下载: yum -y install gcc gcc-c++ maven 下载地址Github:https://github.com/hortonworks/hive-testbench/git clone https://github.com/hortonworks/hive-testbench/ 编译: 有两种数据 TPC-DS:提供一个公平和诚实的业务和数据模型,99个案例. TPC-H:面向商品零售业的决策支持系统测试基准,定义了8张表,22个查询. ./tpcds-build.sh 

方法一:使用pyhive库 如上图所示我们需要四个外部包 中间遇到很多报错.我都一一解决了 1.Connection Issue: thrift.transport.TTransport.TTransportException: TSocket read 0 bytes 2.安装sasl 遇到Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools" 解决了 点击 3.遇到

1.rbac系统简介 2.sentry系统简介 3.ldap系统简介 4.整个待测系统简介 user-role=group-role user-role是用户在rbac系统创建项目以及把项目成员以及给项目成员分配的角色 group-role,其中group是ldap中的分组概念,是rbac系统收到用户创建角色的请求时调ldap接口根据rbac系统中的角色来创建,role是sentry中基于每个hive数据库创建的角色,比如all_on_ball_src等自定义的角色 5.测试方法 5.1.hue

- 压力测试神器 Siege - Locust Web测压工具python开源 - 介绍: ab是apachebench命令的缩写. ab的原理:ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试apache的负载压力,也可以测试nginx.lighthttp.tomcat.IIS等其它Web服务器的压力. ab命令对发出负载的计算机要求很低,它既不会占用很高CPU,也不会占用很多内存.但却会给目标服务器造成巨大的负载,

前言:安装hive还是遇见些问题,但还好都解决了,比当初安装配置hadoop-3.2.0容易点...... 正文: 1.下载并安装hive:tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 2.查看hive安装情况:[root@hadoop01 hadoop]# cd apache-hive-3.1.2-bin[root@hadoop01 apache-hive-3.1.2-bin]# ls -ltotal 56drwxr-xr-x. 3 root root   15

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

如果需要直接安装Hive,可以跳过编译步骤,从Hive的官网下载编译好的安装包,下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html . C.1  编译Hive C.1.1   下载Hive源代码包 在Hive的官网下载页面上下载,为加快下载速度选择中国境内的镜像,并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包.下载后把安装包方放在目录/home/spark/work目录下,用如下命令解压缩hive安装文件: $cd /home/spark

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

一直说node.js如何如何好,就来测试一下吧~~ 首先接受一个小工具 Apache Bench简称ab 可以用来测试http性能 利用Apache Bench测试Web引擎性能关于此工具的详细介绍参考一下链接: http://www.kwx.gd/CentOSApp/CentOS-Apache-Bench.html 反正我的没有专门去安装它,应该是apache附带有的吧....  Apache的ab的用法是:ab [options] [http://]hostname[:port]/patha

1. 在hbase上建测试表 hbase(main)::> create 'test_hive_over_hbase','f' row(s) in 2.5810 seconds hbase(main)::> put ','f:DATA','2012|shaochen' row(s) in 0.2010 seconds hbase(main)::> put ','f:DATA','2010|dachao' row(s) in 0.0100 seconds hbase(main)::>

hwi(hive web interface)是hive命令行接口的补充. 使用方法: 1.配置: 在配置文件hive-site.xml 中,默认有hwi的配置 <property> <name>hive.hwi.war.file</name> <value>lib/hive-hwi-0.12.0.war</value> <description>This sets the path to the HWI war file, rela

Hive的安装配置 Hive的安装配置 安装前准备 下载Hive版本1.2.1: 1.[root@iZ28gvqe4biZ ~]# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/stable/apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 解压hive: 1.[root@iZ28gvqe4biZ ~]# tar -xvzf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 复制hive文件到/u01/bigdata/data/hive: 1

本安装过程只作为个人笔记用,非标准教程,请酌情COPY.:-D Hive下载 下载之前,需先查看兼容的Hadoop版本,并安装hadoop,参考 http://www.cnblogs.com/yongjian/p/6552647.html 因为自己安装的是hadoop2.7.0,所以就直接下载了Hive2.0.1版本安装. 下载链接:http://hive.apache.org/downloads.html 下载后的文件:apache-hive-2.0.1-bin.tar.gz Hive安装 注

1.   Hive基本概念 1.1  Hive简介 1.1.1 什么是Hive 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. 1.1.2 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本. 扩展功能很方便. 1.1.3

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图

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=

1.配置环境Eclipse和JDK 2.加载hive jar包或者impala jar包 备注:从CDH集群里面拷贝出来 下载地址:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-5.html 3.源代码参考 /* * 1.配置好hive+sentry+impala * 2.hive配置sentry-site.xml加入属性/值:sentry.hive.testing.mode/true * 3.部署客户端配置,重启组件

1.hive命令登录HIVE数据库后,执行show databases;命令可以看到hive数据库中有一个默认的default数据库. [root@hadoop hive]# hive Logging initialized using configuration in file:/usr/local/hive/conf/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR and may not be available .X releases. hive

1.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. a.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) b.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据) c.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 2.安装准备: 前提:已经安装java JDK1.7以上,hadoop可用,mysql可用. 下载: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-1.2.

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive 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 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 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

spark jdbc分支源码下载地址 https://github.com/apache/spark/tree/branch-1.0-jdbc 编译spark jdbc  ./make-distribution.sh --hadoop 2.3.0-cdh5.0.0 --with-yarn --with-hive --tgz 环境搭建 参照spark环境搭建: 在$SPARK_HOME/conf下添加hive-site.xml的配置文件(指定元数据存放的mysql信息): 拷贝mysql驱动包到$