Hive的管理(二) Hive的管理(二) Web界面方式 端口号9999 启动方式:hive --service hwi 通过浏览器来访问:http://<IP地址>:9999/hwi/ web管理器编译与配置 初次执行hive --service hwi的可能会出现一个错误 ls:cannot access /root.training.apache-hive-0.13.0-bin/lib/hive-hwi-*.war:No such file or directory 通常一个web程序

转: Druid 配置及内置监控,Web页面查看监控内容 1.配置Druid的内置监控 首先在Maven项目的pom.xml中引入包 1 2 3 4 5 <dependency>     <groupId>com.alibaba</groupId>     <artifactId>druid</artifactId>     <version>${druid-version}</version> </dependen

众所周知Web前端页面主要由HTML/CSS/Javascript组成,当要通过与用户的交互实现各种功能时,就需要向后台提交一些数据或者操作.在Web世界里各种实现眼花缭乱,但究其根本,不外乎三种方式,这也是由前端脚本.浏览器与后台交互规则决定的. 1.通过表单提交 这是HTML支持最传统的提交方法,需要创建表单,然后表单包含各种类型的表单元素,还要有一个提交按钮,通过提交按钮来提交到后台,这种方式提交后页面会刷新. 2.通过网页链接提交 可以在网页的链接附上需要提交的参数,当用户点击链接后,浏

1.通过表单提交 这是HTML支持最传统的提交方法,需要创建表单,然后表单包含各种类型的表单元素,还要有一个提交按钮,通过提交按钮来提交到后台,这种方式提交后页面会刷新. 2.通过网页链接提交 可以在网页的链接附上需要提交的参数,当用户点击链接后,浏览器发起向链接的访问,从而也把链接附带的参数提交到后台,这种方式提交后页面也会刷新. 3.通过ajax提交 Javascript支持ajax方式创建HTTP请求,可以通过在HTML页面元素的事件处理函数中创建ajax请求,在url参数里携带所需提交的

# 使用WEB UI查看监控集群-zk ui安装 cd /usr/local git clone https://github.com/DeemOpen/zkui.git yum install -y maven # 更换使用阿里云maven源 vim /etc/maven/settings.xml <mirrors> <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>central</mirrorOf>

1.配置Druid的内置监控 首先在Maven项目的pom.xml中引入包 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>${druid-version}</version> </dependency> 2.引入包后配置spring的配置文件 <!--读取配置文件--> <

在进行性能测试时,一般都需要对应用服务器进行监控,监控的指标包括应用服务器的JVM使用状况.可用连接数.队列长度等信息.商业的应用服务器如WebLogic.WebSphere等都提供了Console对这些指标进行监控,在性能测试时可以很容易观察这些指标的情况. Tomcat作为在国内得到广泛应用的J2EE服务器,在不少项目中都得到了使用.Tomcat小巧灵活.配置简单,非常适合小的WEB应用使用.但在对使用Tomcat的应用系统进行性能测试时,最头疼的问题就是不能获得应用服务器的相关性能指标数据

如下图所示: 当定位元素时,我想获取指定的某一列的某一行的断言,如图我只想获取jiancha1的值,有同学会说:直接定位不就好了.但是我们知道,列表的数据会时刻变动的,不能靠定死的路径,那该怎么办呢? 我们可以在定位元素上下文章,首先,通过F12定位元素XPATH路径: # 姓名:zc监察1 get_name_loc = (By.XPATH,"//div[@class='bs-example']/form/table/tbody/tr[1]/td[2]") # 姓名:jiancha1

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 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

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

转载自过往记忆(http://www.iteblog.com/)本文链接地址: <Hadoop web页面的授权设定>(http://www.iteblog.com/archives/988) 一.相关概念 在默认情况下,Hadoop相关的WEB页面(JobTracker, NameNode, TaskTrackers and DataNodes)是不需要什么权限验证就可以直接进入的,谁都可以查看到当前集群上有哪些作业在运行,这对安全来说是很不合理的.我们应该限定用户来访问Hadoop相关的W

1.移动端上拉加载 网上有很多成熟的插件,比如iscroll.在这里介绍一下用jquery和js写的上拉加载方法.使用原生的去写上拉加载更多需要三个高度去做对比,以新闻类列表举例,首先需要整个dom的高度,其次需要移动设备窗口的高度,最后需要滚动条距离顶部的高度,移动设备的高度加上滚动条距离顶部的高度等于dom的高度时,表示已经滑动到底部,进而加载下一页,监听滚动条的滑动事件使用scroll()方法.当然这里也可以进行无感知加载,就是当移动设备高度和滚动条高度相加和dom高度接近时就加载下一页的

Hive的数据存储(视图) Hive的数据存储(视图) 视图(view) 视图是一种虚表,是一个逻辑概念:可以跨越多张表 既然视图是一种虚表,那么也就是说用操作表的方式也可以操作视图 但是视图是建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表 视图最大的好处就是可以简化复杂的查询 现在有两张表 ①部门表 ②员工表 而在关系性数据库中两张表的deptno部门号是外键的关系 现在来建立一张视图来查询员工数据 --查询员工信息:员工号.姓名.月薪.年薪.部门名称create view empinfo

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Hive的数据存储(分区表) Hive的数据存储(分区表) 分区表 Partition对应于数据库的Partition列的密集索引 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中 那么如果我们要查询男性的身高,那么只需要扫描gender='M'的分区就好了 ○如何建立一张基于性别的分区表 create table partition_table(sid int,sname string)partitioned by (gende

原文:查看SQLSERVER内部数据页面的小插件Internals Viewer 查看SQLSERVER内部数据页面的小插件Internals Viewer 感觉internals viewer这个名字起得很好,内部查看. 这个小工具是我之前看园子里的某大侠转载的文章是看到的 文章地址:SQL Server2008存储结构之堆表.行溢出 http://www.cnblogs.com/trams/archive/2010/09/11/1823727.html 这几天研究了一下这个小工具,发现挺好用

hadoop是有apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其主要提供了两方面的功能:分布式存储和分布式计算. 其中分布式存储是分布式计算的基础,在hadoop的实现里面,提供了分布式存储的接口,并自己实现了一个分布式存储的实现即HDFS,但并不代表 hadoop只支持HDFS这一中实现,其同时支持别的存储系统,并在别的存储系统上运行分布式计算程序(mapreduce). 从开发角度来说,hadoop给开发人员预留了两个接口,即map接口和reduce接口,而整个作业的处理流程是固定的,即用户

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

通过web界面查看hadoop集群运行日志的地址: http://hostname:8088/logs/ SecurityAuth-root.audit 0 bytes  Aug 27, 2016 5:38:14 AM hadoop-root-RM-hadoop01.out 759 bytes  Dec 31, 2016 2:07:38 AM hadoop-root-ResourceManager-hadoop01.out 772 bytes  Dec 31, 2016 2:07:26 AM h

前言 Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构,后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目,由Apache来负责维护,Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台. Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口,这一点和FaceBook开源的Hive一样简洁,清晰,易上手! 一.Pig概述 Pig包括 两部分 1:用于描述数据流的语言,称为 Pig Latin (拉丁猪,个人翻译) 2:用于运行PigLatin程序的 执行环境 .一个是 本地 的单