Hive的安装模式: 1. 嵌入模式:HIve将元信息存储到自带derby数据库中,只能创建一个连接,只用于演示使用 2. 本地模式:元信息被存在Mysql数据库,Mysql数据库与HIve运行在同一台物理机器上,可以建立多个连接 3. 远程模式:元信息被保存在Mysql库中,HIve和Mysql运行在不通操作系统.一般用于实际生产环境中.  HIve远程安装 1. 在Mysql中创建库存储Hive元信息 2. 将Mysql驱动jar包上传到HIve所在的lib目录下 3. 在Hive下conf

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1

一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)     2.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)     3.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二.安装环境以及前提说明:     首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境.     本文中使用的

1.安装模式介绍: Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景. a.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错) b.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据) c.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 2.安装准备: 前提:已经安装java JDK1.7以上,hadoop可用,mysql可用. 下载: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-1.2.

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建. 本地模式需要采用MySQL数据库存储数据. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Hive:apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz Mysql: Mysql 5.7 MySQL Connector-J:mysql-

在官网上对于这几种模式的介绍如下: 按Metastore数据库位置分: 1.本地/嵌入式Metastore数据库(Derby) 2.远程Metastore数据库(其他的关系型数据库,像mysql.oracle等) 按Metastore server 分为如下: 1.本地嵌入式Metastore服务 2.远程Metastore服务 以下三种方式是对于数据库位置来分的. 一.derby模式(本地/嵌入式Metastore数据库),也是hive的默认模式 嵌入式Metastore数据库主要用于单元测试

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

在linux的终端运行:$HIVE_HOME/bin/hive 会进入交互模式: $HIVE_HOME/bin/hive  -e或者-f 是非交互模式 1.非交互模式运行HQL语句 $HIVE_HOME/bin/hive -e 'select * from movie limit 10' 会显示mapreduce的进度,但不会进入hive的交互模式,终于现实查询结果 2.非交互模式运行HQL语句(-S静音模式) $HIVE_HOME/bin/hive -S -e 'select * from m

Hive有一个严格模式,在严格模式下会对可能产生较大查询结果的语句做限制,禁止其提交执行. 一.切换严格模式 查看当前的模式: hive> set hive.mapred.mode; hive.mapred.mode is undefined 未定义即为false,即no-strict模式. 开启严格模式: set hive.mapred.mode=strict; 关闭严格模式: set hive.mapred.mode=undefined; 二.严格模式严格在哪里 1. 对分区表的查询必须使用

简介 单用户多点模式也称远程服务模式,用户非java客户端访问元数据库,在服务端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库. mysql安装以及配置 安装mysql apt默认安装,占据3306端口 安装机器 : dev01 sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 配置hive用户 登陆mysql mysql -u root -p xx

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

系统为CentOS 6.9,Hadoop版本2.8.3,虚拟机VMware Workstation 主要介绍Linux虚拟机安装.环境配置和Hadoop本地模式的安装.伪分布式和Windows下的安装将另作补充. 网络上关于Hadoop安装的教程非常多,这里主要是归纳出安装过程的简要步骤和可能碰到的问题. Linux环境安装 NAT Linux 设置网络 HOST 其他环境设置 Java环境配置 Hadoop本地模式安装 Linux环境安装 NAT Linux 设置网络 HOST 其他环境设置

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark简介 1>.Spark的产生背景 传统式的Hadoop缺点主要有以下两点: 第一.迭代式计算效率低(一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果); 第二.交互式数据挖掘效率低(运行一个HIVE语句效率是极低的,第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果) Spark优化了Hadoop的两个缺点,可以将多个job合并成一个job来执行,也可以将于磁盘的交互迁移

本节内容: Hadoop版本 安装部署Hadoop 一.Hadoop版本 1. Hadoop版本种类 目前Hadoop发行版非常多,有华为发行版.Intel发行版.Cloudera发行版(CDH)等,所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的,之所以有这么多的版本,完全是由Apache Hadoop的开源协议(http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)决定的:任何人可以对其进行修改,并作为开源或商业产品发布/销售. 国内绝大多数公司发行

目录 前文 hive3.1.2 安装及其配置(本地模式和远程模式) 1.下载hive包 2.修改其环境变量 3.MySQL配置 Centos7 MySQL安装步骤: 1.设置MySQL源 2.安装MySQL Community Server 3.启动MySQL服务 4.查找MySQL root密码 5.重置root密码 6.MySQL 服务加入开机启动项,并启动mysql进程 7.登录MySQL 8.配置mysql允许远程访问 9.附mysql常用命令: 4.将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hi

1 软件环境: VMware8.0 Ubuntu-12.10-desktop-i386 jdk-7u40-linux-i586.tar.gz hadoop-1.2.1.tar.gz eclipse-dsl-juno-SR1-linux-gtk.tar.gz hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz hbase-0.94.11.tar.gz hive-0.10.0.tar.gz mahout-distribution

参考  <Hadoop大数据分析与挖掘实战>的在线电子书阅读                   http://yuedu.baidu.com/ebook/d128cf8e33687e21ae45a935?pn=1&click_type=10010002 Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的,是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架.作为Hadoop的一个数据仓库工具,Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提

参考  <Hadoop大数据分析与挖掘实战>的在线电子书阅读                   http://yuedu.baidu.com/ebook/d128cf8e33687e21ae45a935?pn=1&click_type=10010002 Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的,是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架.作为Hadoop的一个数据仓库工具,Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor