1.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,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 2.Hive数据结构-HDFS-Table-Partiton-Bucket Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中

Hive架构图 Hive产生原因 1 关系型数据库以产生多年sql成熟 2 简化开发降低成本 3 java成员可编写udf函数 Hive是什么 Hive是基于hadoop的一个数据库工具,使用Hql作为接口,maprduce作为执行层 Hdfs作为储存层.设计的目的是让sql开发人员java技能较弱的人编写并查询海量数据 缺点执行效率低 Hive的访问 Hive ----odbc/jdbc----hiveserver2 Hive---hive Compiler 编译器 Optimizer 优化器

2013年Esri美国在开发者大会上演示了GIS数据结合Hadoop分析的一个示例,这个示例赢得了听众的阵阵掌声,我们也许对GIS不是很陌生,但是对Hadoop却不是很清楚,其实Esri是用Java开发了一套API,我们习惯性的称为Geometry API,通过这些API,对存储在Hadoop的HDFS中的数据进行处理,上面这个大概就是分析原理.Esri已经将这些工具放到githup上,http://esri.githup.com,大家可以进行下载. 我们特意为大家整理了文档进行详细介绍,目录结

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

HDFS详细介绍 分布式文件系统设计思路 概述 只有一台机器时的文件查找:hello.txt /export/servers/hello.txt 如果有多台机器时的文件查找:hello.txt node02 /export/servers/hello.txt   为了解决数据丢失的问题,引入副本机制,保证数据不会丢失   如果对文件进行切块存储,那么元数据信息又要继续变化   blk元数据信息的记录    blk_00001 node01 node03 /export/servers/blk_0

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结

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

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

问题导读 1. Centos7如何安装配置? 2. linux网络配置如何进行? 3. linux环境下java 如何安装? 4. linux环境下SSH免密码登录如何配置? 5. linux环境下Hadoop2.7 如何安装? 6. linux环境下Mysql 如何安装? 7. linux环境下Hive 如何安装? 8. linux环境下Zookeeper 如何安装? 9. linux环境下Kafka 如何安装? 10. linux环境下Hbase如何安装? 11. linux环境下KYLIN

1. 描述 Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据分析工具.一般来说我们对Hive的操作都是通过cli来进行,也就是Linux的控制台,但是,这样做本质上是每个连接都存放一个元数据,各个之间都不相同,这样的模式用来做一些测试比较合适,并不适合做产品的开发和应用. 因此,就产生了Hive的JDBC连接的方式.本文介绍报表开发工具FineReport中,hadoop.hive数据库连接方法. 2. 步骤 Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以连接Hive并进行

 目录 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer

Hive 接口介绍(Web UI/JDBC) 实验简介 本次实验学习 Hive 的两种接口:Web UI 以及 JDBC. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写

小结 本次课程学习了 Hive QL 基本语法和操作. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的HTML/JS页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 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,并提供完整的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. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hba

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb

现象 通过load data local导入本地文件时报无法导入的错误 hive> load data local inpath '/home/hadoop/out/mid_test.txt' overwrite into table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101); Loading data to table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101) Failed with excep

hive表在创建时候指定存储格式 STORED AS ORC tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY'); 当insert数据到表时抛出异常 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde$OrcSerdeRow at org.apache.hadoop.h

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构 Hive的体系结构可以分为以下几部分: (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server. WUI是通过浏览器访问Hive. (2)Hive将元存储在数据库中,如mysql.derby.Hi