<configuration> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/home/local/hive-metastore-dir/warehouse</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <

官网链接为 https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/assign-memory-resource/#create-a-namespace 操作环境为minikube,需要提前执行下列操作启用metrics-server服务 minikube addons enable metrics-server 使用下列命令可以查看是否开启 kubectl get apiservices | grep metrics 大致流程,原理等需

比如我的版本是2.8.4 官网文档是: http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.4/ 基本配置文件:包括一般的端口 hdfs-default.xml dfs.namenode.secondary.http-address The secondary namenode http server address and port. dfs.namenode.secondary.https-address The secondary namenode HTTPS serve

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

原文:http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/939950 翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 S

一.搭建准备环境 在搭建Hive和SparkSql进行整合之前,首先需要搭建完成HDFS和Spark相关环境 这里使用Hive和Spark进行整合的目的主要是: 1.使用Hive对SparkSql中产生的表或者库的元数据进行管理(因为SparkSql没有提供相关的功能,官方提供的是和Hive的整合方案,官方之所以不在独立去开发一个元数据管理模块是为了防止重复造轮子),所以直接复用了Hive的元数据管理这一套内容 2.单独使用Hive的话速度太慢,所以在前期就打算切换到Spark作为计算引擎,然后

问题导读 1. Centos7如何安装配置? 2. linux网络配置如何进行? 3. linux环境下java 如何安装? 4. linux环境下SSH免密码登录如何配置? 5. linux环境下Hadoop2.7 如何安装? 6. linux环境下Mysql 如何安装? 7. linux环境下Hive 如何安装? 8. linux环境下Zookeeper 如何安装? 9. linux环境下Kafka 如何安装? 10. linux环境下Hbase如何安装? 11. linux环境下KYLIN

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

Hive版本 0.12.0(独立模式) Hadoop版本 1.12.1 Ubuntu 版本 12.10 今天试着搭建了hive,差点迷失在了网上各种资料中,现在把我的经验分享给大家,亲手实践过,但未必每一步都是必须的,正确的,大家可以参考一下. 第一步:安装和测试mysql(已装好的可跳过) 见我总结的http://blog.csdn.net/unflynaomi/article/details/37811229 第二步.开始正式安装hive 1.在hdfs上建目录: $ hadoop fs -

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

目录 · 概况 · 手工安装 · 引言 · 创建HDFS目录 · 创建元数据库 · 配置文件 · 测试 · 原理 · 架构 · 与关系型数据库对比 · API · WordCount · 命令 · 数据类型 · 文件存储格式 · 数据格式 · 数据库 · 数据表 · 装载数据 · 插入数据 · 导出数据 · 查询数据 · 函数 · 性能调优 · join调优 · Reduce任务数 · 合并小文件 · multi-group-by insert和multiple insert · union a

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

简介 Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据.Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce.这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行. 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据. 两者分别是什么? Apache Hive是数据仓库.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H

原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzhi/articles/8794984.html 目录 引言 目录 一环境选择 1集群机器安装图 2配置说明 3下载地址 二集群的相关配置 1主机名更改以及主机和IP做相关映射 更改主机名 做主机和IP的关系映射 2ssh免登录 3防火墙关闭 4时间配置 5快捷键设置可选 6整体环境变量设置 二Hadoop的环境搭建 1JDK配置 2hadoop配置 21 文件准备 22 环境配置 23 修改配置文件 231 修改 core-si

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

一.Hive CLI 1.1 Help 使用hive -H或者 hive --help命令可以查看所有命令的帮助,显示如下: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --定义用户自定义变量 --database <databasename> Specify the database to use --

1.Hive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,并提供类SQL查询功能. 本质是将SQL转换为MapReduce程序. 主要用途:操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力,功能扩展方便,用来做离线分析,比直接用MapReduce开发效率更高. 2.Hive架构 2.1Hive架构图 2.2Hive组件 用户接口:包括CLI.JDBC/ODBC.WebGUI.其中CLI(command line interface)为shell命令行:

一.Hive CLI 1.1 Help 使用 hive -H 或者 hive --help 命令可以查看所有命令的帮助,显示如下: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --定义用户自定义变量 --database <databasename> Specify the database to use

一.Ceph的配置文件 Ceph 配置文件可用于配置存储集群内的所有守护进程.或者某一类型的所有守护进程.要配置一系列守护进程,这些配置必须位于能收到配置的段落之下.默认情况下,无论是ceph的服务端还是客户端,配置文件都存储在/etc/ceph/ceph.conf文件中 如果修改了配置参数,必须使用/etc/ceph/ceph.conf文件在所有节点(包括客户端)上保持一致. ceph.conf 采用基于 INI 的文件格式,包含具有 Ceph 守护进程和客户端相关配置的多个部分.每个部分具有

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 从Hive的官方wiki来看,Hive0.7以后增加了一个对表建立index的功能,想试下性能是否有很大提升,参考了一些资料亲手实现了一遍,记录下过程和心得 一.测试数据准备 1.新建一个gen-data.sh脚本,内容如下 #! /bin/bash #generating .7G raw data. i= ] do echo "$i A decade ago, many were predi