记录一下使用docker快速搭建部署hive环境 目录 写在前面 步骤 安装docker 安装docker 安装docker-compose 配置docker国内镜像源(可选) 安装git & 配置github 部署Hive docker-hive 开始部署 使用Hive命令行 收尾工作 安装vi.lrzsz 关闭相关命令 END 参考链接 写在前面 想练练Hive SQL,但是没有hive shell环境.现在只有一台空的CentOS 7机子,一想要弄jdk.hadoop.mysql.hive

Linux 下搭建 Hive 环境 作者:Grey 原文地址: 博客园:Linux 下搭建 Hive 环境 CSDN:Linux 下搭建 Hive 环境 前置工作 首先,需要先完成 Linux 下搭建 Kafka 环境 Linux 下搭建 Hadoop 环境 Linux 下搭建 HBase 环境 本文基于上述三个环境已经搭建完成的基础上进行 Hive 的搭建工作. Hive 版本:2.2.0 如果使用的软件版本不一致,请以官方搭建文档为准. 此外,需要准备一个 MySQL 服务器,我这里准备的

上次我们在ubantu上安装了hadoop,那我们现在再进一步,开始我们的学习之旅--hive板块吧! 第一步:准备! 软件: I.一个搭建好的hadoop环境 II.hive的bin文件(前往apache官网,参考链接:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/): III.MySQL(在ubantu上通过apt-get命令下载, 命令顺序:apt-get update  >>  apt-get install -y mysql-server) IV

一.准备软件 二.安装虚拟机 1.新建虚拟机向导 2.安装客户机操作系统 3.用户名密码设置 4.设置虚拟机名称和保存位置 5.处理器设置 6.设置虚拟机内存 7.然后一直next下去(有的根据自己的意识改一下有些命名,其他的按照推荐) 三.安装 Hadoop 1.先将下载好的软件放入Ubuntu的home/Downloads目录下 2.解压jdk 3.将 解压后的jdk1.7.0_79移动到/opt/java(注意在opt路径下创建java路径:mkdir java)路径下 注:有的用户不是r

本文介绍在Mac上搭建Hive环境. 建议首先配置好Hadoop,搭建与配置可以参考我之前的博文Mac Hadoop的安装与配置. 当然你也可以选择使用Docker搭建环境,本文不作介绍. 安装 对于MacOs,推荐使用HomeBrew安装hive,一步到位. $ brew install hive 创建元数据库 Hive默认用derby作为元数据库.这里我们用mysql来存储元数据,下面作一些初始化 mysql> create database metastore; mysql> creat

一.搭建hadoop环境 <OD大数据实战>hadoop伪分布式环境搭建 二.Hive环境搭建 1. 准备安装文件 下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 2. 解压 -cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/cdh/ 3. 修改配置 cd /opt/modules/cdh/hive--cdh5.3.6/conf mv hive-env.sh.template h

<Programming Hive>读书笔记(一)Hadoop和Hive环境搭建             先把主要的技术和工具学好,才干更高效地思考和工作.   Chapter 1.Introduction 简单介绍 Chapter 2.Getting Started 环境配置 Hadoop版本号会更新,以官方安装教程为准 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以

hive 环境搭建需要hadoop的环境.hadoop环境的搭建不在这里赘述.参考:http://www.cnblogs.com/parkin/p/6952370.html 1.准备阶段 hive 官网下载 : http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.1.1/ 2.解压缩 tar -zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz -C /home/q/ 3.hive 配置 hive-env.sh 配置 cp hive-env.s

Hive产生背景 1)MapReduce的编程不便,需通过Java语言等编写程序 2) HDFS上的文缺失Schema(在数据库中的表名列名等),方便开发者通过SQL的方式处理结构化的数据,而不需要Java等编写程序 Hive是什么 1)facebook开源,最初为解决海量的结构化日志数据统计问题 2)构建中Hadoop上的数据仓库 3)Hive定义了一种SQL查询语言:HQL(类似SQl但又不完全相同) 4)通常进行离线处理(采用MapReduce) 5)多种不同的底层执行引擎(Hive on

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 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.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 2>.数据仓库的特点 第一:数

一.搭建准备环境 在搭建Hive和SparkSql进行整合之前,首先需要搭建完成HDFS和Spark相关环境 这里使用Hive和Spark进行整合的目的主要是: 1.使用Hive对SparkSql中产生的表或者库的元数据进行管理(因为SparkSql没有提供相关的功能,官方提供的是和Hive的整合方案,官方之所以不在独立去开发一个元数据管理模块是为了防止重复造轮子),所以直接复用了Hive的元数据管理这一套内容 2.单独使用Hive的话速度太慢,所以在前期就打算切换到Spark作为计算引擎,然后

Hive--环境搭建 相关hadoop和mysql环境已经搭建好.我博客中也有相关搭建的博客. 一.下载Hive并解压到指定目录(本次使用版本hive-1.1.0-cdh5.7.0,下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/) tar zxvf ./hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/ 二.Hive配置:参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Ge

本文源码:GitHub || GitEE 一.Hive基础简介 1.基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件,Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,使用成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序.

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以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,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的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. 0 hadoop搭建在搭建hive之前,要保证hadoop搭建完成,hadoop教程可以参考这篇文章 ubuntu18.04下hadoop搭建https://blog.csdn.ne

hive是什么:hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以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(HQL) hive有什么用 1.通过类SQL语句快速实现简单的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.可以用来进行数据提取转化加载(ETL) 3.可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制 4.允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的

Hive在客户端上的安装部署 一.客户端准备: 到这我相信大家都已经打过三节点集群了,如果是的话则可以跳过一,直接进入二.如果不是则按流程来一遍! 1.克隆虚拟机,见我的博客:虚拟机克隆及网络配置 2. 实现客户端和集群的连接(该步骤为多节点集群搭建,详情见我博客:三节点Hadoop集群搭建,有多节点集群的请跳到二) (1)配置时钟同步:保证客户端和集群的时间是同步的,具体操作参照分布式集群搭建的步骤. (2)修改主机名:修改/etc/sysconfig/network文件,修改完之后要rebo

  使用Cloudera Manager搭建Hive服务 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.安装Hive环境 1>.进入CM服务安装向导 2>.选择需要安装的hive服务 3>.选择hive的依赖环境,我们选择第一个即可(hive不仅仅可以使用mr计算,还可以使用tez计算哟~)  4>.为Hive分配角色 Hive Metastore是管理和存储元信息的服务,它保存了数据库的基本信息以及数据表的定义等,为了能够可靠地保存这些元信息,Hive M