hive-0.13.1启动缓慢的原因 发现时间主要消耗在以下3个地方: 1. hadoopjar的时候要把相关的jar包上传到hdfs中(这里大概消耗5s,hive0.11一样,这个地方不太好优化) 2. 在每次hive cli启动的时候,初始化HiveMetaStore时,在init时,会调用以下3个方法,创建default db,role ,admin. 详细代码: synchronized(HMSHandler.class) { createDefaultDB(); createDefau…

因为,我的mysql是用root用户,在/home/hadoop/app/目录下,创建的. 第一步:开启mysql服务 第二步:启动hive [hadoop@weekend110 app]$ su rootPassword: [root@weekend110 app]# service mysqld startStarting mysqld: [ OK ][root@weekend110 app]# su hadoop[hadoop@weekend110 app]$ cd hive-0.12.0…

由字符集引起的hive 元数据进程启动失败 解决方法新增 这2句话 reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')…

新集群CDH版本,刚刚搭建起来,5个节点起了1个hive服务,另外5个节点又单独起了1个hive服务,一共2个人hive服务.老哥对其中的一个hive进行了数据迁移,对hive数据库进行了替换,就这样,迁移完成没有问题.但是配置yarn参数时,需要对yarn进行重启,重启中涉及对hive的重启,完蛋,hive metastore 无法启动,报下面的错误:(ps:没有导过数据的那个hive就没有问题) com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxError…

org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083. at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TServerSocket.java:109) at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TSe…

Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused) at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350) at java.net.AbstractPlainSocketImpl…

错误一: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: jline/console/completer/ArgumentCompleter$ArgumentDelimiter at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Class.java:348) at org.apache.hadoop.util.RunJar.ru…

Hive是存在于Hadoop集群之上的数据仓库,作为大数据处理时的主要工具,对于大数据开发人员的重要性不言而喻.当然要使用Hive仓库的前提就是对于hive的安装,hive的安装是很简单的过程,主要关注的就是对于hive的元数据的存储位置的考虑.hive在安装的时候,它会默认的将自己的元数据是存储在自身带的derby数据库里,这对于一般的用户的测试使用是相对方便的,但是由于它在使用的时候只满足一个客户端对它的访问,所以在生产模式下,hive的元数据是一般的被保存在传统的关系型数据库mysql中.…

一.Hive介绍 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库,Hive能够将SQL语句转化为MapReduce任务进行运行. Hive架构图分为以下四部分. 1.用户接口 Hive有三个用户接口: 命令行接口(CLI):以命令行的形式输入SQL语句进行数据数据操作 Web界面:通过Web方式进行访问. Hive的远程服务方式:通过JDBC等方式进行访问. 2.元数据存储 将元数据存储在关系数据库中(MySql.Derby),元数据包括表的属性.表的名称.表的列.分区及其属性以及表数据所在的目录等.…

一.基本概念 Hive用于解决海量结构化日志的数据统计问题. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具.本质是将HQL(Hive的查询语言)转化成MapReduce程序. HIve处理的数据存储在HDFS HIve分析数据底层的默认实现是MapReduce 执行程序运行在Yarn上 Hive的优缺点 优点: 可以快速进行数据分析,不需要写MapReduce程序. MapReduce适合处理大数据,不适合处理小数据 缺点: HQL表达能力有限,迭代式算法不能表达,粒度较粗,调优比较困难. 自定…