#hivef.jobtype=commandcommand=hive -f test.sql #test.sql use default;drop table aztest;create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ",";load data inpath '/home/lxl/b.txt' into table aztest;create table azres

一.所需环境 1,JDK 2,HADOOP 4,mysql 3,HIVE 二.安装azkaban 1,安装git命令: yum install git 2,下载azkaban源码:git clone https://github.com/azkaban/azkaban.git 3,安装到 azkaban-tar目录下 4,更改配置文件: vi 安装目录/azkaban-tar/azkaban/git clone https://github.com/azkaban/azkaban.git 将fi

Azkaban使用安装文档 Azkaban简介 Azkaban的是什么 Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器,用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程.Azkaban使用job配置文件建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流. Azkaban 的优点 提供功能清晰,简单易用的Web UI界面 提供job配置文件快速建立任务和任务之间的依赖关系 提供模块化和可插拔的插件机制,原生支持command.Java.Hive

一.安装模式介绍:     Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景.     1.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错)     2.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据)     3.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二.安装环境以及前提说明:     首先,Hive是依赖于hadoop系统的,因此在运行Hive之前需要保证已经搭建好hadoop集群环境.     本文中使用的

一.什么是Hive 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制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结

1. Hive简介 1.1 什么是Hive Hives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. 1.2 为什么使用Hive ① 直接使用Hadoop面临人员学习成功太高.项目周期要求太短.MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大等问题: ② Hive操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力,避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本,扩展功能很方便. 1.3 Hive的特点 可扩展:Hive可以自由的扩展集群的规

Hive/Hbase/Sqoop的安装教程 HIVE INSTALL 1.下载安装包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.3/2.上传到Linux指定目录,解压: mkdir hive mv apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz hive tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz mv apache-hive-2.3.3-bin apache-hive-2.3.

##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

azkaban编译安装配置文档 参考官方文档: http://azkaban.github.io/azkaban/docs/latest/ azkaban的配置文件说明:http://azkaban.github.io/azkaban/docs/latest/#configuration 本文挡主要参考azkaban的官方文档. 在azkaban3.0 以后的版本,提供了3中安装模式.单 solo-server mode, two server mode和multiple-executor mo

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. 本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序. Hive组件 用户接口:包括 CLI.JDBC/ODBC.WebGUI.其中,CLI(command lineinterface)为 shell 命令行:JDBC/ODBC 是 Hive 的 JAVA 实现,与传统数据库JDBC 类似:WebGUI 是通过浏览器访问 Hive. 元数据存储:通常是存储在关系数据库

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-2.1.0-bin.tar.gz. 解压安装Hive 使用以下命令安装 Hive: sudo mv apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz /opt cd /opt sudo tar -xzvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz ##解压 sudo ln -s apache

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

CentOS 7.6最小化安装(系统盘和数据盘分离安装) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.创建虚拟机 鉴于大家使用的平台操作系统可能不尽相同,博主精力有限,仅演示在Window操作系统之上使用vmware workstation软件来创建虚拟机(因为Windows用户居多),关于各个平台的虚拟化软件推荐,操作系统镜像下载地址我之前也有详细介绍,详情请参考我之前的笔记:使用vmware workstation创建虚拟机教程 二.安装操作系统 1>.开启虚拟机

Azkaban介绍 什么是azkaban?1.工作流的作业调度系统2.通过k.v指令写法描述工作流节点3.可以通过web界面去管理工作流 Azkaban安装部署 2.3.1 准备工作 Azkaban Web服务器 azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz Azkaban执行服务器 azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz MySQL 目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,本文档中默认已安装好mysql服务器,并建立了 

安装过程 1.软件介绍 Azkaban Web 服务器:azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz Azkaban Excutor 执行服务器:azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz Azkaban 初始化脚本文件:azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz 2.软件下载 下载地址:http://azkaban.github.io/downloads.html 3.安装说明 将安装文件上传到集群,最好上传到安装 hive.

工作流调度器azkaban 2.1 概述 2.1.1为什么需要工作流调度系统 l  一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 l  各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 l  为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1.  通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上

本文前提是Hadoop & Java & mysql 数据库,已经安装配置好,并且 环境变量均已经配置到位   声明:本笔记参照 学习<Hive 编程指南>而来,如果有错误之处还望大家留言指出!望与大家共同进步! 一.Hive 基本介绍     Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品,Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法,封装了底层的MapReduce过程,让有SQL基础的业务人员,也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作.就是这一个点,解决了原数据分析人员对于大

一.Hive的基本概念 1.1 hive是什么? (1)Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构: (2)相当于hadoop之上的一个客户端,可以用来存储.查询和分析存储在hadoop中的数据: (3)是一种SQL解析引擎,能够将SQL转换成Map/Reduce中的Job在hadoop上执行. 1.2 hive的数据存储特点 (1)数据存储是基于hadoop的HDFS: (2)没有专门的数据存储格式: (3)存储结构主要有:数据库.文件(默认可以直接加载文本文件).表.视图.索

本安装过程只作为个人笔记用,非标准教程,请酌情COPY.:-D Hive下载 下载之前,需先查看兼容的Hadoop版本,并安装hadoop,参考 http://www.cnblogs.com/yongjian/p/6552647.html 因为自己安装的是hadoop2.7.0,所以就直接下载了Hive2.0.1版本安装. 下载链接:http://hive.apache.org/downloads.html 下载后的文件:apache-hive-2.0.1-bin.tar.gz Hive安装 注

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

1 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. 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制.Hive 定义了简单的类 SQL 查