beeline -u 'jdbc:hive2://zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2' -n username -p 'password' --verbose=true

一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html 一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-i

最近在监控中发现HiveServer2连接到zookeeper里的连接持续上涨,很奇怪,虽然知道HiveServer2支持并发连接,使用ZooKeeper来管理Hive表的读写锁,但我们的环境并不需要这些,我们已经关闭并发功能,以下是线上的配置,甚至把这些值都改成final了. 但是zookeeper连接依然会涨.后来想想,我们要访问的表是hive去映射的hbase,hiveserver2什么时候去连接zookeeper,它连接zookeeper干么,先从日志下手,将线上日志级别改为了debug

HIVE的连接模式== 本地连接模式 直接启动hive命令 HIVE的远程连接 这里要启动HIVE的服务 thirft进行编写 hiveserver2 —- > 前台启动 后台启动 前台启动 hiveserver2 后台启动 hiveserver2 &   beeline !connect jdbc:hive2://10.0.0.11:10000 #或者 beeline -u jdbc:hive2://10.0.0.11:10000 -n root

原文链接: https://www.toutiao.com/i6771018203687551495/ Hive的连接 启动hadoop的时候将history也启动,如果出问题,可以方便我们后续定位 首先将Hive变成对外开放 启动hiveserver2 我们查看下 如果杀掉需要用kill -9 PID的方式 启动beeline 查看帮助信息 简单使用下,和mysql中显示一样 官网 我们往下拉 !connect jdbc:hive2://localhost:10000 我们直接使用root登录

link:http://www.51testing.com/?uid-445759-action-viewspace-itemid-812467 并行运行hbase删表,建表操作,多个表多个region,导致hbase挂掉. 查看日志: 从日志中可以看出GC时间过长导致zookeeper连接超时,master退出.(是master退出而不是regionserver退出是因为进行的操作是建表,删表,是由master来进行操作的). 原因: hbase中和GC相关的参数: 修改前(默认): expo

class LockThread implements Runnable { private DistributedLock lock; public LockThread(int threadId,CountDownLatch latch) throws Exception { this.lock = new DistributedLock(threadId,latch); } @Override public void run() { //每一个线程对象启动后都应该创建一个临时的节点信息 t

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

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

组件 节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.datanode.https.address https服务的端口 HDFS DataNode 50020 dfs.datanode.ipc.address ipc服务的端口 HD

package com.bw.ZK; import java.io.IOException; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; publ

baidu hive php PHP连接Hive执行sql查询 php通过 thrift访问hadoop的hive php开发Hive Web查询 php连接hive执行sql查询 利用python将hive查询结果保存到mysql

1.代码如下 String url = "jdbc:hive2://master135:10000/default"; String user = "root"; String pwd = "root"; String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; Class.forName(driverName); Connection conn = DriverManage

1. 检查服务器的zookeeper端口是否开放,默认为2181 2. 检查zookeeper是否运行成功 # 进入bin文件夹 cd /usr/local/zookeeper/bin # 重启 zkServer.sh restart # 查看状态 zkServer.sh status # 使用客户端进行连接 zkCli.sh # 根据zookeeper.out排错 3. 目前dubbo使用curator4.X作为zookeeper的客户端,但curator4.X不支持3.4.X 只支持3.5.

上一篇介绍Zookeeper的安装,并介绍了使用ZooInspector连接Zookeeper,这里主要介绍以命令行的形式介绍Zookeeper 假如我们已经安装了Zookeeper集群,集群中的安装目录都是/opt/zookeeper-3.4.14,集群地址: # 192.168.209.133 test1 # 192.168.209.134 test2 # 192.168.209.135 test3 端口都是默认的,客户端连接使用2182端口,节点间通信端口是2888,选举端口是3888 z

ERROR org.apache.curator.framework.imps.CuratorFrameworkImpl Background exception was not retry-able or retry gave up [main-EventThread] java.lang.NullPointerException at java.io.ByteArrayInputStream.<init>(ByteArrayInputStream.java:106) at org.apac

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> &

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

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,