<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contr

http://blog.csdn.net/reesun/article/details/8556078 Hive的meta数据支持以下三种存储方式,其中两种属于本地存储,一种为远端存储.远端存储比较适合生产环境.Hive官方wiki详细介绍了这三种方式,链接为:Hive Metastore. 一.本地derby 这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可 <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet t

Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: 内嵌Derby方式 Local方式 Remote方式 [一].内嵌Derby方式 这个是Hive默认的启动模式,一般用于单元测试,这种存储方式有一个缺点:在同一时间只能有一个进程连接使用数据库. hive-site.xml 中jdbc URL.驱动.用户名.密码等的配置信息如下:     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

一.上传hive 0.11解压后的文件到linux 1.用的版本是shark站点提供的,可能是针对shark修改了代码. 2.追加mysql.oracle两个jdbc驱动包到lib目录下. 二.配置相关文件 1..bash_profile文件 export HIVE_HOME=/home/kituser/bigdata/hive-0.11.0-binexport HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/confexport CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME

hive --service metastore 默认端口是9083 <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hiveserver1:9083</value> </property> 在连接hive的客户端,如spark,可以只在hive-site.xml中配置这一个属性即可. 不需要配置mysql连接信息与用户密码信息,hiver server作为thr

[完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 [完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 SparkSQL 支持同时连接多种 Metastore,包括Atlas2(PB),Hive 0.12+几种格式.用户可以在一条SQL语句中操作来自多个 Metastore 的表. 配置 Metastore 按照正常的使用方式配置 conf/hive-site.xml 比如配置访问 mysql: <?xml version="1.0&qu

hive0.13.1在hadoop2.4.1伪分布式部署上安装过程 环境:redhat enterprice 6.5 +hadoop2.4.1+hive0.13.1+mysql单节点伪分布式部署 相关网址: hive官网安装指导:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted#GettingStarted-InstallingHivefromaStableRelease hive之metastore的三种保存方式:h

安装就安装 ,不扯其他的 hive 依赖 在 hive 安装前必须具备如下条件 1. 一个可连接的关系型数据库,如 Mysql,postgresql 等,用于存储元数据 2. hadoop,并启动 hdfs 3. HBase,非必须,但是如果不装,会有警告,不过不影响使用 4. java,1.8 以上版本 准备工作 1. 下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/ 清华镜像,下载速度快 http://apache.org/dis

简介 单用户多点模式也称远程服务模式,用户非java客户端访问元数据库,在服务端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库. mysql安装以及配置 安装mysql apt默认安装,占据3306端口 安装机器 : dev01 sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 配置hive用户 登陆mysql mysql -u root -p xx

Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083 执行命令jps root@hadoopm:/usr# jps1763 ResourceManager1875 NodeManager4854 Jps1400 DataNode1547 SecondaryNameNode2300 RunJar1292 NameNode 将Runjar kill掉,再重启hive --service metastore,就可以了

最近在测试环境下,hive的metastore不稳定,于是做一次JVM优化 在hive-env.sh中 export HADOOP_HOME=/opt/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0   if [ "$SERVICE" = "cli" ]; then if [ -z "$DEBUG" ]; then export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -XX:NewRatio=12 -Xmx2048m

<property><name>hive.metastore.uris</name><value></value><description>Thrift uri for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description></property> <property>&l

hive-env.sh 添加如下,其中踩坑踩了不少. if [ "$SERVICE" = "metastore" ]; then if [ -z "$DEBUG" ]; then export HIVE_METASTORE_HADOOP_OPTS=" -XX:+PrintCommandLineFlags -Xms12g -Xmx12g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCon

本文转载自:https://blog.csdn.net/hanjin7278/article/details/53035739 一.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,并提供简单的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. 二.环境要求 1.JDK1.7+ 2.本次配

##前期工作 安装JDK 安装Hadoop 安装MySQL ##安装Hive ###下载Hive安装包 可以从 Apache 其中一个镜像站点中下载最新稳定版的 Hive, apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz. 解压安装Hive 使用以下命令安装 Hive: sudo mv apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz /opt cd /opt sudo tar -xzvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz ##解压 sudo ln -s

概述 数据仓库:是一个面向主题的.集成的.不可更新的.随时间不变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理. 数据仓库的结构和建立过程: 数据源 数据存储及管理 ETL Extract 提取 Transform 转换 Load 装载 数据仓库引擎 前端展示 数据查询 数据报表 数据分析 1)产生背景 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少schema 2)是什么 The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates rea

一．常见的数据分析引擎 Hive:Hive是一个翻译器,一个基于Hadoop之上的数据仓库,把SQL语句翻译成一个  MapReduce程序.可以看成是Hive到MapReduce的映射器. Hive       HDFS 表         目录 数据       文件 分区       目2 2.Pig 3.Impala 4.Spark SQL 二．Hive 的体系结构 用户接口主要有三个: 1.CLI Shell命令行 2.JDBC/ODBC:Hive的Java,与传统JDBC相似 3.W

hive 客户端报错:Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient 咋一看以为是Mysql连接不上,结果发现Mysql正常 错误日志: Exception in thread "main" java.

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

-- 查看当前环境参数配置set -v;-- 重置配置为默认值reset; -- 调整map数-- input的文件大小,集群设置的文件块大小,hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改set mapred.max.split.size=400000000;set mapred.min.split.size.per.node=400000000;set mapred.min.split.size.per.rack=400000000;set hive.i