root@hadoop-senior hive-0.13.1]$ bin/hive -helpusage: hive -d, --define <key=value> Variable subsitution to apply to hive   commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename>    Specify the database to use -e  <quoted-query-str

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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

说明:该文档翻译/整理于Hive官方文档https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/SQL+Standard+Based+Hive+Authorization#SQLStandardBasedHiveAuthorization-ObjectPrivilegeCommands.   Hive 0.13版本之前的授权现状   Hive默认授权(Default Hive Authorization (Legacy Mode))   设计目的并不是为

今天在写多个删除功能的时候出现了这么一个错误:意思是删除操作的时候,没有找到对应的外键. Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ssh03`.`role_privilege`, CONSTRAINT `FK45FBD628F05C38CB` FOREIGN KEY (`role_id`) REFERENCES `role` (`roleId`)) Cannot delete or update

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

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 <

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

在hiveserver2中使用了org.apache.hadoop.hive.ql.parse.BaseSemanticAnalyzer对抽象语法树(AST)进行语义分析,分析的过程可以得出hive查询的表及其字段 于是我利用相关的类去做测试: package com.baidu.waimai; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import org.apache.hadoop.hive.ql.Context; import org.apa

最近在 HUE 里面查询有中文字段相关的东西被报错警告... (1366, Incorrect string value: \\xE4\\xBA\\xAC\\xE4\\xB8\\x9C... for column search at row 1) 通过调整 HUE 使用的某些元数据表的表编码来解决这个问题: ALTER TABLE desktop_document2 modify column name varchar() CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE desk

1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2

HQL: group by 后面的参数一定要和select非聚集函数一致 where 1 要改成 where 1 = 1

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 作为插件

1.概述 在开发工作当中,提交 Hadoop 任务,任务的运行详情,这是我们所关心的,当业务并不复杂的时候,我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务.在编写 Hive SQL 的时候,需要在 Hive 终端,编写 SQL 语句,来观察 MapReduce 的运行情况,长此以往,感觉非常的不便.另外随着业务的复杂化,任务的数量增加,此时我们在使用这套流程,已预感到力不从心,这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察 Hive SQL 的 MapRedu

My name is Farooq and I am with HDinsight support team here at Microsoft. In this blog I will try to give some brief overview of Sqoop in HDinsight and then use an example of importing data from a Windows Azure SQL Database table to HDInsight cluster

 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 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 作为插件

Status of Hive Authorization before Hive 0.13 SQL Standards Based Hive Authorization (New in Hive 0.13) Restrictions on Hive Commands and Statements Privileges Objects Object Ownership Users and Roles Names of Users and Roles Role Management Commands

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