Java连接Hive的方式就是通过JDBC的方式来连接,URL为jdbc:hive2://host:port/db;principal=X@BIGDATA.COM等,这种方式是直接连接HiveServer2服务的,但是在现实中,还有一种以Zookeeper的方式去连接,例如: jdbc:hive2://zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2 那么,这种

motan/dubbo支持负载均衡.zookeeper有集群的概念.zookeeper似乎也能做负载均衡,这3者是什么关系呢? 3个概念:motan/dubbo负载均衡.zookeeper集群.zookeeper负载均衡的关系和选择 1. zookeeper负载均衡: 我们都知道在与分布式框架motan/dubbo等联合使用时,zookeeper的基本功能是做注册中心,也就是多个服务提供方将自己发布到zookeeper上.这样,服务的消费方就可以不直接硬编码服务提供方的地址,而是通过zookee

Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用:         zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务.zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除.至于支持高

Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用:         zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务.zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除.至于支持高

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用:         zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务.zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除.至于支持高

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzhi/articles/8794984.html 目录 引言 目录 一环境选择 1集群机器安装图 2配置说明 3下载地址 二集群的相关配置 1主机名更改以及主机和IP做相关映射 更改主机名 做主机和IP的关系映射 2ssh免登录 3防火墙关闭 4时间配置 5快捷键设置可选 6整体环境变量设置 二Hadoop的环境搭建 1JDK配置 2hadoop配置 21 文件准备 22 环境配置 23 修改配置文件 231 修改 core-si

hdfs: hdfs官方文档 深入理解HDFS的架构和原理 https://blog.csdn.net/kezhong_wxl/article/details/76573901 HDFS原理解析(总体架构,读写操作流程) http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3874009.html 经典漫画讲解HDFS原理 https://blog.csdn.net/scdxmoe/article/details/50904881 独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS(上)

转载: Zookeeper 在 Kafka 中的作用 leader 选举 和 follower 信息同步 如上图所示,kafaka集群的 broker,和 Consumer 都需要连接 Zookeeper. Producer 直接连接 Broker. Producer 把数据上传到 Broker,Producer可以指定数据有几个分区.几个备份.上面的图中,数据有两个分区 0.1,每个分区都有自己的副本:0'. 1'. 黄色的分区为 leader,白色的为 follower. leader 处理

beeline -u 'jdbc:hive2://zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2' -n username -p 'password' --verbose=true

Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用: zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以 通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务. zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除.至于支持高并发,简单来

Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用:         zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务.zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除.至于支持高

何为Dubbo ​ Dubbox 是一个分布式服务框架,其前身是阿里巴巴开源项目Dubbo ,被国内电商及互联网项目中使用,后期阿里巴巴停止了该项目的维护,当当网便在Dubbo基础上进行优化,并继续维护,为了与原有的Dubbo区分,故将其命名为Dubbox. ​ Dubbox 致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案.简单的说,dubbox就是个服务框架,如果没有分布式的需求,其实是不需要用的,只有在分布式的时候,才有dubbox这样的分布式服务框架的需求,并且本

转自:https://www.cnblogs.com/hirampeng/p/9540243.html Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. 1.   Zookeeper的作用:         zookeeper用来注册服务和进行负载均衡,哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道,简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系.当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现,但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓,如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务.

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

hive的启动需要使用到zookeeper, 所以, 要么自己搭建zookeeper, 要么跟其它东西一起使用, 我这里做的是跟hbase一起使用的zookeeper, 因为hbase自带zookeeper, hbase启动就会启动zookeeper, 而hive默认会连接本机的2181端口, 所以我这里选择在slaver3上使用hive. 集群的搭建以及机器的分配见hadoop搭建: http://phey.cc/multinode_hadoop20.html 以及hbase集群搭建http:

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结