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章鱼大数据hive安装sudo密码
2024-09-02
hadoop在章鱼大数据平台下的安装与配置
本次所用的软件版本: ubuntu :14.04 Hadoop:hadoop-2.6.0-cdh5.4.5 jdk:jdk-7u75-linux-x64 Hive: Hbase: 一.配置基本环境 1.下载软件压缩包 wget http://192.168.1.100:60000/hadoop-2.6.0-cdh5.4.5.tar.gz(文件的URL) 2.解压打开软件 sudo(临时获得root权限) tar -zxvf /tmp/jdk-7u75-linux-x64.tar.gz(文件下载所
大数据-hive安装
1.下载Hive需要的版本 我们选用的是hive-3.1.0 将下载下来的hive压缩文件放到/opt/workspace/下 2.解压hive-3.1.0.tar.gz文件 [root@master1 workspace]# tar -zxvf apache-hive--bin.tar.gz 3.重命名 [root@master1 workspace]# mv apache-hive--bin hive- 4.因为我们的hive运行在hive on spark 所以需要在lib文件下加入jar
大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算)
大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算) 一.生产环境准备 1.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 2.修改静态ip vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="eth0" IP
大数据软件安装之HBase(NoSQL数据库)
一.安装部署 1.Zookeeper正常部署 (见前篇博文大数据软件安装之ZooKeeper监控 ) [test@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [test@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [test@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start 2.Hadoop正常部署 (见前篇博文大数据软件安装之H
大数据软件安装之Hive(查询)
一.安装及配置 官方文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted 安装Hive2.3 1)上传apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz 到/opt/software目录下,并解压到/opt/module [test@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz -C /opt/module/ 2)修改apache-hi
大数据--Hive的安装以及三种交互方式
1.3 Hive的安装(前提是:mysql和hadoop必须已经成功启动了) 在之前博客中我有记录安装JDK和Hadoop和Mysql的过程,如果还没有安装,请先进行安装配置好,对应的随笔我也提供了百度云下载连接. 安装JDK: https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12014368.html 安装Hadoop https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12043948.html 安装Mysql https://www.cnblog
【大数据】安装关系型数据库MySQL 安装大数据处理框架Hadoop
作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令 sudo apt-get install mysql-server sudo apt isntall mysql-client sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep
【大数据】安装关系型数据库MySQL安装大数据处理框架Hadoop
作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问
大数据hadoop安装
hadoop集群搭建--CentOS部署Hadoop服务 在了解了Hadoop的相关知识后,接下来就是Hadoop环境的搭建,搭建Hadoop环境是正式学习大数据的开始,接下来就开始搭建环境!我们用到环境为:VMware 12+CentOS6.4 hadoop安装步骤大纲: 1.准备硬件(一台虚拟主机) 2.虚拟机装linux系统(这里我们装的是CentOS) 3.准备网络连接 4.配置linux系统 5.安装jdk和hadoop 下面详细介绍环境的搭建: 1)准备linux环境 运行 Vm w
[Hadoop大数据]——Hive初识
Hive出现的背景 Hadoop提供了大数据的通用解决方案,比如存储提供了Hdfs,计算提供了MapReduce思想.但是想要写出MapReduce算法还是比较繁琐的,对于开发者来说,需要了解底层的hadoop api.如果不是开发者想要使用mapreduce就会很困难.... 另一方面,大部分的开发者都有使用SQL的经验.SQL成为开发者必备的技能... 那么可以不可以使用SQL来完成MapReduce的过程呢?-- 答案就是,Hive Hive能够解决的问题 Hive可以帮助开发者从现有的数
[Hadoop大数据]——Hive连接JOIN用例详解
SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第
大白话详解大数据hive知识点,老刘真的很用心(2)
前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 1. hive知识点(2) 第12点:hive分桶表 hive知识点主要偏实践,很多人会认为基本命令不用记,但是万丈高楼平地起,基本命令无论多基础,都要好好练习,多实践. 在hive中,分桶是相对分区进行更加细粒的划分.其中分区针对的是数据的存储路径,而分桶针对的是数据文件,老刘用两张相关的图对比一下,就能明白刚刚说的区别了. 第一张是表进行分区后变化: 第二张是表进行分桶后的
大白话详解大数据hive知识点,老刘真的很用心(3)
前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 1. hive知识点(3) 从这篇文章开始决定进行一些改变,老刘在博客上主要分享大数据每个模块的重点知识点,对这些重点内容进行详细解释,每个模块的完整知识点分享在公众号:努力的老刘.等有机会了,用视频的方式先对每次分享的知识点进行一次分析和总结,再发文章进行详细的解释. 现在开始正文,还是那句话,虽然这些都是hive的常用函数,很多人不在意,但是日常开发中会遇到很多业务需要用到
大数据- Hive
构建在Hadoop之上的数据仓库,数据计算使用MR,数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce.因此通经常使用于进行离线数据处理 Hive 定义了一种类 SQL 查询语言--HQL 类似SQL,但不全然同样 可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器. 简单,easy上手 有了Hive,还须要自己写MR程序吗? Hive的HQL表达的能力有限 迭代式算法无法表达 有些复杂运
入门大数据---Hive计算引擎Tez简介和使用
一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-
Redis安装,mongodb安装,hbase安装,cassandra安装,mysql安装,zookeeper安装,kafka安装,storm安装大数据软件安装部署百科全书
伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/server-sofeware-install.html 一.安装mongodb 官网下载包mongodb 配置文件config.conf,需绑定内网IP且开启web监控 bind_ip=172.16.0.10,127.0.0.1 rest=true dbpath=/data/db/mongodb/27017 port=27017 logpath=/data/logs/db/mongodb/mong
入门大数据---Hive的搭建
本博客主要介绍Hive和MySql的搭建: 学习视频一天就讲完了,我看完了自己搭建MySql遇到了一堆坑,然后花了快两天才解决完,终于把MySql搭建好了.然后又去搭建Hive,又遇到了很多坑,就这样一直解决问题,加上网上搜索和个人排查检查日志.搜索百度,百度不行搜索Bing,看了csdn,看strackflow,最后终于功夫不负有心人,成功把MySql和Hive跑起来了.这里我将还原最初状态,并把遇到的坑一并记录下,同时防止后人采坑. 搭建环境: Centos7,MySql14.14,Hiv
最新版大数据平台安装部署指南,HDP-2.6.5.0,ambari-2.6.2.0
一.服务器环境配置 1 系统要求 名称 地址 操作系统 root密码 Master1 10.1.0.30 Centos 7.7 Root@bidsum1 Master2 10.1.0.105 Centos 7.7 Worker1 10.1.0.127 Centos 7.7 Worker2 10.1.0.106 Centos 7.7 Worker3 10.1.0.3 Centos 7.7 系统要求 Centos 7.3以上 64bit 最小化安装 浏览器 Google Chrome 2 S
[Hadoop大数据]——Hive部署入门教程
Hive是为了解决hadoop中mapreduce编写困难,提供给熟悉sql的人使用的.只要你对SQL有一定的了解,就能通过Hive写出mapreduce的程序,而不需要去学习hadoop中的api. 在部署前需要确认安装jdk以及Hadoop 如果需要安装jdk以及hadoop可以参考我之前的博客: Linux下安装jdk Linux下安装hadoop伪分布式 在安装之前,先了解下Hive都有哪些东西. 下载并解压缩 去主页选择镜像地址: http://www.apache.org/dyn/c
[Hadoop大数据]——Hive数据的导入导出
Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据
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