1.安装java.maven.scala.hadoop.mysql.hive 略 2.编译spark ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-2.6,parquet-provided" 3.安装spark tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz -C /opt/cdh5/ 4.配置spark :sp

2.7.配置资源与参数 2.7.1. 修改主机名称 [root@linuxrac1 ~]# cd /etc/sysconfig [root@linuxrac1 sysconfig]# vi network NETWORKING=yes NETWORKING_IPV6=no HOSTNAME=linuxrac1 [root@linuxrac1 sysconfig]# [root@linuxrac2 ~]# cd /etc/sysconfig [root@linuxrac2 sysconfig]#

原文:第十九章--使用资源调控器管理资源(1)--使用SQLServer Management Studio 配置资源调控器 本系列包含: 1. 使用SQLServer Management Studio 配置资源调控器 2. 使用T-SQL配置资源调控器 3. 监控资源调控器 前言: 在前面的章节,提到过可以通过多种配置数据库服务器的方式来提高性能.如索引.统计信息.hints.物理设计和服务器配置等. 当你完成上面那些配置后,还依旧有少量存储过程.查询运行得很慢时,由于硬件资源限制,可能已经

原文:第十九章--使用资源调控器管理资源(2)--使用T-SQL配置资源调控器 前言: 在前一章已经演示了如何使用SSMS来配置资源调控器.但是作为DBA,总有需要写脚本的时候,因为它可以重用及扩展.并且可以在不同服务器快速部署. 下面来演示如何实现: 步骤: 1.  打开ssms,连到SQLServer.确保登录账号有CONTROLSERVER的权限. 2.  运行下面脚本,删除前面创建过的资源调控器对象: USE master GO DROP WORKLOAD GROUP rg_WebApp

SharePoint管理中心来配置资源限制(大名单) 名单SharePoint核心.SharePoint一切的一切都是列表. 我可以说SharePoint内容为驱动的列表. 之前版本号的SharePoint有个缺点就是当列表项目超过2000项时,性能会降级. 这并不意味着假设列表有2001项,性能降级就非常明显.一个SharePoint列表能够有上百万的记录. 让我们分解一下当用户请求列表信息时究竟发生了什么吧. 当用户点击链接查看列表项的时候,它调用了查询返回到SQL抽取这些项目并呈现他们.

在Spring Security中实现通过数据库动态配置url资源权限,需要通过配置验证过滤器来实现资源权限的加载.验证.系统启动时,到数据库加载系统资源权限列表,当有请求访问时,通过对比系统资源权限列表和用户资源权限列表(在用户登录时添加到用户信息中)来判断用户是否有该url的访问权限. 在配置验证过滤器时需要的配置项有如下几个: filterSecurityInterceptor:通过继承AbstractSecurityInterceptor并实现Filter接口自定义一个验证过滤器,替换默

JAVA加载Properties配置资源文件 制作人:全心全意 配置文件(资源文件):以properties作为拓展名的文件 Java代码是如何加载properties文件的? 必须使用Properties类(Hashtable的子类,Map接口的实现类) Properties类:Properties 类表示了一个持久的属性集.Properties 可保存在流中或从流中加载.属性列表中每个键及其对应值都是一个字符串. Properties类中的方法: ① public void load(Inp

安装就安装 ,不扯其他的 hive 依赖 在 hive 安装前必须具备如下条件 1. 一个可连接的关系型数据库,如 Mysql,postgresql 等,用于存储元数据 2. hadoop,并启动 hdfs 3. HBase,非必须,但是如果不装,会有警告,不过不影响使用 4. java,1.8 以上版本 准备工作 1. 下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/ 清华镜像,下载速度快 http://apache.org/dis

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

一.上传hive 0.11解压后的文件到linux 1.用的版本是shark站点提供的,可能是针对shark修改了代码. 2.追加mysql.oracle两个jdbc驱动包到lib目录下. 二.配置相关文件 1..bash_profile文件 export HIVE_HOME=/home/kituser/bigdata/hive-0.11.0-binexport HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/confexport CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME

-- 查看当前环境参数配置set -v;-- 重置配置为默认值reset; -- 调整map数-- input的文件大小,集群设置的文件块大小,hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改set mapred.max.split.size=400000000;set mapred.min.split.size.per.node=400000000;set mapred.min.split.size.per.rack=400000000;set hive.i

本文转载自:https://blog.csdn.net/hanjin7278/article/details/53035739 一.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,并提供简单的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. 二.环境要求 1.JDK1.7+ 2.本次配

##前期工作 安装JDK 安装Hadoop 安装MySQL ##安装Hive ###下载Hive安装包 可以从 Apache 其中一个镜像站点中下载最新稳定版的 Hive, apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz. 解压安装Hive 使用以下命令安装 Hive: sudo mv apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz /opt cd /opt sudo tar -xzvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz ##解压 sudo ln -s

参考资料:http://www.centoscn.com/CentosServer/cluster/2015/0605/5604.html   背景需求: 使用heartbeat来做HA集群,并且把nginx服务作为HA对应的服务.master1为主,另一个是备. 需要在主备上漂移的资源有两个:VIP和nginx服务   准备两台机器: master1: 192.168.42.12        10.1.1.1(心跳) master2: 192.168.42.13        10.1.1.

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715250.html 一.安装DbVisualizer 下载地址http://www.dbvis.com/ 也可以从网上下载破解版程序,此处使用的版本是DbVisualizer 9.1.1 具体的安装步骤可以百度,或是修改安装目录之后默认安装就可以   二.配置DbVisualizer里的hive jdbc 1.在DbVisualizer的安装目录jdbc文件夹下新建hive文件夹 D:\Program Fil

1 ． Hive  命令行 输入$HIVE_HOME/bin/hive –H 或者 –help 可以显示帮助选项: 说明: 1. -i 初始化 HQL 文件. 2. -e 从命令行执行指定的 HQL 3. -f 执行 HQL 脚本 4. -v 输出执行的 HQL 语句到控制台 5. -p <port> connect to Hive Server on port number 6. -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration

概述 数据仓库:是一个面向主题的.集成的.不可更新的.随时间不变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理. 数据仓库的结构和建立过程: 数据源 数据存储及管理 ETL Extract 提取 Transform 转换 Load 装载 数据仓库引擎 前端展示 数据查询 数据报表 数据分析 1)产生背景 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少schema 2)是什么 The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates rea

简介 单用户多点模式也称远程服务模式,用户非java客户端访问元数据库,在服务端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库. mysql安装以及配置 安装mysql apt默认安装,占据3306端口 安装机器 : dev01 sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 配置hive用户 登陆mysql mysql -u root -p xx

一．常见的数据分析引擎 Hive:Hive是一个翻译器,一个基于Hadoop之上的数据仓库,把SQL语句翻译成一个  MapReduce程序.可以看成是Hive到MapReduce的映射器. Hive       HDFS 表         目录 数据       文件 分区       目2 2.Pig 3.Impala 4.Spark SQL 二．Hive 的体系结构 用户接口主要有三个: 1.CLI Shell命令行 2.JDBC/ODBC:Hive的Java,与传统JDBC相似 3.W

vue-cli2+webpack构建的vue项目如何让图片和js等静态资源走cdn,哪里可以配置呢?下面我详细介绍 1.config/index.js中可以看到 module.exports = { dev: {...}, build: { assetsSubDirectory: 'static', assetsPublicPath: '/', } dev相对于本地开发调试用的,build对于发布环境 其中assetsPublicPath就是配置静态资源的cdn,我们可以再这里配置我们对应的cd