本地如何安装hive (安装hive之前需要安装hadoop并启动hadoop的相关集群,mysql数据库) hadoop集群是两台,一台作为master,两台作为slaver,mysql单独占用一台节点(我的三台机子分别是hadoop2,hadoop3,hadoop4,hadoop2安装了MySQL) 现在的Hive本地模式中,基本都是以MySQL作为元数据储存的数据库(MySQL代替的是内嵌模式的Derby数据库) 利用xftp上传hive安装包到虚拟机 解压hive压缩包到虚拟机opt目录

struts2  default.xml 内容 1 bean节点制定Struts在运行的时候创建的对象类型. 2 指定Struts-default 包  用户写的package(struts.xml) 一定要继承此包 package struts-default 中定义了: a.跳转的结果类型 dispatcher   转发,不指定默认为转发/redirect 重定向/redirectAction 重定向到Action资源/stream  文件下载的时候用 b.定义了所有的拦截器  /32个拦截

SpagoBI offers a variety of widgets' examples realized with the Highcharts library, that can be divided according to the characteristics, in the following categories: 一.Bar   XML Template <HIGHCHART> <CHART type='bar'/> <TITLE text='Sales b

默认情况下,/usr/local/hadoop/etc/hadoop/文件夹下有mapred.xml.template文件,我们要复制该文件,并命名为mapred.xml,该文件用于指定MapReduce使用的框架. 复制并重命名 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 编辑器打开此新建文件 sudo gedit mapred-site.xml然后编辑mapred-site.xml

使用idea创建一个java class的时候会出现如下的warning: this inspection reports usage of the default file template for file header 不管你怎么修改模版都无法消除⚠️,除非你去修改这段注释(详细的解释我在文章的结尾给出了描述).这样看着特别不舒服. 解决方法: The point of it is to remind you to document your code by adding a descri

Disclaimer Prerequisites Users, Groups, and Roles Names of Users and Roles Creating/Dropping/Using Roles Create/Drop Role Grant/Revoke Roles Viewing Granted Roles Privileges Grant/Revoke Privileges Viewing Granted Privileges Hive Operations and Requi

If you have a XML file without any prefix in the namespace: <bookstore xmlns="http://www.contoso.com/books"> … </bookstore> you have this workaround: XmlTextReader reader = new XmlTextReader(@"C:\Temp\books.xml"); // ignore

今天在idea集成开发环境下 使用maven搭建了ssm项目,遇到了3个问题 首先我们先复习一下知识点: 第一步:在web.xml中配置spring监听器 <!-- spring监听器 加载spring容器 --> <listener> <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class> </listener> <con

1.这个问题很简单 把pom.xml里这些出错的jar包的引用先删除,再刷新一次,再添上,就行了 2.大概是idea有点反应迟钝

Hadoop-1.2.1伪分布下 hive-0.10.0内嵌模式安装 1.下载hive-0.10.0 网址是:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-0.10.0/   下载的安装包为:hive-0.10.0.tar.gz   2012-12-18 23:21  35M  2.把hive-0.10.0拷进 /usr/ 目录下,并进行解压 tar  –zxvf hive-0.10.0.tar.gz 解压完毕如下图: 3.修改文件名.修改hive文件权限.删

前提条件: 1.一台配置好hadoop环境的虚拟机.hadoop环境搭建教程:稍后补充 2.存在hadoop账户.不存在的可以新建hadoop账户安装配置hadoop. 安装教程: 一.Mysql安装 1.安装mysql命令:Yum install mysql-server -y (-y参数作用为所有需要输入yes的地方默认yes) 2.打开mysql服务:Service mysqld start 3.设置mysql服务开机自启动(也可以不设置,开机手动启动):chkconfig –add my

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

不多说,直接上干货! 比如,你是从hive-default.xml.template,复制一份,改名为hive-site.xml 一般是 <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://master:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>

1 软件环境: VMware8.0 Ubuntu-12.10-desktop-i386 jdk-7u40-linux-i586.tar.gz hadoop-1.2.1.tar.gz eclipse-dsl-juno-SR1-linux-gtk.tar.gz hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz hbase-0.94.11.tar.gz hive-0.10.0.tar.gz mahout-distribution

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

本人,苦心多时,历经磨难和心血,与大家共同攻克问题难关! 问题一: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient 参考:http://blog.csdn.net/l1028

最近有个需求,需要整合所有店铺的数据做一个离线式分析系统,曾经都是按照店铺分库分表来给各自商家通过highchart多维度展示自家的店铺经营 数据,我们知道这是一个以店铺为维度的切分数据,非常适合目前的在线业务,这回老板提需求了,曾经也是一位数据分析师,sql自然就溜溜的,所以就 来了一个以买家维度展示用户画像,从而更好的做数据推送和用户行为分析,因为是离线式分析,目前还没研究spark,impala,drill了. 一:搭建hadoop集群     hadoop的搭建是一个比较繁琐的过程,采用

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

1. HIVE概念: Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 2.  HIVE优缺点 优点: 1)操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 2)避免了去写MapReduce,

1:要想学习Hive必须将Hadoop启动起来,因为Hive本身没有自己的数据管理功能,全是依赖外部系统,包括分析也是依赖MapReduce: 2:七个节点跑HA集群模式的: 第一步:必须先将Zookeeper启动起来(HA里面好多组件都依赖Zookeeper): 切换目录,启动Zookeeper(master节点,slaver1节点,slaver2节点):./zkServer.sh start 第二步:启动HDFS(千万不要格式化了,不然肯定报错给你): 直接在slaver3节点启动:star