目录 介绍 下载安装 相关配置 1.填写主机名 2.配置驱动 简单使用 主题设置 字体背景色 介绍 在hive命令行beeline中写一些很长的查询语句不是很方便,急需一个hive的客户端界面工具 DBeaver 是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端,支持 MySQL, Hive,PostgreSQL, Oracle, DB2, MSSQL, Sybase, Mimer, HSQLDB, Derby, 以及其他兼容 JDBC 的数据库.DBeaver 提供一个图形界面用来查看数据库结构.

介绍 在hive命令行beeline中写一些很长的查询语句不是很方便,查询结果也不是很友好,于是找了一个hive的客户端界面工具DBeaver,它也支持很多符合JDBC连接的数据库,例如MySQL.Oracle等.下载地址:http://dbeaver.jkiss.org/download/ 连接 首先新建一个连接(可以看到支持的数据库非常多),选择Apache Hive,点击下一步. 填写连接数据库的用户名.密码.地址.库等相关信息,然后点击编辑连接驱动. 选择下载或更新. 在这里一定要选择与

工作中第一次和搞大数据的同事配合,他让我用hue看hive数据,,由于本人英语菜逼,hue全英文的页面看不习惯,遂找了一个DBeaver工具,我也是第一次使用这个工具,好像挺可以的,可以连mysql,oracle,hive等.. 使用的过程中遇到一些坑,所以就记一下,以便之后回忆. 一些傻瓜式操作就不说了,直接上干货了 1.首先要编辑驱动设置,就是版本一定要对应,应该是hive的版本,一定要对应,,要不然,连接会报错的 红框框里面hive和hadoop是我新加的.然后apply and clos

前言 本文讲解如何通过数据库客户端界面工具DBeaver连接hive,并解决驱动下载不下来的问题. 1.为什么使用客户端界面工具 为什么使用客户端界面工具而不用命令行使用hive 通过界面工具查看分析hive里的数据要方便很多 业务人员没有权限通过命令行连接hive 领导喜欢在界面工具上查看hive里的数据 2.为什么使用DBeaver 其实在网上搜一下,连接hive的工具还有很多,使用DBeaver的原因是因为我之前连接关系型数据库使用的就是DBeaver,正好DBeaver支持连接hive,

1 DBeaver介绍 DBeaver是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端,支持多种兼容 JDBC 的数据库.DBeaver 提供一个图形界面用来查看数据库结构.执行SQL查询和脚本,浏览和导出数据,处理BLOB/CLOB 数据,修改数据库结构等. 2 安装DBeaver 下载地址:https://dbeaver.io/download/ 根据安装环境选择Windows或Linux版本,解压即安装. 3 连接Hive 3.1 点击新建连接,选择要连接的数据库(Apache Hive) 3

1.连接Hive 首选需要配置Hive 这里我们采用的是JDBC的连接方式 (1) 在Hive中后台启动hiveserver2 [root@hadoop-101 hive]# bin/hiveserver2 & (2) 启动beeline [bigdata@hadoop-101 hive]$ bin/beeline ls: cannot access /opt/module/spark/lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory Bee

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic

配置客户端远程连接(方便可视化工具操作)-不需要在hive服务器上敲命令了 1.安装DBeaver工具:https://dbeaver.com/download/ 2.准备相关驱动文件(服务器上hive/lib下拷贝) 3.打开DBeaver,新建连接->Hadoop->Apache hive->Next->Edit Driver Settings-配置url.添加驱动文件->OK->输入用户名和密码(Linux服务器操作的用户名和密码)

默认hive on spark是禁用的,需要在Cloudera Manager中启用.1.登录CM界面,打开hive服务.2.单击 配置标签,查找enable hive on spark属性.3.勾选Enbale Hive on Spark(Unsupported),并保存更改.4.查找Spark on YARN 服务,并勾选保存.5.保存后,重新部署下客户端使其生效. 在Spark上配置Hive 最低要求角色: 配置器(也由群集管理员 提供,完全管理员)要配置Hive在Spark上运行,请执行

在严格的网络管理环境中,最终用户的权限被限制得比较严格,被禁止随意改变系统的行为.在我们的网络环境中,学生是被禁止添加/删除QuickLaunch上的图标的,不仅如此,无线网络,打印机等等,都受到严格的权限控制,这些限制不仅是为了满足教育局的管理目标,同时也是为了能够保证电脑系统能提供持续的而一致的服务,并降低服务需求的措施之一.本文就是在这样的环境需求下书写的. 在系统部署的过程中,操作系统和软件等安装和基本配置可以被定制,之后还需要为用户环境进行定制,QuickLaunch的定制就是在实际工

1.1 关于自定义函数 1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展. 2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function). 3)根据用户自定义函数类别分为以下三种: ​ (1)UDF(User-Defined-Function) ​ 一进一出 ​ (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) ​ 聚集函数

通过Dbeaver创建表格的时候,设置主键 Dbeaver介绍: ​ 这是一个开源的数据库连接工具,你需要安装jre才可以使用这个软件 在使用Dbeaver创建表的时候,会发现,不能直观地设置主键 这里,我找到了一篇文章,New Table creation · dbeaver/dbeaver Wiki (github.com) 现在我把它翻译一遍 我们把表格的字段加上去,向下面这样 准备创建 student2表格 字段有 id, name, age 现在我打算把id设置为主键 具体方法 点击

Navicat,Dbeaver,heidiSql,DataGrip数据库连接工具比较 1.Navicat 2.DBeaver 3.heidiSql 4.DataGrip 1.Navicat Navicat Premium是一个可多重连接的数据库管理工具,它可让你以单一程序同时连接到MySQL.Oracle.PostgreSQL.SQLite 及 SQL Server数据库,让管理不同类型的数据库更加方便.Navicat Premium 结合了其他 Navicat 成员的功能.有了不同数据库类型的

前面的Hadoop学习是非常体系化的,有主线有细节.到了Hive这里,知识点非常零散,感觉没有什么主线能把它串起来.从官方网站上就能看出这点差异. 什么是Hive Hive是一个基于Hadoop的企业级数据仓库,它的图标是大象头和蜜蜂身体.大象头表示它跟Hadoop有非常紧密的联系. Hive通过类似SQL的方式做数据分析,它的数据存储在HDFS,而Hive SQL会转化为MapReduce任务. 由Hive SQL语句到具体的任务执行还需要经过解释器,编译器,优化器,执行器四部分才能完成. ​

DBeaver是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的 ASL 协议.可以通过官方网站或者 Github 进行下载. 由于 DBeaver 基于 Java 开发,可以运行在各种操作系统上,包括:Windows.Linux.macOS 等.DBeaver 采用 Eclipse 框架开发,支持插件扩展,并且提供了许多数据库管理工具:ER 图.数据导入/导出.数据库比较.模拟数据生成等. DBeaver 通过 JDBC 连接到数据库,可以支持几乎所有的数据库产品,

Original MQ4096 [OceanBase技术闲谈](javascript:void(0) 2020-01-15 OceanBase 2.x体验:推荐用DBeaver工具连接数据库 OceanBase 2.2的版本近期已通过官网放出,里面除了OceanBase数据库软件和部署软件外,还会有个数据库驱动文件,名字是:oceanbase-client-1.0.9.jar 文件.该驱动完全兼容 MySQL JDBC 的使用方式并且可以自动识别 OceanBase 租户的兼容模式是 MySQL

H2数据库第一次听说,学习了. H2数据库自带了一个浏览器web操作,但是非常的不好用,用DBeaver看着好用多了. 1.点击带+的连接图标 2.选择ALL点击H2 Embedded.(如果本地没有H2数据库就是一个jar包,连接远程的选择H2 Server) 3.点击下一步,在数据库/模式那一栏输入网页上的jdbc剩余部分,当你输入完后的JDBC URL中显示与网页上的jdbc一样 web中现象的完整jdbc url. 4.编辑驱动设置,选择库,添加文件,选择图中的架包,点击找到类,选择图中

Hive 1. 数据仓库概述 1.1 基本概念 数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓.DW),是一个用于存储.分析.报告的数据系统. 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(Decision Support) 数仓专注分析 数据仓库本身并不"生产"任何数据,其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身也不需要"消费"任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用 这也是为什么叫"仓库",而不叫"

1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6.2 ElasticSearch 7.12.1   架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题,git上没有对应arm架构的包) 操作系统:CentOS 7.6 说明: 1.编译不包括其内嵌的HBase和Solr,只编译Atlas本身 2.下面的步骤中有些并非编译过程报错,而是

1.3 Hive的安装(前提是:mysql和hadoop必须已经成功启动了) 在之前博客中我有记录安装JDK和Hadoop和Mysql的过程,如果还没有安装,请先进行安装配置好,对应的随笔我也提供了百度云下载连接. 安装JDK: https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12014368.html 安装Hadoop https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12043948.html 安装Mysql https://www.cnblog