Navicat连接hive 第一步:win下安装好mysql 第二步:win下安装Navicat 第三步:启动hadoop集群,启动hive 第四步:Navicat连接hive 在第四步中需先配置ssh,然后配置常规属性,最后点连接 配置ssh连接spark1节点 配置常规属性连接hive 注意:在常规属性中的用户名和密码是hive安装目录中配置文件hive-site.xml中设置的user和password.我的配置都是hive hive-site.xml配置文件中部分内容 <property

错误如下: [root@awen01 /usr/local/apache-hive-1.2.1-bin]#./bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeExc

使用hive连接hbase 前提说明:一个hive表指向一个hbase表,一对一,不能多对一 建立外部表 CREATE EXTERNAL TABLE test_hbase( key string, mid string, gender string, ct string, cy string, pr string, city string ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPER

Hive--连接方式   一.CLI连接 直接通过CLI连接hive,进行相关hive sql 操作. 直接使用 hive-1.1.0-cdh5.7.0/bin/hive 命令即可 hive> show databases; OK default hive1 Time taken: 0.535 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> 二.HiveServer2/beeline HiveServer:指在hive服务器上启动一个服务(server),然后各个客户端就可以

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

启动hive之前应该先启动metastore,也是在bin目录下:./hive --service metastore &然后再启动hive: ./hive 今天连接hive时总是报错:Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://192.168.252.200:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true, username = root.Term

1.内连接 hive> select b.*,a.name from userinfo2 b,userinfo a where a.userid=b.userid; hive> select b.*,a.name from userinfo2 b join userinfo a on a.userid=b.userid; 2.外连接 #左联select b.*,a.name from userinfo2 b left join userinfo a on a.userid=b.userid;

1 准备数据: 1.1 t_1 01 张三 02 李四 03 王五 04 马六 05 小七 06 二狗 1.2 t_2 01 11 03 33 04 44 06 66 07 77 08 88 1.3 t_3 01 男 02 男 03 女 04 男 05 女 06 女 07 男 08 X 2 创建表:t_1,t_2,t_3 create table if not exists t_1(id string,name string)row format delimited fields termina

1. 下载 wget http://repo1.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-hive/2.0.2/mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar wget http://repo1.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-core/2.0.2/mongo-hadoop-core-2.0.2.jar wget http://repo1.ma

准备4个表 从mysql 导出excel 转换为txt 创建hive 表的导入文件 create table bdqn_student( sno int, sname string, sbirthdate string, sgender string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; create table bdqn_teacher( tno int, tname string) ROW FO

一.在Mysql中配置hive数据库 创建hive数据库,刷新root用户权限 create database hive; grant all on *.* to root@'; flush privileges; 修改hive目录下/bin/hivevim /usr/local/src/apache-hive-1.2.2-bin/bin/hive 修改前 # add Spark assembly jar to the classpath if [[ -n "$SPARK_HOME"

1.配置环境Eclipse和JDK 2.加载hive jar包或者impala jar包 备注:从CDH集群里面拷贝出来 下载地址:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-5.html 3.源代码参考 /* * 1.配置好hive+sentry+impala * 2.hive配置sentry-site.xml加入属性/值:sentry.hive.testing.mode/true * 3.部署客户端配置,重启组件

Hive支持常用的SQL join语句,例如内连接.左外连接.右外连接以及HiVe独有的map端连接.其中map端连接是用于优化Hive连接查询的一个重要技巧. 在介绍各种连接之前,先准备好表和数据. employee员工表: create table if not exists employee( user_id int, username string, dept_id int) row format delimited fields terminated by ' ' lines term

配置文档 hive_jdbc_url=jdbc:hive2://192.168.0.22:10000/default hive.dbname=xxxxx hive_jdbc_username=root hive_jdbc_password=123456 #配置初始化大小.最小.最大 hive_initialSize=20 hive_minIdle=20 hive_maxActive=500 #配置获取连接等待超时的时间 hive_maxWait=60000 Jar包引入(Maven) <depe

一. Meta Store 使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore 现在尤其要关注这三个表 DBS表,存储的是Hive的数据库 TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联 COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 二. HDFS 浏览器打开 http://hadoop100:50070/explorer.html#/ 

需要oracle帐号登录后下载 1.下载: http://www.oracle.com/technetwork/developer-tools/sql-developer/downloads/index.html 2.下载后的就是xxx.app,直接启动即可 如何使用sql developer连接hive 1.首先下载hive的jdbc驱动:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/hive/jdbc/2-6-1.html.下载的时候,弹窗随便填

最近一段时间,处理过一个问题,那就是hive jdbc的连接问题,其实也不是大问题,就是url写的不对,导致无法连接.问题在于HiveServer2增加了别的安全验证,导致正常的情况下,传递的参数无法使用,hive连接返回用户为空的错误,具体错误不再详谈,今天就说说jdbc的url书写问题. 正常情况下的url: jdbc:hive2://node1:10000/default 这种情况下,都是默认的,没有权限限制.从这个示例而已看出,URL的基本格式为: jdbc:hive2://Host:P

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

最近因为公司业务需要,刚刚接触了kettle.这不看不知道,一看才发现kettle的功能是在是太强大了,让我有种相见恨晚的感觉.由于主要是应用kettle与hadoop集群和hive连接进行数据处理.所以这里简单叙述下kettle与hadoop集群连接时的大致步骤: 1.双击kettle(即data-integeration)目录下的spoon.bat,启动kettle 2.kettle启动后,新建一个作业(job).可以命名为load_hdfs 3.在load_hdfs中有个Hadoop cl

第一部分:用户管理 创建用户:CREATE DATABASE XXX 查看用户:SHOW DATABASES; 关键查看用户:show databases like 'de.*'   讲解:创建一个用户就等于在物理目录下创建了一个文件,该文件是以.db结尾的,           默认的路径是:/user/hive/warehouse/zqx.db           创建用户时可以指定路径: create database XXX                               

配置 hive 与 hbase 整合的目的是利用 HQL 语法实现对 hbase 数据库的增删改查操作,基本原理就是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,两者通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类. 但请注意:使用Hive操作HBase中的表,只是提供了便捷性,前面章节已经介绍,hiveQL引擎使用的是MapReduce,对于性能上,表现比较糟糕,在实际应用过程中可针对不同的场景酌情使用. 注意:本文介绍的内容适用的版本见我前面章节,HDP2.4.2 ( HBase