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

------------------------------------------read me--方式1:适用于工具传输--方式2:适用于手动临时性传输----------------------------------------......--##########################################################################################################方式1--read me:方式1适用

下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 1.找到haarcascade_frontalface_default.xml等文件,点击进去. 2.找到Raw,右键链接(目标)另存为.

ailed to fectch URl https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list.xml, reason: Connection to https://dl-ssl.google.com refused解决办法来源于:code.google.com windows 打开C:\WINDOWS\system32\drivers\etc中的hosts文件 在最后一行添加74.125.237.1 dl-ssl.google.com

def test_file_download(request): wb = export_to_xls() response = HttpResponse() response['Content-Type'] = 'application/octet-stream' response['Content-Disposition'] = 'attachment;filename="test.xls"' wb.save(response) return response def export

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: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

一.hive安装 1.官网下载 1.2.2版本 http://apache.fayea.com/hive/hive-1.2.2/ 2. 解压,此处目录为 /opt/hadoop/hive-1.2.2 3.  修改 conf/hive-env.sh 4. 重命名 hive-default.xml.template 为  hive-site.xml 此处配置元数据仓库目录,为hdfs中的目录. 5. bin/hive 启动hive 启动成功,但是hive的元数据信息保存在derby数据库中. 修改为

@ 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

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

HiveServer2是经常与beeline一起使用,可以用jdbc客户端远程连接,一般用于生产环境. 在提供传统客服端的功能之外,还提供其他功能: Beeline连接 1.先在hadoop集群启动HiveServer2 启动命令:HiveServer2 启动日志在hive.log中查看 2.再启动Beeline 命令: Beeline 3.连接 !connect jdbc:hive2://localhost:10000 Beeline命令 传统命令与Beeline命令示例比较: 1.传统:  

1. 显示当前的数据库信息 直接修改hive.site.xml ,永久显示 2. 建表,模糊显示表信息 drop  table   表名称: --删除表 show tables ;--显示所有表 show tables like "*u*"; --- 模糊匹配表信息 create  table   :--- 语法和mysql 相似,创建表 describe 表名字: desc 表名字: -- 查看表结构 3. 修改表名字 alter table 表名字  rename to  新表名.

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> scala代码 package com.zy.sparksql import org.apache.spark.SparkContext import

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:

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

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

impala基于CHD,提供针对HDFS,hbase的实时查询,查询语句类似于hive 包括几个组件 Clients:提供Hue, ODBC clients, JDBC clients, and the Impala Shell与impala交互查询 Hive Metastore:保存数据的元数据,让impala知道数据的结构等信息 Cloudera Impala:协调查询在每个datanode上,分发并行查询任务,并将查询返回客户端 HBase and HDFS:存储数据 环境 hadoop-

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

Hadoop分支 Apache Cloudera Hortonworks 本文是采用Cloudera分支的hadoop. 下载cdh-5.3.6 版本 下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 各组件版本一定保持一致. cdh5.3.6-snappy-lib-natirve.tar.gz hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar

安装启动步骤  [英语好的,直接手把手跟着来] http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 问题 Diagnostics 「诊断」 Container [pid=41355,containerID=container_1451456053773_0001_01_000002] is running beyond physical memory limits.