一 Hive的下载

软件下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/  这里下载的版本是:apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

官方安装配置文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted

二 Hive单用户安装

远程Metastore数据库

1  解压配置环境变量

#解压指定位置安装
[admin@node21 software]$ tar zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt/module/
[admin@node21 module]$ mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3
#配置环境变量
[admin@node21 hive-2.3.3]$ sudo vi /etc/profile
末尾追加
export HIVE_HOME=/opt/module/hive-2.3.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
重新编译环境变量生效
[admin@node21 hive-2.3.3]$ source /etc/profile

2 配置Hive文件

2.1 修改hive-env.sh

[admin@node21 conf]$ cd /opt/module/hive-2.3.3/conf
[admin@node21 conf]$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh
[admin@node21 conf]$ vi hive-env.sh
# HADOOP_HOME=${bin}/../../hadoop
打开注释修改 HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.6
# export HIVE_CONF_DIR=
打开注释修改 HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive-2.3.3/conf

2.2 修改hive-log4j.properties

修改hive的log存放日志到/opt/module/hive-2.3.3/logs

[admin@node21 conf]$ mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
[admin@node21 conf]$ vi hive-log4j2.properties
找到 property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}
修改 property.hive.log.dir = /opt/module/hive-2.3.3/logs

3 配置MySQL作为Metastore

默认情况下, Hive的元数据保存在了内嵌的 derby 数据库里, 但一般情况下生产环境使用 MySQL 来存放 Hive 元数据。

3.1 安装mysql

参考地址:CentOS7.5安装Mysql5.7.22

安装mysql,拷贝 mysql-connector-java-5.1.9-bin.jar 放入 $HIVE_HOME/lib 下。

[admin@node21 software]$ cp mysql-connector-java-5.1.9.jar  /opt/module/hive-2.3.3/lib/

3.2 修改配置文件

参数配置文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin

复制hive-default.xml.template为hive-site.xml 文件,删除掉configuration里的配置信息,重新配置 MySQL 数据库连接信息。

[admin@node21 conf]$ vi hive-site.xml

删除命令:光标在configuration的下一行,输入:.,$-1d  (光标所在行到 倒数第二行)回车,进行如下编辑

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--Hive作业的HDFS根目录位置 -->
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/user/hive/tmp</value>
</property>
<!--Hive作业的HDFS根目录创建写权限 -->
<property>
<name>hive.scratch.dir.permission</name>
<value>733</value>
</property>
<!--hdfs上hive元数据存放位置 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<!--连接数据库地址,名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node21:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<!--连接数据库驱动 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!--连接数据库用户名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--连接数据库用户密码 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--客户端显示当前查询表的头信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!--客户端显示当前数据库名称信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

3.3 mysql创建hive用户密码

mysql> CREATE DATABASE hive;
mysql> USE hive;
mysql> CREATE USER 'hive'@'localhost' IDENTIFIED BY 'hive';
mysql> GRANT ALL ON hive.* TO 'hive'@'localhost' IDENTIFIED BY 'hive';
mysql> GRANT ALL ON hive.* TO 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
mysql> quit;

4  运行Hive

4.1 初始化数据库

从Hive 2.1开始,我们需要运行下面的schematool命令作为初始化步骤。例如,这里使用“mysql”作为db类型。

[admin@node21 conf]$ schematool -dbType mysql -initSchema

终端输出如下信息

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hive-2.3./lib/log4j-slf4j-impl-2.6..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-2.7./share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Metastore connection URL: jdbc:mysql://node21/hive?createDatabaseIfNotExist=true
Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User: hive
Starting metastore schema initialization to 2.3.
Initialization script hive-schema-2.3..mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed

执行成功后,可以使用Navicat Premium 查看元数据库 hive 是否已经创建成功。

4.2 启动 Hive 客户端

启动Hadoop服务,使用 Hive CLI(Hive command line interface), hive --service cli和hive效果一样,可以在终端输入以下命令:

[admin@node21 conf]$ hive

启动信息如下:

which: no hbase in (/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/module/jdk1.8/bin:/opt/module/jdk1.8/sbin:/opt/module/zookeeper-3.4.12/bin:/opt/module/
hadoop-2.7.6/bin:/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin:/opt/module/hive-2.3.3/bin:/home/admin/.local/bin:/home/admin/bin)SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hive-2.3.3/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-2.7.6/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Logging initialized using configuration in file:/opt/module/hive-2.3.3/conf/hive-log4j2.properties Async: true
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X rel
eases.hive (default)>  

三 多用户安装

用于非Java客户端访问元数据库,在服务器端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。

1 本地Metastore服务器

在本地/嵌入式Metastore设置中,Metastore服务器组件像Hive Client中的库一样使用。 每个Hive客户端都将打开一个到数据库的连接并对其进行SQL查询。确保可以从执行Hive查询的机器访问数据库,因为这是本地存储。还要确保JDBC客户端库位于Hive Client的类路径中。此配置通常与HiveServer2一起使用。

这里node21作为MySQL Server,node22同时作为Metastore服务器和客户端。

1.1 解压安装hive

[admin@node22 software]$ tar zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt/module/
[admin@node22 module]$ mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3

1.2 配置环境变量

[admin@node22 module]$ sudo vi /etc/profile
末尾追加
export HIVE_HOME=/opt/module/hive-2.3.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
重新编译环境变量生效
[admin@node22 hive-2.3.3]$ source /etc/profile

1.3 修改conf文件

1.3.1 修改hive-env.sh

[admin@node22 conf]$ cd /opt/module/hive-2.3.3/conf
[admin@node22 conf]$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh
[admin@node22 conf]$ vi hive-env.sh
# HADOOP_HOME=${bin}/../../hadoop
打开注释修改 HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.6
# export HIVE_CONF_DIR=
打开注释修改 HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive-2.3.3/conf

1.3.2 修改hive-log4j.properties

[admin@node22 conf]$ mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
[admin@node21 conf]$ vi hive-log4j2.properties
找到 property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}
修改 property.hive.log.dir = /opt/module/hive-2.3.3/logs

1.3.3 修改hive-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--Hive作业的HDFS根目录位置 -->
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/user/hive/tmp</value>
</property>
<!--Hive作业的HDFS根目录创建写权限 -->
<property>
<name>hive.scratch.dir.permission</name>
<value>733</value>
</property>
<!--hdfs上hive元数据存放位置 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<!--连接数据库地址,名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node21:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<!--连接数据库驱动 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!--连接数据库用户名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--连接数据库用户密码 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--客户端显示当前查询表的头信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!--客户端显示当前数据库名称信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

1.4 运行Hive

初始化数据库

[admin@node22 conf]$ schematool -dbType mysql -initSchema  hive hive

1.4.1第一种方式

服务端启动:

[admin@node22 ~]$ hive --service metastore 

客户端启动:

[admin@node22 ~]$ hive

退出:quit

1.4.2第二种方式

服务端启动:

[admin@node22 ~]$  hiveserver2

客户端启动:

[admin@node22 ~]$  beeline -u  jdbc:hive2://node22:10000 -n hive hive
或者
[admin@node22 ~]$ beeline
!connect jdbc:hive2://node22:10000 hive hive

退出:

!quit

2 远程Metastore服务器

这里node21作为MySQL Server,node22作为Metastore服务器,node23作为客户端。

2.1 解压安装hive

[admin@node22 software]$ tar zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt/module/
[admin@node22 module]$ mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3
[admin@node23 software]$ tar zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt/module/
[admin@node23 module]$ mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3

2.2 配置环境变量

[admin@node22 module]$ sudo vi /etc/profile
[admin@node23 module]$ sudo vi /etc/profile
末尾追加
export HIVE_HOME=/opt/module/hive-2.3.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
重新编译环境变量生效
[admin@node22 hive-2.3.3]$ source /etc/profile
[admin@node22 hive-2.3.3]$ source /etc/profile

2.3 修改conf文件

2.3.1 修改hive-env.sh

修改node22,node23节点的hive-env.sh
cd /opt/module/hive-2.3.3/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
vi hive-env.sh
# HADOOP_HOME=${bin}/../../hadoop
打开注释修改 HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.6
# export HIVE_CONF_DIR=
打开注释修改 HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive-2.3.3/conf

2.3.2 修改hive-log4j.properties

修改node22,node23节点上的hive-log4j2.properties
mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
vi hive-log4j2.properties
找到 property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}
修改 property.hive.log.dir = /opt/module/hive-2.3.3/logs

2.3.3 修改hive-site.xml

服务端配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--Hive作业的HDFS根目录位置 -->
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/user/hive/tmp</value>
</property>
<!--Hive作业的HDFS根目录创建写权限 -->
<property>
<name>hive.scratch.dir.permission</name>
<value>733</value>
</property>
<!--hdfs上hive元数据存放位置 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<!--连接数据库地址,名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node21:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<!--连接数据库驱动 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!--连接数据库用户名称 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--连接数据库用户密码 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
</property>
<!--客户端显示当前查询表的头信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!--客户端显示当前数据库名称信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

客户端配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--Hive作业的HDFS根目录位置 -->
<property>
<name>hive.exec.scratchdir</name>
<value>/user/hive/tmp</value>
</property>
<!--Hive作业的HDFS根目录创建写权限 -->
<property>
<name>hive.scratch.dir.permission</name>
<value>733</value>
</property>
<!--hdfs上hive元数据存放位置,默认 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<!--元数据存放路径 -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node22:9083</value>
</property>
<!--客户端显示当前查询表的头信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!--客户端显示当前数据库名称信息 -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

2.4 运行Hive

拷贝 mysql-connector-java-5.1.9-bin.jar到服务端hive/lib下。

初始化服务器端

[admin@node22 conf]$ schematool -dbType mysql -initSchema  hive hive

启动方式:

服务端node22启动命令:

[root@node22 ~]# hive  --service metastore
-- ::: Starting Hive Metastore Server

查看node22的9083端口:

[root@node22 ~]# netstat -nptl | grep 

客户端node23启动命令:

[root@node23 ~]# hive
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hive-2.3./lib/log4j-slf4j-impl-2.6..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-2.7./share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Logging initialized using configuration in file:/opt/module/hive-2.3./conf/hive-log4j2.properties Async: true
Hive-on-MR is deprecated in Hive and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive .X rel
eases.hive (default)>

四 Hive基本使用

现有一个文件student.txt,将其存入hive中,student.txt数据格式如下:

95002,刘晨,女,19,IS
95017,王风娟,女,18,IS
95018,王一,女,19,IS
95013,冯伟,男,21,CS
95014,王小丽,女,19,CS
95019,邢小丽,女,19,IS
95020,赵钱,男,21,IS
95003,王敏,女,22,MA
95004,张立,男,19,IS
95012,孙花,女,20,CS
95010,孔小涛,男,19,CS
95005,刘刚,男,18,MA
95006,孙庆,男,23,CS
95007,易思玲,女,19,MA
95008,李娜,女,18,CS
95021,周二,男,17,MA
95022,郑明,男,20,MA
95001,李勇,男,20,CS
95011,包小柏,男,18,MA
95009,梦圆圆,女,18,MA
95015,王君,男,18,MA

1、创建一个新数据库

hive (default)> create database myhive;
OK
Time taken: 12.948 seconds
hive (default)>

2、使用新的数据库

hive (default)> use myhive;
OK
Time taken: 0.931 seconds
hive (myhive)>

3、查看当前正在使用的数据库

hive (myhive)> select current_database();
OK
_c0
myhive
Time taken: 16.21 seconds, Fetched: row(s)
hive (myhive)>

4、在数据库myhive创建一张student表

hive (myhive)> create table student(id int, name string, sex string, age int, department string) row format delimited fields terminated by ",";
OK
Time taken: 2.12 seconds
hive (myhive)>

5、往表中加载数据

hive (myhive)> load data local inpath "/opt/data/student.txt" into table student;
Loading data to table myhive.student
[Warning] could not update stats.
OK
Time taken: 26.859 seconds
hive (myhive)>

6、查询数据

hive (myhive)> select * from student;
OK
student.id student.name student.sex student.age student.department
刘晨 女 IS
王风娟 女 IS
王一 女 IS
冯伟 男 CS
王小丽 女 CS
邢小丽 女 IS
赵钱 男 IS
王敏 女 MA
张立 男 IS
孙花 女 CS
孔小涛 男 CS
刘刚 男 MA
孙庆 男 CS
易思玲 女 MA
李娜 女 CS
周二 男 MA
郑明 男 MA
李勇 男 CS
包小柏 男 MA
梦圆圆 女 MA
王君 男 MA
Time taken: 5.867 seconds, Fetched: row(s)
hive (myhive)>

7、查看表结构

hive (myhive)> desc student;
OK
col_name data_type comment
id int
name string
sex string
age int
department string
Time taken: 4.179 seconds, Fetched: row(s)
hive (myhive)>

五 故障解析

1.没有初始化数据库

[admin@node21 conf]$ hive
which: no hbase in (/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/opt/module/jdk1./bin:/opt/module/jdk1./sbin:/opt/module/zookeeper-3.4./bin:/opt/module
/hadoop-2.7./bin:/opt/module/hadoop-2.7./sbin:/home/admin/.local/bin:/home/admin/bin:/opt/module/jdk1./bin:/opt/module/jdk1./sbin:/opt/module/zookeeper-3.4./bin:/opt/module/hadoop-2.7./bin:/opt/module/hadoop-2.7./sbin:/opt/module/jdk1./bin:/opt/module/jdk1./sbin:/opt/module/zookeeper-3.4./bin:/opt/module/hadoop-2.7./bin:/opt/module/hadoop-2.7./sbin:/opt/module/jdk1./bin:/opt/module/jdk1./sbin:/opt/module/zookeeper-3.4./bin:/opt/module/hadoop-2.7./bin:/opt/module/hadoop-2.7./sbin:/opt/module/hive-2.3./bin)SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hive-2.3./lib/log4j-slf4j-impl-2.6..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-2.7./share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7..jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/module/hive-2.3./lib/hive-common-2.3..jar!/hive-log4j2.properties Async: true
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.
name%7D at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:)
at org.apache.hadoop.fs.Path.<init>(Path.java:)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.createSessionDirs(SessionState.java:)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.beginStart(SessionState.java:)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:)
Caused by: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D
at java.net.URI.checkPath(URI.java:)
at java.net.URI.<init>(URI.java:)
at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:)
... more

2.找不到hadoop home

Cannot find hadoop installation: $HADOOP_HOME or $HADOOP_PREFIX must be set or hadoop must be in the path

错误可是发现执行 : echo $HADOOP_HOME时可以看到内容

最后发现问题修改 conf/hive-env.sh 中Hadoop的路径设置不正确。

Hive(二)CentOS7.5安装Hive2.3.3的更多相关文章

  1. centos7安装Hive2.3.0

    1.下载Hive2.3.0 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.0/apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz 2.解压 ...

  2. Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包)

    Tags: Hadoop Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包) Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase ...

  3. CentOS7.4安装部署openstack [Liberty版] (二)

    继上一篇博客CentOS7.4安装部署openstack [Liberty版] (一),本篇继续讲述后续部分的内容 一.添加块设备存储服务 1.服务简述: OpenStack块存储服务为实例提供块存储 ...

  4. Hive(二):windows hive ODBC 安装

    针对Windows 32位和64位的系统对应有多个版本的 Hive ODBC Connector, 在安装的过程中,版本必须完全匹配(即:32位的 connector 只能在32位的系统运行,64位的 ...

  5. Docker 实战(二)——centos7镜像安装nginx,将安装nginx的centos容器生成新的镜像,并导出

    Docker centos7镜像安装nginx 1.安装docker 使用yum安装docker不再重复:见  Linux常用命令 2.pull centos 1)在docker仓库中搜索centos ...

  6. Hive的三种安装方式(内嵌模式,本地模式远程模式)

    一.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.     1.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)   ...

  7. CentOS-7.2安装Ambari-2.4.2

    一,Ambari 是什么? Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.4.2. ...

  8. CentOS-7.2安装Ambari-2.6.1

    CentOS-7.2安装Ambari-2.6.1 一.Ambari 是什么? Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目, ...

  9. CentOS7.5搭建Hive2.3.3

    一 Hive的下载 软件下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/  这里下载的版本是:apache-hive-2.3.3-bin.t ...

随机推荐

  1. go语言从零学起(三) -- chat实现的思考

    要通过go实现一个应用场景: 1 建立一个websocket服务 2 维护在线用户的链接 3 推送消息和接受用户的操作 列出需求,很显然的想到了chat模型.于是研究了revel框架提供的sample ...

  2. Android 动态添加线性布局(.java文件内) 实现控件按比例分割空间

    这里实现 两个 编辑框同一水平上 按1:1分割空间 这里的1:1 比例可以通过 lp1.weight :  1p2.weight  =m:n 实现 { LinearLayout l=new Linea ...

  3. (CoreText框架)NSAttributedString 2

    CHENYILONG Blog (CoreText框架)NSAttributedString 2 Fullscreen © chenyilong. Powered by Postach.io Blog

  4. sql 通过分数字段倒排获取名次的方法

    row_number() over(order by sort desc) 应用场景: 比如学员成绩表中有userid,username,sorce登字段,需要取出学员成绩的名次:表中没有名次字段,只 ...

  5. git 配置 SSH密钥

    1.登录用户 $ git config --global user.name "geekfeier" $ git config --global user.email " ...

  6. 如何在Maven和Gradle中配置使用Groovy 2.4与Spock 1.0

    如何在Maven和Gradle中配置使用Groovy 2.4与Spock 1.0 原文 https://dzone.com/articles/spock-10-groovy-24 翻译 hxfiref ...

  7. TCP报文的最大负载和报文的最小长度

    TCP报文的最大负载和报文的最小长度 MTU:最大传输单元,以太网的MTU为1500Bytes MSS:最大分解大小,为每次TCP数据包每次传输的最大数据的分段大小,由发送端通知接收端,发送大于MTU ...

  8. 2016.5.21——Compare Version Numbers

    Compare Version Numbers 本题收获: 1.字符串型数字转化为整型数字的方法:s[i] - '0',( 将字母转化为数字是[i]-'A'   ) 2.srt.at(),substr ...

  9. Linux硬盘镜像获取与还原(dd、AccessData FTK Imager)

    1.硬盘镜像获取工具:dd dd是Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令,作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 1.1 本地取数据 查看磁盘及分区 # fdisk - ...

  10. Ubuntu下安装arm-linux-gnueabi-xxx编译器【转】

    转自:http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/51481639 from: http://www.linuxdiyf.com/linux/1948 ...