转载来自http://blog.csdn.net/lsttoy/article/details/53490144. 这个问题困扰了我三天,各种查资料踩坑填坑的尝试,终于搞定了这个问题. 首先来品尝下喜悦! [root@master bin]# beeline ls: cannot access /home/hive/lib/hive-jdbc-*-standalone.jar: No such file or directory Beeline version 2.1.0 by Apache H

方法一: #coding=utf-8 import urllib2 import threading from time import ctime,sleep print "Start-Time : %s" %ctime() f = open("ip.txt","r") lines = f.readlines() for line in lines:     url = 'http://'+line.strip('\n')+':10000'   

一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)     2.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)     3.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二.安装环境以及前提说明:     首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境.     本文中使用的

问题排查方式  一般的错误,查看错误输出,按照关键字google 异常错误(如namenode.datanode莫名其妙挂了):查看hadoop($HADOOP_HOME/logs)或hive日志 hadoop错误 1.datanode无法正常启动 添加datanode后,datanode无法正常启动,进程一会莫名其妙挂掉,查看namenode日志显示如下:  -06-21 18:53:39,182 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK*

Hive 0.11 包含了Hive Server 1 和 Hive Server 2,还包含1的原因是为了做到向下兼容性.从长远来看都会以Hive Server 2作为首选 1. 配置hive server监听端口和Host <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> </property> <property> <nam

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

目录: 准备工作 Centos安装 mysql Centos安装Hadoop Centos安装hive JDBC远程连接Hive Hbase和hive整合 Centos安装Hbase 准备工作: 配置/etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain 192.168.0.120 centos 集中修改/etc/profile export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_25/ export JRE_HOME=

默认开启10000端口开启前,编辑hive-site.xml设置impersonation,防止hdfs权限问题,这样hive server会以提交用户的身份去执行语句,如果设置为false,则会以起hive server daemon的admin user来执行语句 <property> <name>hive.server2.enable.doAs</name> <value>false</value> </property> po

1.概述 这篇博客是接着<高可用Hadoop平台>系列讲,本篇博客是为后面用 Hive 来做数据统计做准备的,介绍如何在 Hadoop HA 平台下集成高可用的 Hive 工具,下面我打算分以下流程来赘述: 环境准备 集成并配置 Hive 工具 使用 Java API 开发 Hive 代码 下面开始进行环境准备. 2.环境准备 Hive版本:<Hive-0.14> HAProxy版本:<HAProxy-1.5.11> 注:前提是 Hadoop 的集群已经搭建完成,若还没

学习参考这篇文章: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统, hadoop用于分布式存储和map-reduce计算, spark用于分布式机器学习, hive是分布式数据库, hbase是分布式kv系统, 看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, 本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系. 下载了 Hadoop had

在上文中https://www.cnblogs.com/lay2017/p/9973370.html 我们通过hive shell去操作hive,本文我们以Java代码的示例去对hive执行加载数据和查询数据来演示JavaAPI如何通过JDBC来操作hive的 hive client的更多内容可以参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient 一.依赖 由于hive的服务端基于1.2.2版本,所以这里采用jdbc1.2

参考https://www.iteblog.com/archives/846.html 1.hive依赖hadoop,将hdfs当作文件存储介质,那是否意味着hive需要知道namenode的地址? 实际上在hive的hive- 2.hive的本地模式和远程模式有什么区别? hive本质上是将sql语法解析为mapreduce的过程,既然如此它就必须提交mapreduce任务到resoucemanager,那么它如何提交?就是通过hadoop提供的命令hadoop jar命令来提交. 本地模式:

系统环境 在个人笔记本上使用virtualbox虚拟机 os:centos -7.x86-64.everything.1611  ,内核 3.10.0-514.el7.x86_64 注:同样可以使用rhel7.3来安装. 内存:2.5 g,推荐内存4g,否则内存太少,运行得有点慢. 安装组件包括: hadoop-2.8.0 apache-hive-2.1.1 presto-server-0.177 mysql-community-server-5.7.18-1.el7.x86_64 oracle

不多说,直接上干货! 至于为什么,要写这篇博客以及安装Kafka-manager? 问题详情 无奈于,在kafka里没有一个较好自带的web ui.启动后无法观看,并且不友好.所以,需安装一个第三方的kafka管理工具 功能 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况. 它支持管理多个集群.

* Hive框架基础(二) 我们继续讨论hive框架 * Hive的外部表与内部表 内部表:hive默认创建的是内部表 例如: create table table001 (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时:会在HDFS上新建一个table001表的数据存放地 接着执行: load data inpath'/input/data 'into table table001;(注意,load关键字后没有跟local关

一.安装Hadoop 1.1 版本说明 hadoop:3.1.2hive:3.1.1mysql:5.6.40 1.2 主机映射 添加IP与主机名的映射关系,在/etc/hosts文件里添加如下内容(所有主机): 172.31.58.154 HadoopMaster 172.31.51.195 HadoopSlave01 172.31.1.11 HadoopSlave02 1.3 设置SSH无密码登录节点 让Master能够通过SSH无密码登录各个Slave节点.如果修改过主机名,需要重新生成的新

在官网上对于这几种模式的介绍如下: 按Metastore数据库位置分: 1.本地/嵌入式Metastore数据库(Derby) 2.远程Metastore数据库(其他的关系型数据库,像mysql.oracle等) 按Metastore server 分为如下: 1.本地嵌入式Metastore服务 2.远程Metastore服务 以下三种方式是对于数据库位置来分的. 一.derby模式(本地/嵌入式Metastore数据库),也是hive的默认模式 嵌入式Metastore数据库主要用于单元测试

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito

来python爬虫中,经常会遇到数据的存储问题,如果有大量数据,hive存储是个不错的选择. 那么python如何来连接hive呢?网上有各种教程但是都不是很好用,亲自测试pyhive可用 要求:可用的hive环境  python3++  hive环境必须要安装hiveserver2( HiveServer是一种可选服务,允许远程客户端可以使用各种编程语言向Hive提交请求并检索结果.HiveServer是建立在Apache ThriftTM(http://thrift.apache.org/)

hive: 基于hadoop,数据仓库软件,用作OLAP OLAP:online analyze process 在线分析处理OLTP:online transaction process 在线事务处理 事务: ACID A:atomic 原子性 C: consistent 一致性 I:isolation 隔离性 D: durability 持久性 1读未提交 脏读 //事务一写入数据,事务二进行读取,事务一进行回滚2读已提交 不可重复读 //事务一写入数据并提交,事务二读取,事务一进行upda