前言:由于只是在自己的虚拟机上进行学习,所以对hive只是进行最简单的配置,其他复杂的配置文件没有配置. 1.前提 1.1 安装配置jdk1.8 1.2 安装hadoop2.x hadoop单机模式安装见:centos7 hadoop 单机模式安装配置 1.3 安装mysql并配置myql允许远程访问,我的mysql版本5.7.18. mysql数据库安装过程请参考:Centos 7.2 安装 Mysql 5.7.13 2.下载hive 下载地址:http://mirror.bit.edu.cn

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

原文 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1

摘自: http://www.cnblogs.com/kinglau/p/3796164.html http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本

http://www.powerxing.com/install-hadoop/ http://blog.csdn.net/beginner_lee/article/details/6429146 http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/quickstart.html 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书

0. 说明 在安装好 Hadoop 集群和 ZooKeeper 分布式的基础上装好 MySQL,再进行 Hive 安装配置 1. 安装 1.1 将 Hive 安装包通过 Xftp 发送到 /home/centos 目录 略 1.2 解压 tar -xzvf apache-hive--bin.tar.gz -C /soft/ 1.3 创建符号链接 cd /soft/ ln -s apache-hive--bin/ hive 1.4 配置环境变量 # hive环境变量 export HIVE_HOM

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

原文链接:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本教程由厦门大学数据库实验室出品,转载请注明.本教程适合于原生 Hadoop 2,包

Hive详细部署教程 此篇博客承接上篇Hadoop和Zookeeper的部署教程,将会详细地对HIve的部署做一个整理,Hive相当于是封装在HDFS和Mapreduce上的一套sql引擎,只需要安装在某个集群的主节点上即可,同时需要注意安装Hive前请确保虚拟机主节点上已经安装好了mysql,那么,现在正式开始吧! 1. 安装准备 首先我们准备好Hive的安装包,这里用到的Hive版本是2.1.0 2. 详细安装步骤 安装前,先将虚拟机做一个快照以备不时之需 2.1 解压缩并修改环境变量 1.

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito

hive: 基于hadoop,数据仓库软件,用作OLAP OLAP:online analyze process 在线分析处理OLTP:online transaction process 在线事务处理 事务: ACID A:atomic 原子性 C: consistent 一致性 I:isolation 隔离性 D: durability 持久性 1读未提交 脏读 //事务一写入数据,事务二进行读取,事务一进行回滚2读已提交 不可重复读 //事务一写入数据并提交,事务二读取,事务一进行upda

阅读目录: 1. ELK Stack 简介 2. 环境准备 3. 安装 Elasticsearch 4. 安装 Kibana 5. Kibana 使用 6. Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件,默认使用内存存储数据,但这样应用于生产环境,就不太合适了. 最终我采用的方案:服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch +

Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04 参考 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 2014-08-09 (updated: 2017-03-02) 258168 345 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold

原贴:http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1

本教程由厦门大学数据库实验室 / 给力星出品,转载请注明.本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本,主要参考了官方安装教程,步骤详细,辅以适当说明,相信按照步骤来,都能顺利安装并运行Hadoop.另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装.此外,希望读者们能多去了解一些 Linux 的知识,以后出现问题时才能自行解决. 为了方便学习本教程,请读者们利用Linux系统中自带的firefox浏览器打开本指南进行学习.Ha

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S

Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框架. 安装mysql http://www.centoscn.com/my

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

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

问题: 公司最近在搞presto,主要是分析一下presto和hive的查询大数据量的性能对比: 我先把我的对比图拿出来(50条数据左右)针对同一条sql(select * from employee where eid = 1203) hive的查询,下面有时间:4.436s presto的查询: 0.02s 查询效率比为  4.436 / 0.02  ===  2021 补充: presto是什么 Presto是Facebook开发的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析