接Hive学习五 http://www.cnblogs.com/invban/p/5331159.html 一.配置环境变量 hive jdbc的开发,在开发环境中,配置Java环境变量 修改/etc/profile vi /etc/profile PATH=$PATH:/usr/java/jdk1..0_31/bin:/opt/litong/bin source /etc/profile 立即起效 二.配置文件开发 Hive_sql Mysql_table=rpt_sale_daily mys

error: java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:hive://localhost:10000/default at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:) at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:) at demo.utils.JDBCUtils.getConnec

HQL学习   1.hive的数据类型 2.hive_DDL 2.1创建.删除.修改.使用数据库     Default数据库,默认的,优先级相对于其他数据库是最高的   2.2重点:创建表_内部表_外部表 hive通过sql来分析hdfs上结构化的数据,将数据文件映射为表的结构 – create table person( – id int, – name string, – age int, – likes array<string>, – address map<string,st

一. DDL操作 (数据定义语言) 具体参见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 其实就是我们在创建表的时候用到的一些sql,比如说:CREATE.ALTER.DROP等.DDL主要是用在定义或改变表的结构,数据类型,表之间的链接和约束等初始化工作上 1 .创建/ 删除/ 修改/使用数据库 1.1创建数据库 首先启动: 启动集群: service iptables stop zkServer.sh

HQL: group by 后面的参数一定要和select非聚集函数一致 where 1 要改成 where 1 = 1

#建表 create table sign_in (uri string , test string) row format delimited fields terminated by '|'; #假设不存在表则创建 create table if not exists mytable (id bigint,name string); #创建外部表 hive> create external table lss_sign_in  (uri string,token string)  row f

第一部分:搭建Hive JDBC开发环境 搭建:Steps •新建工程hiveTest •导入Hive依赖的包 •Hive  命令行启动Thrift服务 •hive --service hiveserver &          第二部分:基本操作对象的介绍 Connection •说明:与Hive连接的Connection对象 •Hive 的连接 •jdbc:hive://IP:10000/default“ •获取Connection的方法 •DriverManager.getConnecti

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

Hive 接口介绍(Web UI/JDBC) 实验简介 本次实验学习 Hive 的两种接口:Web UI 以及 JDBC. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写

重要:在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口.使用下面命令进行开启:hive -service hiveserver & 1). 测试数据 userinfo.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开): 1   xiapi2    xiaoxue3    qingqing 2). 程序代码 packagecom.ljq.hive;import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager;imp

0.概述 使用的都是CLI或者hive –e的方式仅允许使用HiveQL执行查询.更新等操作.然而Hive也提供客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2,客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java.Python向Hive提交请求,取回结果. HiveServer与HiveServer2的异同? HiveServer和HiveServer2都是基于Thrift.既然已经存在HiveServer为什么还需要Hiv

参考https://www.iteblog.com/archives/846.html 1.hive依赖hadoop,将hdfs当作文件存储介质,那是否意味着hive需要知道namenode的地址? 实际上在hive的hive- 2.hive的本地模式和远程模式有什么区别? hive本质上是将sql语法解析为mapreduce的过程,既然如此它就必须提交mapreduce任务到resoucemanager,那么它如何提交?就是通过hadoop提供的命令hadoop jar命令来提交. 本地模式:

http://www.cnblogs.com/netbloomy/p/6688670.html 0.概述 使用的都是CLI或者hive –e的方式仅允许使用HiveQL执行查询.更新等操作.然而Hive也提供客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2,客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java.Python向Hive提交请求,取回结果. HiveServer与HiveServer2的异同? HiveServer

<Spark最佳实战  陈欢>写的这本书,关于此知识点,非常好,在94页. hive里的扩展接口,主要包括CLI(控制命令行接口).Beeline和JDBC等方式访问Hive. CLI和Beeline都是交互式用户接口,并且功能相似,但是语法和实现不同. JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口. 1.CLI 在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI.在CLI下,所有的Hive语句都以分号结束. 在CLI下可以对一些属性做出设置,像是设置底层MapRedu

首先虚拟机上已经安装好hive. 下面是连接hive需要的操作. 一.配置. 1.查找虚拟机的ip 输入 ifconfig 2.配置文件 (1)配置hadoop目录下的core-site.xml和hdfs-site.xml 在core-site.xml中添加下面配置: <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> </property> &

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

Hive进阶(下) Hive进阶(下) Hive的表连接 等值连接 查询员工信息:员工号.姓名.月薪.部门名称 1.select e.empno,e.ename,e.sal,d.dname2.from emp e,dept d3.where e.deptno=d.deptno; 不等值连接 查询员工信息:员工号.姓名.月薪.工资级别 1.select e.empno,e.ename,e.sal,s.grade2.from emp e,salgrade s3.where e.sal between

摘要by crazyhacking:•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程序的映射器 详细的入门教程大家参考<hive指南>比较好. Hive是Hadoop项目中的一个子项目,由FaceBook向Apache基金会贡献,其中TaoBao也是其中一位使用者+贡献者,Hive被视为一个仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并可以将sql语句转换为 MapReduce

Hive是什么?其体系结构简介*Hive的安装与管理*HiveQL数据类型,表以及表的操作*HiveQL查询数据***Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1:什么是Hive(一): (1)Hive 是建立在 Hadoop  上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop  中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询