jdbc连接时报如下错误: Error connecting to database [k] : org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException: Error occurred while trying to connect to the database Error connecting to database: (using class org.apache.hive.jdbc.HiveDriver) Failed to open

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

创建项目,添加jar包,hive的s上,所以也需要hadoop的一些jar 这个图片是从网上找的,我直接使用的以前hadoop的项目   创建测试类,写测试代码 //获取jdbc链接 private static Connection getConnection(){ Connection conn=null; try { //注册驱动 Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); conn/default"); /def

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

前面已经学习了将数据从Sql Server导入到Hive DB,并在Hue的Web界面可以查询,接下来是配置客户端工具直接连Hive数据库,常用的有DbVisualizer.SQuirreL SQL Client.DataGrip,只试用了前面两种,花了1天多时间最终实现了用这两款工具连Hive,还是挺有成就感的. 先把环境说明下,有些问题跟环境版本是非常依赖的. Hadoop/Hive:使用的是CDH 5.15版 DbVisualizer:v 9.58 SQuirreL SQL Client:

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#/ 

为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs-site.xml, core-site.xml 三个文件复制一份,放到 resource 目录下.网上有说只需要放 hive-core.xml 就可以了.我部署的是高可用的集群,只复制 hive-core.xml 会报错.三个都放就不会有问题了. 2. 在本机上解压 hadoop 的安装包,下载 w

前言 本文讲解如何通过数据库客户端界面工具DBeaver连接hive,并解决驱动下载不下来的问题. 1.为什么使用客户端界面工具 为什么使用客户端界面工具而不用命令行使用hive 通过界面工具查看分析hive里的数据要方便很多 业务人员没有权限通过命令行连接hive 领导喜欢在界面工具上查看hive里的数据 2.为什么使用DBeaver 其实在网上搜一下,连接hive的工具还有很多,使用DBeaver的原因是因为我之前连接关系型数据库使用的就是DBeaver,正好DBeaver支持连接hive,

一.beeline连接hive报错 1. User: root is not allowed to impersonate root (state=08S01,code=0) 在初次搭建完hadoop和hive后,没有设置登录验证的情况下,直接使用beeline命令连接远程的hive数据库,连接命令如下: beeline -u jdbc:hive2://hserver1:10000 -n root 可能会报出如下错误: Connecting to jdbc:hive2://hserver1:10

kettle输入“去除空格类型”设置不上,设置完了还是现实“none”的办法: 在xml中直接将对应处“none”改为“both”,即“去掉两边空格”. 原文来自:http://blog.csdn.net/sptoor/article/details/24427627

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co

问题1:Jdbc 如何连接阿里云服务器上的MySQL数据库? 解决: 上截图: 其中IP是阿里云服务器的公网IP地址. 问题2:   刚开始接手开发的时候,使用Navicat连接阿里云服务器上的数据后,可以在Navicat上正常查看数据. 但将阿里云服务器上的mysql数据库连接配置到JDBC中,启动项目却启动报错,说连接不上. 解决: 后来不得已请教大神,才发现当时数据库为了安全做了IP限制.由此我便查的资料,解除限制,因为是测试数据库,所以将权限设为允许所有IP访问了. 后台报错截图: me

手把手教你如何正确连接阿里云服务器上的数据库: 1.首先打开Navicat,文件>新建连接>MySQL连接,其他的如一图所示. 2.因为是连接服务器上的MySQL,所以我们使用SSH连接,操作如二图所示. 3.最后连接测试,连接成功. 常规的里面填写 阿里云上mysql的用户名密码 SSH的要填写 阿里云服务器的用户名和密码,这个不要搞错了

连接Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin (默认是你们账号:anonymous,zeppelin账号需要新创建,方便做数据权限管理) 连接Impala 1. 我所用的zeppelin版本没有impala jdbc包,下载地址: https://downloads.clo

关键字:Hive客户端.界面.SQuirrel SQL Client 刚看到一个可以连接Hive的客户端界面工具–SQuirrel SQL Client,试了一下,用起来还行,在这里记录一下安装及使用方法. SQuirrel SQL Client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL.PostgreSQL.MSSQL.Oracle.Hive等等任何支持JDBC访问的数据库.使用起来非常方便.而且,SQuirrel SQL C

使用Navicat连接阿里云服务器上的MySQL数据库   1.首先打开Navicat,文件>新建连接> 2,两张连接方法 1>常规中输入数据库的主机名,端口,用户名,密码 这种直接连就可以了 第2种方法: 常规中输入数据库的信息,主机名用localhost ssh中输入服务器信息

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

1 环境 hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.6 jdk1.8 2 配置文件 在hive-site.xml中配置mysql数据库连接. cp apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml  ./spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ cp apache-hive-2.1.1-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.ja

Python 如何连接并操作 Aws 上 PB 级云数据仓库 Redshift 一.简介 Amazon Redshift 是一个快速.可扩展的数据仓库,可以简单.经济高效地分析数据仓库和数据湖中的所有数据. Redshift 通过在高性能磁盘上使用 Machine Learning.大规模并行查询执行和列式存储可提供比其他数据仓库快十倍的性能. 您可以在几分钟内设置和部署新的数据仓库,并在 Redshift 数据仓库中对 PB 级数据,以及对在 Amazon S3 上构建的数据湖中的 EB 级数

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

本来一切就绪,镜像里已安装如下主要的pip包. pyhive configparser pandas hdfs thrift sqlparse sasl thrift-sasl 但,使用pyhive client去真正连接hive服务器时,还是会报如下错误: thrift.transport.TTransport.TTransportException: Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no me