1.hive下载安装   2.下载mysql安装   3.以root用户进入mysql命令行:mysql -uroot -p(提示输入密码)   4.创建hive的元数据库:create database metahive[元数据库名metahive]   5.创建hive用户:create user hive@'localhost' identified by 'hive'[mysql中为hive专用的user名:hive,密码为:hive]   6.赋予权限:grant all privil

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;

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

大数据工具篇之Hive与MySQL整合完整教程 一.引言 Hive元数据存储可以放到RDBMS数据库中,本文以Hive与MySQL数据库的整合为目标,详细说明Hive与MySQL的整合方法. 二.安装驱动 MySQL最新的Java驱动版本为:mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar,下载后拷贝到:Hive/Lib目录. 三.安装MySQL 3.1 版本 RHEL5+mysql-5.5.35-1.i386.rpm 3.2 顺序 MySQL-shared-compat-

hive调试信息显示模式: ./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 非常有用. 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持,配置一个独立的元数据库需要增加以下几步骤: 第一步:安装MySQL服务器端和MySQL客户端,并启动MySQL服务.此步省略,具体

hive的元数据存放在关系型数据库中,元数据中存储了hive中所有表格的信息,包括表格的名字,表格的字段,字段的类型,注释.这些信息分散的存放在各个表中,给定一个hive中的表格名字,查询这个表中含有的所有字段,使用如下的SQL语句: mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME

l   安装hive,hive-metastore hive-server $ sudo yum install hive hive-metastore hive-server l   安装mysql-server $ sudo yum install mysql-server l   启动mysql守护进程 $ sudo service mysqld start l   下载mysql java驱动并复制到hive的lib中 $ cd ~ $ wget 'http://cdn.mysql.co

MySQL安装 ①官网下载mysql-server(yum安装) wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 若wget不可用,下载安装wget:yum -y install wget ②解压rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm ③安装yum install mysql-community-server ④重启mysql服务:servic

在使用Hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具. 要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如MySQL,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的hive为例进行研究. 连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要

HIVE配置mysql metastore    hive中除了保存真正的数据以外还要额外保存用来描述库.表.数据的数据,称为hive的元数据.这些元数据又存放在何处呢?    如果不修改配置hive默认使用内置的derby数据库存储元数据.    derby是apache开发的基于java的文件型数据库.    可以检查之前执行命令的目录,会发现其中产生了一个metastore.db的文件,这就是derby产生的用来保存元数据的数据库文件. derby数据库仅仅用来进行测试,真正使用时会有很多

一.MySQL的安装 Hive的数据,是存在HDFS里的.此外,hive有哪些数据库,每个数据库有哪些表,这样的信息称之为hive的元数据信息. 元数据信息不存在HDFS,而是存在关系型数据库里,hive默认用的是derby数据库来存储.即hive工作时,除了要依赖Hadoop,还要依赖关系型数据库. 注意:虽然我们能通过HDFS查看到hive有哪些数据库,有哪些表,以及表里的数据,但是,这不是元数据信息.HDFS最主要的是存储hive的数据信息. 之前遇到的问题:当退出后,切换到不同的目录来进

Hive实现自增序列 在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键").虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence. 示例:table_src是我们经过业务需求处理的到的中间表数据,现在我们需要为table_src新增一列自增序列字段auto_increment_id,并将最

这一篇介绍Hive的安装及操作.版本是Hive3.1.2. 调整部署节点 在Hadoop篇里,我用了5台虚拟机来搭建集群,但是我的电脑只有8G内存,虚拟机启动之后卡到没法操作,把自己坑惨了. Hive的运行是基于Hadoop集群的,为了操作的流畅性,我把Hadoop集群全部重新搭建了,一共只有3台虚拟机. 主机 NN RM ZKFC DN NM JN ZK MySQL Hive服务端 Hive客户端 server01  •  •   •  •  •  •  •       server02  •

Hive安装配置(mysql) 安装mysql hadoop$:sudo apt-get update hadoop$:sudo apt-get install mysql-server 启动mysql hadoop$:sudo service mysql start 进入mysql界面 hadoop$:sudo mysql -u root -p 创建hive数据库 mysql>create database hive; 将hive数据库下的所有表的所有权限赋给hadoop用户,并配置mysql

Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中,LZ随意想到了一个场景: 车,道路,监控,摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候,道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集. 我们对采集的数据进行分析,处理,最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态. A:监控点/摄像头状态 工作流程如下: 1.数据格式 /** * 产生测试数据: * 数据format: * 记录时间 车牌号码 车速 道路编号 监控地点 摄像头编号 * date_time vehicle_pl

1.require:java环境,本地可用的hadoop,远程可访问的mysql 2.拷贝hive文件(hive-2.2.1) 3.设置环境变量 export HIVE_HOME=/data/spark/bin/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 4.拷贝mysql以及java连接类 yum install -y mysql-server mysql-devel mysql-connector-java cp /usr/share/java/mysql-c

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

启动hive之前应该先启动metastore,也是在bin目录下:./hive --service metastore &然后再启动hive: ./hive 今天连接hive时总是报错:Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://192.168.252.200:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true, username = root.Term

错误如下: [root@awen01 /usr/local/apache-hive-1.2.1-bin]#./bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeExc

org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083. at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TServerSocket.java:109) at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TSe