上一节搭建完了Hadoop集群,这一节我们来搭建Hive集群,主要是后面的Spark SQL要用到Hive的环境. Hive下载安装 下载Hive 0.13的软件包,可以在百度网盘进行下载.链接: http://pan.baidu.com/s/1gePE9O3 密码: unmt. 下载完用Xftp上传到spark1服务器,我是放在/home/software目录下. [root@spark1 ~]# cd /home/software/ [root@spark1 software]# tar -

杨赟快跑 简书作者 2018-09-24 10:24 打开App 摘要:大数据门槛较高,仅仅环境的搭建可能就要耗费我们大量的精力,本文总结了作者是如何搭建大数据环境的(单机版和集群版),希望能帮助学弟学妹们更快地走上大数据学习之路. 0. 准备安装包 本文所需的系统镜像.大数据软件安装包.开发环境软件安装包等都可以在我的百度云盘中下载.链接:系统镜像和各种大数据软件密码:n2cn 1. Windows下安装Ubuntu双系统 Hadoop等大数据开源框架是不支持Windows系统的,所以需要先安

Hive产生背景 1)MapReduce的编程不便,需通过Java语言等编写程序 2) HDFS上的文缺失Schema(在数据库中的表名列名等),方便开发者通过SQL的方式处理结构化的数据,而不需要Java等编写程序 Hive是什么 1)facebook开源,最初为解决海量的结构化日志数据统计问题 2)构建中Hadoop上的数据仓库 3)Hive定义了一种SQL查询语言:HQL(类似SQl但又不完全相同) 4)通常进行离线处理(采用MapReduce) 5)多种不同的底层执行引擎(Hive on

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 2>.数据仓库的特点 第一:数

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

一.搭建hadoop环境 <OD大数据实战>hadoop伪分布式环境搭建 二.Hive环境搭建 1. 准备安装文件 下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 2. 解压 -cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/cdh/ 3. 修改配置 cd /opt/modules/cdh/hive--cdh5.3.6/conf mv hive-env.sh.template h

windows7 spark单机环境搭建 follow this link how to run apache spark on windows7 pycharm 访问本机 spark 安装py4j 配置pycharm 在PYTHON_HOME\lib\site-packages下新建pyspark.pth文件内容为: D:\program\spark-1.5.1-bin-hadoop2.4\python 试运行

<Programming Hive>读书笔记(一)Hadoop和Hive环境搭建             先把主要的技术和工具学好,才干更高效地思考和工作.   Chapter 1.Introduction 简单介绍 Chapter 2.Getting Started 环境配置 Hadoop版本号会更新,以官方安装教程为准 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.

hive 环境搭建需要hadoop的环境.hadoop环境的搭建不在这里赘述.参考:http://www.cnblogs.com/parkin/p/6952370.html 1.准备阶段 hive 官网下载 : http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.1.1/ 2.解压缩 tar -zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz -C /home/q/ 3.hive 配置 hive-env.sh 配置 cp hive-env.s

win10下Spark的环境搭建 2018-08-19  18:36:45 一.jdk 1.8.0 安装与配置 二.scala 2.11.8 安装与配置http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 上面两步见<win10下安装scala> 三.spark 2.3.0 安装与配置 1.下载spark:官网地址:http://spark.apache.org/downloads.html 2.下载完成后解压到D盘根目录下即可.D:\spark-2.3

基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭建 基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭——参考文档 ● 参考文档http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html ● 操作步骤 ·a)创建maven 项目 ·b)引入依赖(Spark 依赖.打包插件等等) 基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境—maven vs sbt ● 哪个熟悉用哪个 ● Maven也可以构建scala项目 基于Inte

Hive--环境搭建 相关hadoop和mysql环境已经搭建好.我博客中也有相关搭建的博客. 一.下载Hive并解压到指定目录(本次使用版本hive-1.1.0-cdh5.7.0,下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/) tar zxvf ./hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/ 二.Hive配置:参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Ge

步骤一 若是,不会HBase开发环境搭建的博文们,见我下面的这篇博客. HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 步骤一里的,需要补充的.如下: 在项目名,右键, 然后,编写pom.xml,这里不多赘述.见 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 完成之后呢,编写好代码,对吧. 步骤二  HBase 开发环境搭建后的一些步骤(export导出jar包方式  或 Ant 方式) 这里,不多说,玩过大数据一段时间的博友们,

最近需要将生产环境的spark1.3版本升级到spark1.6(尽管spark2.0已经发布一段时间了,稳定可靠起见,还是选择了spark1.6),同时需要基于spark开发一些中间件,因此需要搭建一套windows下的spark的开发环境,方便代码的编写和调试.中间遇到了比较多的问题,在此也做一个记录/总结. Spark编译 编译条件: 官方给出的spark预编译版本是不支持spark on hive的,同时也不能将spark作为hive的执行引擎.如果需要获得这些支持,则需要自己对spark

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深入大数据开发才能逐步掌握大数据.而首先要搭开发环境,对于一个像我这样之前只做过plsql开发的人来说,确实走了很多弯路.一开始目标设得很高,直接下源代码编译成jar包进行使用,后来发现其实没什么必要,受到一些非技术因素尤其是天朝特色社会主义网络的影响,sbt基本无法使用,直接下官方编译好的版本就行了

一.环境介绍: elasticsearch:2.3.1 hive:0.12 二.环境搭建 2.1 首先获取elasticsearc-hadoop的jar包 链接地址:http://jcenter.bintray.com/org/elasticsearch/elasticsearch-hadoop/2.3.1/elasticsearch-hadoop-2.3.1.jar,下载即可.需要说明的是你的elasticsearch什么版本,那么elasticsearch-hadoop的jar包就什么版本,

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以

本文介绍在Mac上搭建Hive环境. 建议首先配置好Hadoop,搭建与配置可以参考我之前的博文Mac Hadoop的安装与配置. 当然你也可以选择使用Docker搭建环境,本文不作介绍. 安装 对于MacOs,推荐使用HomeBrew安装hive,一步到位. $ brew install hive 创建元数据库 Hive默认用derby作为元数据库.这里我们用mysql来存储元数据,下面作一些初始化 mysql> create database metastore; mysql> creat

原文见   http://xiguada.org/spark-develop/ 本文基于Spark 0.9.0,由于它基于Scala 2.10,因此必须安装Scala 2.10,否则将无法运行Spark作业.由于在windows环境下不方便执行命令行操作,因此建议在Linux环境下搭建Spark开发环境. 下载Spark 0.9.0(http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-0.9.0-incubating.tgz),并解压. 安装Scala2.10.