老版HiveClient:  要求比较多,需要Hive和Hadoop的jar包,各配置环境.       HiveServer2:   使得与YARN和HDFS的连接从Client中独立出来,不需要每个Client都去配置这些连接信息. 使用Beeline只作为输入口,最终会把语句扔到HiveServer2端来作解析.  HiveServer2使用Thrift协议,还可以支持多种访问方式,如JDBC,ODBC,可并发接入:  安全性更高:   老版Hive Client:       H

 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

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

hive的hiveserver2模式启动不起来,发现Hadoop一直处于安全模式 命令介绍 命令hadoop fs –safemode get 查看安全模式状态 命令hadoop fs –safemode enter 进入安全模式状态 命令hadoop fs –safemode leave 离开安全模式状态 用Hadoop fsck查看破坏丢失的文件位置 hadoop fsck Usage: DFSck <path> [-move | -delete | -openforwrite] [-fi

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

hive的脚本执行 hive -e "SQL" hvie -f file 实例 [root@spark1 ~]# hive -e "show tables" #查看有哪些表 [root@spark1 ~]# hive -e "show tables" >> wujiadong #将查看结果追加到wujiadong文件中 [root@spark1 ~]# hive -f 1.sql #直接跟一个文件,执行后退出 [root@spark1

共同点:1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储 区别:2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop .4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用.  Hive是什么? Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提

一.两者分别是什么:     Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.      Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

在shell命令行执行 hive -help 结果如下: -d,--define <key=value> Variable substitution to apply to Hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the database to use -e <quoted-query-string> SQL from command line -f <

hive-env.sh 添加如下,其中踩坑踩了不少. if [ "$SERVICE" = "metastore" ]; then if [ -z "$DEBUG" ]; then export HIVE_METASTORE_HADOOP_OPTS=" -XX:+PrintCommandLineFlags -Xms12g -Xmx12g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCon

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contr

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了! 从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.  如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的. 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1),用c

hive 语句执行顺序 from... where.... select...group by... having ... order by... 执行计划 Map Operator Tree: TableScan alias: 表名 -- 相当于 from ... Filter Operator predicate: where中的字段 -- 过滤where字段的条件 Select Operator expressions: select 中的字段 + 类型type -- select out

1.通过cli直接执行 2.hive -e "hql" 如:[root@host ~]# hive -e "use gamedw;show tables" [root@host ~]# hive -e 'use gamedw;show tables' 3.执行文件[root@host tmpdata]# cat hive.sql select * from gamedw.v_cust [root@host ~]# hive -f /root/tmpdata/hive

环境: hadoop 2.7.6 hive 2.3.4 Hive 的 thirft 启动: hadoop 单机或者集群需要: 启动 webhdfs 修改 hadoop 的代理用户 <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.

1. 两者分别是什么?     Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.     Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

对Hive的基本组成进行了总结: 1.组件: 元存储(Metastore )-存储“系统目录以及关于表.列.分区等的元数据”的组件.驱动(Driver )- 控制 HiveQL 生命周期的组件,当 HiveQL 查询穿过 Hive时.该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计.查询编译器(Query Compiler) - 是一个组件,将HiveQL编译成有向无环图(directed acyclic graph, DAG)形式的map/reduce任务.执行引擎 Execution Engine -

转自http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40262021 对Hive的基本组成进行了总结: 1.组件: 元存储(Metastore )-存储“系统目录以及关于表.列.分区等的元数据”的组件.驱动(Driver )- 控制 HiveQL 生命周期的组件,当 HiveQL 查询穿过 Hive时.该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计.查询编译器(Query Compiler) - 是一个组件,将HiveQL编译成有向无环图(dir