hive以hadoop集群为基础,提供hdfs的SQL支持: hive一般可以以mysql为元数据存储,默认Derby:hadoop,hive安装自行百度吧: 介绍hive的远程访问: 未配置之前使用beeline的话,每次都要为连接输入用户名密码,较为麻烦: 实现目标:在非集群节点上敲beeline命令,直接进入到hive的命令行 1,在hive服务的安装节点的hive-site.xml配置文件中添加以下配置,配置beeline的远程访问用户名和密码 <property>     <n

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co

一.beeline连接hive报错 1. User: root is not allowed to impersonate root (state=08S01,code=0) 在初次搭建完hadoop和hive后,没有设置登录验证的情况下,直接使用beeline命令连接远程的hive数据库,连接命令如下: beeline -u jdbc:hive2://hserver1:10000 -n root 可能会报出如下错误: Connecting to jdbc:hive2://hserver1:10

问题描述:beeline -u 方式导出数据,结果文件中含有"|"(竖杠). 执行的sql为:beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000/default -e 'select * from tablename' > /home/tmp/result.nb 执行结果如下: 在Beeline中,结果可以被展示为多种格式,格式可以在outputformat参数中设置.下面是支持的输出各式: table vertical xmlattr xmlelemen

HiveServer2是一个能使客户端针对hive执行查询的一种服务,与HiverServer1比较,它能够支持多个客户端的并发请求和授权的:HiveCLI 和 hive –e的方式比较单一,HS2允许远程客户端使用多种语言诸如Java,Python等向Hive提交请求,然后取回结果. $HIVE_HOME/bin目录下面的hiveserver2 由于配置了环境变量因此可以直接使用 nohup hiveserver2 1>/hiveserver2log/log.txt 2>/hiveserve

1.修改环境变量 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 2.命令行参数 -e : 执行短命令 -f :  执行文件(适合脚本封装) -S : 安静模式,不显示MR的运行过程 -hivevar : 传参数 ,专门提供给用户自定义变量. -hiveconf : 传参数,包括了hive-site.xml中配置的hive全局变量. [root@host shellcode]# cat hivesql.txt                              select

Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是:(1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件:(2).命令行参数:(3).在已经进入cli时进行参数声明.下面分别来介绍这几种设定. 方法一: 在Hive中,所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.在hiv

beeline -u jdbc:hive2://192.168.1.77:10000 zeppelin default jdbc: jdbc:hive2://nn01.ooccpp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- 引入beans的头 --> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" htt

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

首先虚拟机上已经安装好hive. 下面是连接hive需要的操作. 一.配置. 1.查找虚拟机的ip 输入 ifconfig 2.配置文件 (1)配置hadoop目录下的core-site.xml和hdfs-site.xml 在core-site.xml中添加下面配置: <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> </property> &

之前遇到过的坑,通过beeline连接spark thirft server,当在Hive进行表结构修改,如replace/add/change columns后,表结构没有变化,还是旧的表结构,导致无法验证数据. 操作步骤如下: -- 1.create table -- hive/beeline execute create table test_table(id int); -- 2.check metadata in beeline desc test_table; -- 3. add c

Hive设置配置参数的方法 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: (2).命令行参数: (3).在已经进入cli时进行参数声明. 方法一:hive-site.xml配置参数 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放

hive2.3.4 presto0.215 使用hive2.3.4的beeline连接presto报错 $ beeline -d com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver -u "jdbc:presto://localhost:8080/hive" Error: Unrecognized connection property 'url' (state=,code=0) 增加--verbose查看详细报错 $ beeline -d com.facebo

一. Meta Store 使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore 现在尤其要关注这三个表 DBS表,存储的是Hive的数据库 TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联 COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 二. HDFS 浏览器打开 http://hadoop100:50070/explorer.html#/ 

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

在运行hive命令时传入参数,使用-hivevar 和 -hiveconf 两种参数选项,来给此次的执行脚本传入参数 -hivevar : 传参数 ,专门提供给用户自定义变量. -hiveconf : 传参数,包括了hive-site.xml中配置的hive全局变量. (1)脚本调用 test.sql use default; select '${hiveconf:month}' as month from default.user1; use default; select '${hiveva

1.连接Hive 首选需要配置Hive 这里我们采用的是JDBC的连接方式 (1) 在Hive中后台启动hiveserver2 [root@hadoop-101 hive]# bin/hiveserver2 & (2) 启动beeline [bigdata@hadoop-101 hive]$ bin/beeline ls: cannot access /opt/module/spark/lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory Bee

本司礼物系统使用了golang的 mongo库 mgo,中间踩了一些坑,总结下避免大家再踩坑 golang的mgo库说明里是说明了开启连接复用的,但观察实验发现,这并没有根本实现连接的控制,连接复用仅在有空闲连接时生效,高并发时无可用连接会不断创建新连接,所以最终还是需要程序员自行去限制最大连接才行. 废话不多说,开始上代码 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial(host)   func (m *MongoBaseDao) Get(tablename string,

我们有几个计算风控值的定时任务,几乎每隔5秒会更新所有账户的当前总资产并以此通知风控,每隔一小时就产生一两个G的binlog,几十台服务器折腾..数据库是公用的,代码是通过工具自动生成的,直接修改流程和周期太长了,故最后决定在jdbc连接时设置会话参数. dbcp:connectionInitSqls set @@session.sql_bin_log = 0,如果多个的话,则使用list格式.如下: <property name="connectionInitSqls">

1.<!-- 数据源1 --> 2. <bean id="dataSource" 3. class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" 4. destroy-method="close"> 5. <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>