HDFS上,也就是说hive中的数据库.表.分区等都可以在HDFS找到对应的文件.这里说到的元数据可以理解成hive中用于保存数据库.表.分区或者表字段等基本属性,以及这些属性与HDFS文件对应关系的一个映射. 这些映射关系比较常见的一个场景是保存在mysql数据库中.接下来会分析hive安装时的一些配置信息,以及元数据库中主要表的用途. 一.hive配置 有关hi

hive0.13.1在hadoop2.4.1伪分布式部署上安装过程 环境:redhat enterprice 6.5 +hadoop2.4.1+hive0.13.1+mysql单节点伪分布式部署 相关网址: hive官网安装指导:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted#GettingStarted-InstallingHivefromaStableRelease hive之metastore的三种保存方式:h

hadoop2.6伪分布配置:http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/46793731 hive1.2  derby元数据库配置:http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47150621 环境说明 hadoop2.6伪分布          Ubuntu14.04           hive 1.1              MySql 5.5                 MySql

引言: Hive是一种强大的数据仓库查询语言,类似SQL,本文将介绍怎样搭建Hive的开发測试环境. 1. 什么是Hive? hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,能够将sql语句转换为MapReduce任务进行执行. 其长处是学习成本低,能够通过类SQL语句高速实现简单的MapReduce统计.不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.  依照Hive的准备条件 2.1  Hadoop集

B.1  卸载旧的MaySql程序 第一步   查找以前是否安装有mysql 使用命令查看是否已经安装过mysql: #rpm -qa | grep -i mysql 如果没有结果,则可以进行mysql数据库安装 第二步   如果有,则先停止mysql服务并删除之前安装的mysql 如果之前安装过MySql,则先停止mysql服务.然后删除之前安装的mysql #rpm -ev MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64 #rpm -ev MySQL-devel-5.6.2

sqoop job --create incretest -- import --connect jdbc:mysql://10.8.2.19:3306/db --table table1 --username op_root --password root -m 1 --hive-import --incremental lastmodified --check-column dtTime --last-value '2015-11-30 16:59:43.1'; 注意: 1. – impor

原创博客,转载请联系博主! 摘要:本文介绍了如何使用docker快速搭建一个可以从外部访问的mysql服务容器,和由docker搭建的分布式Hadoop文件系统,并且使用ApacheSqoop完成将mysql中的关系型数据库转移到导入到hadoop文件系统之中,以及过程中遇到的一些问题及解决办法,一些为了避免错误要注意的细节!一转眼又是半个学期了,顺便感慨下时间过的好快呀.. 再阅读之前你需要先 安装docker,我使用的是centos7,安装docker可以直接通过 yum -y instal

HiveDB是一个用来横向切分mysql数据库的开源框架,构建一个高性能和可扩展的基于mysql的系统需要大量的系统设计经验和良好的代码的实现,一个比较好的策略是将你的数据横向切分在多个server上,HiveDB就是个不错的选择,它的发展情况和特点如下: 1. HiveDB是在2007年5月"Bay Area Community Meetup"首次出现,底层基于Hibernate shards基础实现.Hibernate shards 则是 Google 的开发工程师在"2

//验证sqoop是否连接到mysql数据库sqoop list-tables --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username root --password root//导入整表到hdfssqoop import --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncodi

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

1.安装JDK 可以不用卸载自带的openjdk,配好环境变量即可. 下载文件:jdk-8u151-linux-x64.tar.gz 附:JDK各版本下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html 在里面找相应版本即可. 使用xshell上传到每台机器上面,并直接解压到usr/java目录下 详细步骤如下: 1.1.把jdk文件保存至Linux下目录:通过控制台,使用mkdir命令生成usr/java

在新装的Centos系统上安装MySQL数据库. <p><a href="http://www.cnblogs.com/tijun/">提君博客原创</a></p> >>提君博客原创  http://www.cnblogs.com/tijun/  << 第一步,检查是否已安装MySQL,如果已安装就卸载掉. [root@ltt5 ~]# rpm -e mysql error: package mysql is no