把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; /** * @Auther WeiJiQian * @描述 */ public class FlinkReadHiveAndWriteHive { public static void main(String[] args) throws Exception { EnvironmentSettings setti

Hive集成HBase 配置 将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉 cd /opt/hive/lib/ ls hbase-0.94.2*  rm -rf hbase-0.92* cp /opt/hbase/hbase-0.94.2*  将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉 步骤同上   在hive-site.xml中添加: <property>         <name>hive.aux

摘要 Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询   应用场景 1. 将ETL操作的数据存入HBase 2. HBase作为Hive的数据源 3. 构建低延时的数据仓库   使用 1.从Hive中创建HBase表 使用HQL语句创建一个指向HBase的Hive表 CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) //Hive中的表名hbase_table_1 S

1.创建hbase jar包到hive lib目录软连接 hive需要jar包: hive-hbase-handler-0.13.1-cdh5.3.6.jar zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.jar guava-12.0.1.jar                  --删除hive下低版本jar包,cp hbase中的到hive/lib/下(即需要注意jar包版本) ln -s /opt/cdh-5.3.6/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-se

在进行Hive集成Mysql作为元数据过程中.做全然部安装配置工作后.进入到hive模式,运行show databases.运行正常,接着运行show tables:时却报错. 关键错误信息例如以下: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too long; max key length is 767 bytes) 详细操作信息例如以下: hive> show databases;

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

HBase与Hive的对比 1．Hive (1) 数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询. (2) 用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高. (3) 基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行. 2．HBase (1) 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库. (2) 用于存储结构化和非结构化的数据

(一)Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库,可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据,并根据分析的结果,来干一些其他的事情,如报表统计查询等. Solr作为高性能的搜索服务器,能够提供快速,强大的全文检索功能. (二)为什么需要hive集成solr? 有时候,我们需要将hive的分析完的结果,存储到solr里面进行全文检索服务,比如以前我们有个业务,对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询,因为里面涉及到搜索关

1. Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS数据,可以通过Spark,Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表, Hive可以方便的进行实时视图,读优化视图以及增量视图的查询. 2. Hive对Hudi的集成 这里以Hive3.1.1. Hudi 0.9.0为例, 其他版本类似 将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到

1.安装配置sentry 详细步骤见上一篇安装配置sentry 2.配置hive 2.1 Hive-server2集成Sentry 在 /etc/hive/conf/hive-site.xml中添加: <property> <name>hive.security.authorization.task.factory</name> <value>org.apache.sentry.binding.hive.SentryHiveAuthorizationTask

集成hive+kerberos前,hadoop已经支持kerberos,所以基础安装略去: https://www.cnblogs.com/garfieldcgf/p/10077331.html 直接用之前hadoop集成生成的keytab文件开始配置: hive的 conf/hive-site.xml,添加如下: <property> <name>hive.server2.authentication</name> <value>KERBEROS</

1.票据的生成 kdc服务器操作,生成用于hive身份验证的principal 1.1.创建principal # kadmin.local -q “addprinc -randkey hive/yjt” 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q “xst  -norankey  -k  /etc/hive.keytab hive/yjt” 拷贝秘钥文件到集群,root操作或者有root权限的普通用户操作 # scp /etc/hive.keytab 192.168.0.230:

一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source     在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种

目录 1.更改hue的配置hue.ini 2.启动hive的metastore以及hiveserver2服务 3.启动hue进程,查看Hive是否与Hue集成成功 1.更改hue的配置hue.ini cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf vim hue.ini 不推荐vim编辑模式 [beeswax] hive_server_host=node03.hadoop.com hive_server_port=10000 hive_co

SequoiaDB与Hadoop部署 SequoiaDB与Hadoop在物理上部署方案如下图所示,部署建议如下: l  SequoiaDB与Hadoop部署在相同的物理设备上,以减少Hadoop与SequoiaDB之间的网络数据传输: l  每个物理设备上都部署一个协调节点和多个数据节点,编目节点可选在任意三台物理设备各部署一个编目节点: SequoiaDB支持的Hive 版本列表 n  Hive 0.11.0 n  Hive 0.10.0 配置方法 安装和配置好Hadoop/Hive 环境,启

Sentry权限控制通过Beeline(Hiveserver2 SQL 命令行接口)输入Grant 和 Revoke语句来配置.语法跟现在的一些主流的关系数据库很相似.需要注意的是:当sentry服务启用后,我们必须使用beeline接口来执行hive查询,Hive Cli并不支持sentry. CREATE ROLE Statement CREATE ROLE语句创建一个可以被赋权的角色.权限可以赋给角色,然后再分配给各个用户.一个用户被分配到角色后可以执行该角色的权限. 只有拥有管理员的角色

更新了hive版本后,在创建hive外部表 级联hbase 的时候报如下异常: hive (default)> create external table weblogs(id string,datatime string,userid string,searchname string,retorder string,cliorder string,cliurl string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler

#step1: create hive table 't_test' hive -e "create table test.t_user(id int,name string,age int)row format delimitedfields terminated by '\t';" #step2: prepare dataset and load into hive table 't_test'cat /tmp/t_user.txt----------------------101

集群环境 ambari 2.7.3 hdp/hortonwork 2.6.0.3 maven <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>-</version> <classifier>standalone</classifier> </dependenc