Hive 1. 数据仓库概述 1.1 基本概念 数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓.DW),是一个用于存储.分析.报告的数据系统. 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(Decision Support) 数仓专注分析 数据仓库本身并不"生产"任何数据,其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身也不需要"消费"任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用 这也是为什么叫"仓库",而不叫"

环境: centos7 jdk1.8.0_111 Hadoop 2.7.3 Hive1.2.2 hue-3.10.0 Hue安装: 1.下载hue-3.10.0.tgz: https://dl.dropboxusercontent.com/u/730827/hue/releases/3.10.0/hue-3.10.0.tgz 2.安装依赖包: yum install libffi-devel yum install gmp-devel yum install python-devel mysql

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

使用Spring boot整合Hive,在启动Spring boot项目时,报出异常: java.lang.NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapping.setDefault(Z)V 经过排查,是maven的包冲突引起的,具体做法,排除:jetty-all.hive-shims依赖包.对应的pom配置如下: <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId&g

SparkSql整合Hive 需要Hive的元数据,hive的元数据存储在Mysql里,sparkSql替换了yarn,不需要启动yarn,需要启动hdfs 首先你得有hive,然后你得有spark,如果是高可用hadoop还得有zookeeper,还得有dfs(hadoop中的) 我这里有3台节点node01,node02,node03 ps:DATEDIFF(A,B)做差集 node01 先copy hive的hive-site.xml到spark 的config cp hive-site.

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

<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.

 云计算之hadoop.hive.hue.oozie.sqoop.hbase.zookeeper环境搭建及配置文件已经托管到githubhttps://github.com/sxyx2008/cloud   附录: 1.Hadoop源码下载http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/ 2.Hadoop jar下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包

以下配置文件涵盖了hadoop.hive.hbase开发支持库的配置. 仅需针对maven工程pom.xml文件做相应更改就可以自动生成hadoop开发支持库. <properties>   <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>   <hadoop.version>2.5.0</hadoop.version>   <hive.version>

使用Spring boot整合Hive,在启动Spring boot项目时,报出异常: java.lang.NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapping.setDefault(Z)V 1 经过排查,是maven的包冲突引起的,具体做法,排除:jetty-all.hive-shims依赖包.对应的pom配置如下: <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId

Hadoop生态圈-hive优化手段-作业和查询优化 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.

Hadoop生态圈-hive编写自定义函数 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.

Hadoop生态圈-Hive函数 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.

Hadoop生态圈-hive五种数据格式比较 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDAF(User-Defined Aggregation Function) 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDF(User-Defined-Function) 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.

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 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. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

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

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo