不多说,直接上干货!  Hive还可以把表或分区,组织成桶.将表或分区组织成桶有以下几个目的: 第一个目的是为看取样更高效,因为在处理大规模的数据集时,在开发.测试阶段将所有的数据全部处理一遍可能不太现实,这时取样就必不可少. 第二个目的是为了获得更好的查询处理效率.      桶为了表提供了额外的结构,Hive在处理某些查询时利用这个结构,能给有效地提高查询效率.      桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的,通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶,并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件.

目前hive启动无法成功,想查看下hive的日志定位问题,但发现hive的安装目录下并没有hive的日志,后来经过在网上谷歌发现: Hive中的日志分为两种 系统日志,记录了hive的运行情况,错误状况. Job 日志,记录了Hive 中job的执行的历史过程. 系统日志存储在什么地方呢 ? 在hive/conf/ hive-log4j.properties 文件中记录了Hive日志的存储情况, 默认的存储情况: hive.root.logger=WARN,DRFA hive.log.dir=/

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

Hive是存在于Hadoop集群之上的数据仓库,作为大数据处理时的主要工具,对于大数据开发人员的重要性不言而喻.当然要使用Hive仓库的前提就是对于hive的安装,hive的安装是很简单的过程,主要关注的就是对于hive的元数据的存储位置的考虑.hive在安装的时候,它会默认的将自己的元数据是存储在自身带的derby数据库里,这对于一般的用户的测试使用是相对方便的,但是由于它在使用的时候只满足一个客户端对它的访问,所以在生产模式下,hive的元数据是一般的被保存在传统的关系型数据库mysql中.

实验简介 我们本节课程主要介绍 Hive 的相关知识,将会涉及以下内容: Hive 的定义 Hive 的体系结构 Hive 与关系数据库的区别 Hive 的应用场景 Hive 的存储 一.什么是 Hive ? Hive 是一个基于 Hadoop 文件系统之上的数据仓库架构.它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据 ETL (抽取.转换和加载)工具.数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力.同时 Hive 还定义了类 SQL的语言 -- Hive QL. Hive QL 允许用户进行和 SQL 相似

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

>>提君博客原创  http://www.cnblogs.com/tijun/  << 刚刚安装好hive,进行第一次启动 提君博客原创 [hadoop@ltt1 bin]$ ./hive ls: cannot access /home/hadoop/spark--bin-hadoop2./lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory which: no hbase -bin-hadoop2./bin:/home/hadoo

一.Hive介绍 Hive包含用户接口.元数据库.解析器和数据仓库等组件组成,其中用户接口包含shell客户端.JDBC.ODBC.Web接口等.元数据库主要是指定义在hive中的表结构信息,一般保存到关系型数据库中,默认是derby,一般使用mysql进行保存.解析器主要功能是将HQL语句转换为mapreduce代码.数据仓库就是由hdfs组成的数据存储容器.(1)Hive组成 Hive包含用户接口.元数据库.解析器和数据仓库等组件组成,其中用户接口包含shell客户端.JDBC.ODBC.W

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

一 Hive的下载 软件下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/  这里下载的版本是:apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz 官方安装配置文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted 二 Hive单用户安装 远程Metastore数据库 1  解压配置环境变量 #解压指定位置安装 [admin@node21 software

一.Hive简介 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,并提供类SQL查询功能.还可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行,通过自己的 SQL 去 查询分析需要的内容,这套 SQL 简称 HQL.使用hive的优点是学习成本低,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将元数据存储在数据库(RDBMS)中,比如MySQL.Derby中.

hive是一个数据仓库工具,建立在hadoop之上,它的存在是为了让大数据的查询和分析更加的方便.hive提供简单的sql查询功能,并最终转换为mapreduce任务执行. 一.环境 JDK1.8+官方推荐新版JDK,否则可能存在不同版本不兼容问题 hadoop采用2.0+版本,否则hive2.0+将不支持hadoop1.0+ Linux环境和window皆可作为生产环境,但是macos的话一般作为开发环境 本文采用centos7系统,JDk1.8,和hadoop2.9 JDK安装参考:http

下面的页面里说明, http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.0.6.0-Win/bk_installing_hdp_for_windows/content/win-getting-ready-2-4.html   根据说明,Hive SmokeTest 无法通过,一直提示 Logging initialized using configuration in file:/D:/hdp/hive-0.12.0.2.0.6.0-0009

* Hive框架基础(一) 一句话:学习Hive有毛用? 那么解释一下 毛用: * 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(不会Java也可以玩运算) * 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本(MapReduce运算写断手) * 扩展功能很方便 * 数据库不等同于数据仓库 数据库有很多,例如:mysql.oracle.DB2.sqlserver,但hive并不是数据库. Hive是FaceBook的开源项目,Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文

Hive的安装和使用 我们的版本约定: JAVA_HOME=/usr/local /jdk1.8.0_191 HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop HIVE_HOME=/usr/local/hive 离线安装Mysql 1°.查看mysql的依赖 rpm -qa | grep mysql 2°.删除mysql的依赖 rpm -e --nodeps `rpm -qa | grep mysql`或者 rpm -e --nodeps `rpm -qa | grep MySQL`

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.cnblogs.com/wyh-study/p/12044652.html

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默

无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli.HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析.编译.优化器处理.执行器执行四个方面. 以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例,具体处理流程如下: HQL解析生成AST语法树Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法和语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 语法分析得到QueryBlock遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 生成逻辑执行计

1. 设置hive以本地模式运行(即使当前用户是在分布式模式或伪分布式模式下执行也使用这种模式) set hive.exec.model.local.auto=true; 若想默认使用这个配置,可以将这个命令添加到$HOME/.hiverc文件中 2. 当频繁使用hadoop dfs命令时,最好为这个命令定义一个别名 alias hdfs="hadoop dfs" 3. hive表数据默认存储位置(基于hadoop的运行模式) hadoop为本地模式:file:///user/hive