由于想自学下Hive,所以前段时间在个人电脑上安装了虚拟机,并安装上Hadoop和Hive.接下我就分享下我如何安装Hive的.步骤如下: 安装虚拟机 安装Hadoop 安装Java 安装Hive 我这里是在window10系统上安装的用Linux的同学可以直接跳过'安装虚拟机'这一步,直接参考后续的安装步骤. 一.安装虚拟机 首先,下载VMware并在虚拟机里加入Ubuntu 16.04的镜像文件: VMware下载链接:https://download3.vmware.com/softwar

出于安全稳定考虑很多业务都需要服务器服务器Hadoop+Hive搭建,但经常有人问我,怎么去选择自己的配置最好,今天天气不错,我们一起来聊一下这个话题. Hadoop+Hive环境搭建 1虚拟机和系统安装+JDK环境 JDK安装采用二进制包压缩方式(解压之后就是直接可用了,但需要修改环境变量,使其任何路径下都可行) 修改/etc/profile,~/.bashrc 配置文件,修改环境变量. 2 Hadoop安装 Hadoop安装采用二进制文件压缩方式 三种方式 1 单机:修改 环境变量使得Had

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以

1.准备三台虚拟机 2.hadoop+hive+spark+java软件包 传送门:Hadoop官网 Hive官网 Spark官网      一.修改主机名,hosts文件 主机名修改 hostnamectl set-hostname *** hosts文件修改 vi /etc/hosts 写入以下内容 master 192.168.0.110 slaver1 192.168.0.111 slaver2 192.168.0.112 SSH免登陆 运行命令 ssh-keygen -t rsa生成秘

Background 一. 什么是Presto Presto通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询.如果你需要处理TB或者PB级别的数据,那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理.作为Hive和Pig(Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询)的替代者,Presto不仅可以访问HDFS,也可以操作不同的数据源,包括:RDBMS和其他的数据源(例如:Cassandra). Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析.

系统环境 在个人笔记本上使用virtualbox虚拟机 os:centos -7.x86-64.everything.1611  ,内核 3.10.0-514.el7.x86_64 注:同样可以使用rhel7.3来安装. 内存:2.5 g,推荐内存4g,否则内存太少,运行得有点慢. 安装组件包括: hadoop-2.8.0 apache-hive-2.1.1 presto-server-0.177 mysql-community-server-5.7.18-1.el7.x86_64 oracle

<Spark最佳实战  陈欢>写的这本书,关于此知识点,非常好,在94页. hive里的扩展接口,主要包括CLI(控制命令行接口).Beeline和JDBC等方式访问Hive. CLI和Beeline都是交互式用户接口,并且功能相似,但是语法和实现不同. JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口. 1.CLI 在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI.在CLI下,所有的Hive语句都以分号结束. 在CLI下可以对一些属性做出设置,像是设置底层MapRedu

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

在成功启动Hive之后感慨这次终于没有出现Bug了,满怀信心地打了长长的创建表格的命令,结果现实再一次给了我一棒,报了以下的错误Error, return code 1 from org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException,看了一下错误之后,先是楞了一下,接着我就发出感慨,自从踏上编程这条不归路之后,就没有一天不是在找Bug的路上就是在处理Bug,给自己贴了个标签:找Bug就跟吃饭一样的男人.抒发心中的感慨之后,该干活还是的干活.

1. 描述 Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据分析工具.一般来说我们对Hive的操作都是通过cli来进行,也就是Linux的控制台,但是,这样做本质上是每个连接都存放一个元数据,各个之间都不相同,这样的模式用来做一些测试比较合适,并不适合做产品的开发和应用. 因此,就产生了Hive的JDBC连接的方式.本文介绍报表开发工具FineReport中,hadoop.hive数据库连接方法. 2. 步骤 Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以连接Hive并进行

hadoop 版本 2.6.0 hive版本 1.1.1 错误: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.ppd.ExprWalkerInfo.getConvertedNod…… 解决办法 1,修改Hive的配置文件conf/hive-site.xmlhive.optimize.ppd==false然后重启hadoop环境 2,hive命令行:执行set hive.optimize.ppd=false;

问题排查方式  一般的错误,查看错误输出,按照关键字google 异常错误(如namenode.datanode莫名其妙挂了):查看hadoop($HADOOP_HOME/logs)或hive日志 hadoop错误 1.datanode无法正常启动 添加datanode后,datanode无法正常启动,进程一会莫名其妙挂掉,查看namenode日志显示如下:  -06-21 18:53:39,182 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK*

 目录 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer

http://niuzhenxin.iteye.com/blog/1706203   Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hba

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

上传hive软件包到任意节点 一.安装hive软件 解压缩hive软件包到/usr/local/hadoop/目录下 重命名hive文件夹 在/etc/profile文件中添加环境变量 export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH 运行命令source /etc/profile  使用mysql作为数据库时需要安装mysql 在mysql中创建hive用户,数据库等 create user 'hi

在hive命令行创建表时报错: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: An exception was thrown while adding/validating class(es) : Specified key was too long; max key

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=