1.cdh添加组件-sentry-选择主机-配置数据库 2.配置数据库 1)mysql -uroot -p 2) create database sentry DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 3) grant all privileges on sentry.* to root@'%' identified by '123' with grant option; 4)flush privileges; 5)exit; 选择mysql数据

搭建一个完整的cdh 的版本,由于涉及的产品和步骤太多,在客户那里部署环境时,很容易出现意外,所以如果只是需要部署一个测试环境来进行验证,我们没有必要完完整整的部署整个cdh.   下面是通过命令行的形式搭建一个cdh 的hive 版本   首先在网上下载cdh 的文件,地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/                [正常] http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/   

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

linux系统卸载MYSQL 1,先通过yum方式卸载mysql及相关组件 命令:yum remove mysql* 2.通过命令:rpm -qa|grep -i mysql 查找系统的有关于mysql的文件 3.然后通过命令:sudo rpm -e --nodeps 包名删除mysql有关软件 4.卸载后/etc/my.cnf不会删除,需要进行手工删除通过命令:rm -rf /etc/my.cnf 需要删除配置文件/etc/my.cnf和数据库文件/var/lib/mysql 删除命令 rm-

过程 启动 hive 之后出现的 CLI 是查询任务的入口,CLI 提交任务给 Driver Driver 接收到任务后调用 Compiler,Executor,Optimizer 将 SQL 语句转化为可以在 Hadoop 集群上执行的 MapReduce 任务 Compiler,Executor 从 metastore 获取所需要的元数据信息 hivesever2 作为 hivesever 的改进版本,最主要的变化在于提供了全新的命令行窗口 BeeLine. gateway CDH中的gat

算法和数仓共用一套hive数据: CM: 真实数据: 都存在共享存储: oss, s3,ufile上. CDH配置能访问的权限(key)

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

1 数据准备 create table stocks(id int, date string,price string, company string); insert into table stocks values (1,'2010-01-04','214.01','aapl'), (2,'2010-01-05','214.38','aapl'), (3,'2010-01-06','210.97','aapl'), (4,'2010-01-07','210.58','aapl'), (5,'

在/etc/passwd中看到hive账号是登录的终端是/bin/false,而正常的用户配置的都是/bin/bash,因此在root账号su到hive也是没有用的 hive:x:111:111:Hive:/var/lib/hive:/bin/false 在su时指定登录的终端为/bin/bash即可登录上去 su - hive -s /bin/bash

作业任务:安装Hive,有条件的同学可考虑用mysql作为元数据库安装(有一定难度,可以获得老师极度赞赏),安装完成后做简单SQL操作测试.将安装过程和最后测试成功的界面抓图提交 . 已有的当前虚拟机: 总共三台虚拟机,使用CentOS.一台是NameNode,另两台为DataNode,由于搭载虚拟机的内存不是很足,所以不打算再新增一台虚拟机来另外安装mysql,所以选择其中一台datanode虚拟机来安装mysql,由于很早时候已经安装布署了hadoop,所以不再累述hadoop如何安装使用:

spark的远程调试 spark-env.sh文件里面,加上下面配置即可: if [ "$DEBUG_MODE" = "true" ]; then export SPARK_JAVA_OPTS+="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000" fi hive的远程调试设置 Hive 0.8 以上版本开始支持远程调试(注1). 1. 以debug模式启动

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa

001参数设置 hive执行命令的本质是mapreduce,当然也可以作为关系型数据库进行查询 --设置一个job有多少个reducer处理,依据多少的是文件的大小,默认1G set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer= --设置最大的reduce数量 set hive.exec.reducers.max= --设置一个job的reduce个数(优先级别最大) set mapreduce.job.reduces=

-- 设置hive的计算引擎为spark set hive.execution.engine=spark; -- 修复分区 set hive.msck.path.validation=ignore; msck repair table sub_ladm_app_click_day_cnt; -- 打印表头 set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.row.to.vertical=true; ;   -- 显示当前数据库 set hive

1.下载hive-1.2.1安装包 http://archive.apache.org/dist/hive/hive-1.2.1/apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.将安装包传到集群所有节点上 3.所有节点root用户下 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive mkdir lib121 4.所有节点解压 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 5.所有节点将解压出来hive/lib下所有文件拷贝到lib121 6.C

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

官方参考文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 一.命令行和客户端 1. 命令窗口 1)进入命令窗口 hive 2)在hive cli命令窗口查看hdfs文件系统: dfs -ls / 3)在hive cli命令窗口如何查看本地文件系统 !ls / 2. hive交互方式 1) hive -e "select * from test.student;" $HIVE_HOME/bin/hive

由于MySQL便于管理,在学习过程中,我选择MySQL. 一,配置元数据库. 1.安装MySQL,采用yum方式. ①yum  install  mysql-server,安装mysql服务端,安装服务端的同时,也会把mysql的客户端安装好. ②数据库字符集设置. mysql配置文件/etc/my.cnf中加入default-character-set=utf8 指令如下: vi /etc/my.cnf 加入default-character-set=utf8 ③启动mysql服务和部分指令

一.简单介绍 CM:Cloudera Manager,Cloudera公司编写的一个CDH的管理后台,类似各CMS的管理后台. CDH:Cloudera’s distribution,including Apache Hadoop,Cloudera公司制作的一个Hadoop发行版,集成了Hadoop及Hive等与Hadoop关系紧密的工具. 也经常直接用CM指代其本身和CDH.CM最大的好处是通过自动化的部署大大降低了Hadoop集群的部署工作量. 二.下载 本教程CM采用离线形式安装版本为当前

配置单用户模式 在传统的Cloudera Manager部署中,管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent以root用户身份运行.但是,某些环境会限制对root帐户的访问. Cloudera Manager 5.3及更高版本提供单用户模式,满足此类环境的要求.在单用户模式下,Cloudera Manager Agent和由Cloudera Manager管理的服务运行的所有进程将作为单个已配置的用户和组启动.单用户模式优先考虑Hadoop与系统其余部分之间的隔