hive分为CLI(command line)(用的比较多) JDBC/ODBC-ThriftServer hiveServer(hive -service hiveserver),JDBC访问,一个客户端连接数,需要建立pool池,内存损耗极大,容易内存溢出(数据量太大不用) web gui(基本不用) Metastore (存储字段信息和数据存储HDFS的信息) Complier(编译器):对sql查询语句进行语意分析并通过metastore中查找表和分区的元信息,生成执行计划. Optim…

Hive主要为了简化MapReduce流程,使非编程人员也能进行数据的梳理,即直接使用sql语句代替MapReduce程序 Hive建表的时候元数据(表明,字段信息等)存于关系型数据库中,数据存于HDFS中. 此元数据与HDFS中的元数据需要区分清楚,HDFS中元数据(文件名,文件长度等)存于Namenode中,数据存于Datanode中. 本次使用的是hive1.2.2版本 下载完毕之后解压: 将default文件复制一份成site文件,然后打开site文件,清空其内容,然后配置如下参数: h…

本博文的主要内容是: .复习HA相关 .MySQL数据库 .先在MySQL数据库中建立hive数据库 .hive的配置 以下是Apache Hadoop HA的总结.分为hdfs HA和yarn HA. 以上,是参考<Hadoop海量数据处理  技术详解与项目实战> 强烈建议,先看          Hive的JDBC接口实现(Eclipse环境配置) Hive+mysql安装 想说的是,hive只是个工具,包括它的数据分析,依赖于mapreduce,它的数据管理,依赖于外部系统. metas…

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参…

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在…

以下两种方法都可以,推荐用方法一! 方法一: 步骤一: yum -y install mysql-server 步骤二:service mysqld start 步骤三:mysql -u root -p Enter password: (默认是空密码,按enter) mysql > CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; mysql > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT O…

SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想.在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念. 1.Hive 分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或…

hive的最新学习资料:http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html hive的参数设置大全:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 一.hive的执行命令 hive -S :进入hive的静默模式,只显示查询结果,不显示执行过程: hive -e ‘show tables’ :直接在操作系统命令下执行hive语句,不需要进入hive交…

在前面学完了SparkCore后,又学了SparkSQL,在继续加深学习之前,一定的复习还是很重要的.这里大体写一下,加深自己对SparlSQL的理解. 1.SparkSQL 首先是SaprkSQL与HIve的继承 然后是ThriftServer服务(JDBC/ODBC) SparlSQL开发语言: HQL:表需要存在(可以是HIve表存在,也可以是临时表存在--这样需要DateFrame注册) DSL:DateFrame相关的API(select,groupby...) DateFrame:S…

学习参考这篇文章: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统, hadoop用于分布式存储和map-reduce计算, spark用于分布式机器学习, hive是分布式数据库, hbase是分布式kv系统, 看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, 本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系. 下载了 Hadoop had…