大家都知道,hive的SQL操作非常方便,但是查询过程中需要启动MapReduce,无法做到实时响应. hbase是hadoop家族中的分布式数据库,与传统关系数据库不同,它底层采用列存储格式,扩展性极高,响应时间也很快,当业务变化大时,可以作为mysql的补充. 幸运的是作为hadoop家族中比较成熟的两个组件,hive和hbase可以进行互操作,在hive可以创建基于hbase的外部表,这样既可以用到hbase的高效响应,也可以用到hive SQL的高效操作. -- 创建基于hbase动态列…

Hadoop: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html bin/hdfs namenode -format sbin/start-dfs.sh  http://localhost:50070/ bin/hdfs dfs -mkdir /user bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username> these are for testi…

问题导读 1. Centos7如何安装配置? 2. linux网络配置如何进行? 3. linux环境下java 如何安装? 4. linux环境下SSH免密码登录如何配置? 5. linux环境下Hadoop2.7 如何安装? 6. linux环境下Mysql 如何安装? 7. linux环境下Hive 如何安装? 8. linux环境下Zookeeper 如何安装? 9. linux环境下Kafka 如何安装? 10. linux环境下Hbase如何安装? 11. linux环境下KYLIN…

 云计算之hadoop.hive.hue.oozie.sqoop.hbase.zookeeper环境搭建及配置文件已经托管到githubhttps://github.com/sxyx2008/cloud   附录: 1.Hadoop源码下载http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/ 2.Hadoop jar下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/…

目录 Hive中文乱码问题 hive和hbase的版本不一致 Ambari hive插入Hbase出错 Hive0.12和Hbase0.96不兼容,重新编译hive0.12.0 hiveserver不能正常启动 hive连接eclipse不能复杂查询,不能加where Hive中文乱码问题 众所周知,我们都是使用mysql存储hive的元数据,可以执行带有中文注释的建表文件,解决中文乱码的问题: 要把元数据库设定为latin1而把存储中文的数据表的编码设定为utf-8格式,即存储在hive里的表…

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=…

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit…

关键词: hive创建表卡住了 创建hive和hbase关联表卡住了 其实针对这一问题在info级别的日志下是看出哪里有问题的(为什么只能在debug下才能看见呢,不太理解开发者的想法). 以调试模式进入hive客户端: hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 执行创建关联表的语句 create table IF NOT EXISTS event_content_temp (id string,pack string,activity str…

以下配置文件涵盖了hadoop.hive.hbase开发支持库的配置. 仅需针对maven工程pom.xml文件做相应更改就可以自动生成hadoop开发支持库. <properties>   <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>   <hadoop.version>2.5.0</hadoop.version>   <hive.version>…

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师.研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路. FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛,时至今日,每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上,这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力,他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销,以精准找到自己的潜在用户.要精准…