一..hbase与hive的兼容版本: hive0.90与hbase0.92是兼容的,早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容,不需要自己编译. hive1.x与hbase0.98.x或则更低版本是兼容的,不需要自己编译. hive2.x与hbase1.x及比hbase1.x更高版本兼容,不需要自己编译. hive 1.x 与 hbase 1.x整合时,需要自己编译 二..hbase与hive的整合过程: 1.修改 hive 的conf目录下 hive-site.xml文件 <pro

  在详细介绍这篇文章的内容前,需要说明下笔者写这篇文章的意图:笔者在现有的开发中,前后端联调的方式为Docker镜像对接,数据库使用MySQL镜像,开发环境为远程服务器,因此,笔者迫切需要一种能将远程服务器端的MySQL镜像中的数据库进行可视化. 如何使用MySQL镜像?   利用docker search mysql命令可以搜索关于MySQL的Docker镜像,利用docker pull mysql:5.7.26命令可以拉取MySQL的版本号为5.7.26的Docker镜像.本文以该镜像作为

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

目前社区小伙伴经常反映在 cdh 环境中部署 Dolphinscheduler 出现 hive 包冲突的问题,报错日志信息如下: [WARN] 2020-04-29 09:55:30.815 org.eclipse.jetty.server.HttpChannel:[590] - /dolphinscheduler/datasources/connect org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler dispatch f

需求: 一个镜像中要包含数据库环境和运行环境 Apache 环境 + mariadb 已经在拉取了Apache的运行环境 - 拉取代码 git https://github.com/timhaak/docker-mariadb-alpine.git - 修改 dockerfile 的from 来自 本地Apache images - 开始重新构建

首先要在镜像中 安装python3 以及 django2.0.4 目前我用的是这两个版本. 进入镜像 创建项目 进入项目中修改setting文件 将引号和星号添加进括号中 ALLOWED_HOSTS = ['*']   提交保存. ok

一.创建新表 建表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_collection_9( user_id string , seller_id string , product_id string , time string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ; 二.hue中向hive导入数据 首先,在文件浏览器中,将你创建表对应的文本导进来,如下图所示: 使用如下操作语句将文本数据导入到hive中.

如何向 Windows 7 镜像中添加 USB3.0 驱动 1. Microsoft 在 Windows 7 的安装光盘并没有集成各个厂商的 USB3.0 驱动,可 以使用下面方法添加 USB3.0 驱动 2. 这里以 HP EliteDesk 800 机型为例,下面是 USB3.0 下载地址: http://ftp.hp.com/pub/softpaq/sp62501-63000/sp62624.exe 3. 打开 sp62624\Drivers\ HCSwitch 文件夹, 如果系统是 32

                  听语音 | 浏览:5620 | 更新:2015-08-25 11:46 | 标签:硬件 1 2 3 4 5 分步阅读 现在有一种比较流行的无损音乐传输介质是SACD,由Philips和SONY合力研制的,在发烧友中威望甚高的一个全新的音讯储存媒体.SACD的音色能经起最专业的最挑剔的耳朵的检验,追求音色的乐迷能在SACD中获得最大的满足.SACD是用DSD的编码技术来储存音讯,在与CD同直径的光盘下储藏比CD大6倍以上的信息.很多时候SACD并不适合进行分轨,

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j

winhex镜像硬盘和ghost备份是完全不同的,ghost只能克隆或者镜像分区内正常的数据,删除的数据他是不会克隆的,所以在数据恢复应用中,ghost对我们来讲作用就不大了,而使用winhex备份(镜像)硬盘数据就不同了,winhex会对每一个扇区数据拷贝,下边我们分别对winhex的硬盘镜像成img文件和硬盘克隆做一个图文教程: 打开winhex如下图: 选择克隆硬盘:工具-磁盘工具-克隆磁盘如下图 一:硬盘克隆到镜像文件 首先说明来源与目标的区别,来源是将要克隆的硬盘,目标是来原盘的备份盘

原文链接 前言 reference:https://vsupalov.com/docker-build-time-env-values/ 很多时候,我们需要在docker镜像中加入环境变量,本人了解的有2种方法可以做到 第一种 使用docker run --env VARIABLE=VALUE image:tag直接添加变量,适用于直接用docker启动的项目 root@ubuntu:/home/vickey/test_build# docker run --rm -it --env TEST=

这里所说的在Java中运行Hive命令或HiveQL并非指Hive Client通过JDBC的方式连接HiveServer(or HiveServer2)运行查询,而是简单的在部署了HiveServer的server上运行Hive命令.当然这是一个简单的事情.寻常我们通过Hive做简单的数据分析实验的时候,都是直接进入Hive运行HiveQL,那我们为什么还要在程序中运行呢? 这里涉及到了一个问题.通过进入Hive运行HiveQL.我们仅仅能将分析结果打印到屏幕或是存入暂时表,那假设我们想吧分析

目录 1 下载 Docker 镜像 2 部署Web项目 2.1 通过Dockerfile自定义项目镜像 2.2 启动自定义镜像, 生成一个容器 2.3 另一种启动方式: 交互式启动 3 (附) 向镜像中添加文件 在此篇之前, 需要配置一些环境, 请参考上一篇的介绍: Docker 01 - CentOS 7 中安装 Docker 的详细步骤. 1 下载 Docker 镜像 # 查看本地镜像(暂时没有任何镜像): [root@localhost /data]# docker images REPO

centos镜像中默认没有crontab,需要在dockerflle中通过yum的安装 yum -y install vixie-cron crontabs && yum clean all 之后通过下面方法启动crond /usr/sbin/crond 不管是人工进入到容器里执行还是在dockerfile里执行都可以.但网上说的通过service启动是不行的.

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

在 Docker 的 CentOS7 镜像 中安装 mysql 本来以为是个很简单的过程居然折腾了这么久,之前部署云服务器时也没有好好地记录,因此记录下. 特别提醒:本文的操作环境是在 Docker 的 CentOS7 镜像中,与实际的 CentOS7 环境会略有不同(在 CentOS7 中使用 yum 安装后即可直接使用,而在镜像中多了很多配置步骤和报错解决).而如果启动容器使用 docker run -it --privileged --name centos7 centos:7 /usr/

测试用到的python文件: #!/usr/bin/env python3 #conding: utf-8 from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler import json import sys import socket def hostname(): return socket.gethostname() def ipa(): return socket.gethostbyname(hostname()) data