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#/ 

hive在hive-site.xml中配置hive.metastore.uris属性,后启动异常 hive异常 [fan@master hive-0.13.1-cdh5.3.6]$ bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/modules/hive-0.13.1-cdh5.3.6/lib/hive-common-0.13.1-cdh5.3.6.jar!/hive-log4j.properties Excep

1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到HDFS上,然后使用hive操作这些数据,这就是hive的由来. 所以说,Hive是建立在hadoop之上的. 下面具体说明一下: 1.hive构建在Hadoop之上,所有的数据存储在hadoop中hdfs上

0.发展 在hive公布源代码之后 公司又公布了presto,这个比较快,是基于内存的. impala:3s处理1PB数据. 1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 其实,还有一个,就是统一的数据管理,可与impala/spark等共享元数据. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到H

Hive删除操作主要分为几大类:删除数据(保留表).删除库表.删除分区.我将以下图为例清空iot_devicelocation中的数据,之后再删除表.库等. 解释: use xpu123;   #使用的库为xpu123 show tables;  #显示该库中的所有的表名 首先来看一下iot_deivcelocation中的数据.select * from iot_deivcelocation. 一.仅删除表中数据,保留表结构 hive> truncate table iot_deviceloc

App store最新审核标准(2015.3)公布 http://www.cnii.com.cn/mobileinternet/2015-03/24/content_1550301.htm iOS提交后申请加急审核 http://blog.csdn.net/showhilllee/article/details/19541493 App Store和iTunes的区别 http://jingyan.baidu.com/article/9faa723150d7d8473d28cb55.html 苹

1. free store VS heap free store (自由存储区)和 heap (堆),在C/C++中经常会遇到.他们是否有区别呢? 偶最早发现这两个概念性问题是在<Exceptional C++>一书中. 其中提到C++中使用new分配所得的内存是分配在 freestore 上,而C 风格的内存分配 malloc 分配所得的内存是在 heap 上. 额.这个有什么区别呢? 通过在 Google 的搜索,所得的中文资料相当少,英文的倒是不少,而且不少还有争议性质. 不过部分观点是

这几天,无意之间,被这件事情给迷惑,不解!先暂时贴于此,以后再解决! 详细问题如下: 在hive的安装目录下(我这里是 /home/hadoop/app/hive-1.2.1),hive的安装目录的lib下(我这里是/home/hadoop/app/hive-1.2.1/lib)存放了mysql-connector-java-5.1.21.jar. 我的mysql,是用root用户安装的,在/home/hadoop/app目录,所以,启动也得在此目录下. 对于djt002,我的mysql是roo

main.js中 import Vuex from 'vuex' Vue.use(vuex); const store = new Vuex.store({ state: { nickName: "", cartCount: 0 }, mutations: { updateUserInfo(state,nickName) { state.nickName = nickName; }, updateCartCount(state,cartCount) { state.cartCount

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis

详细配置文件flume-conf.properties如下: ############################################ # producer config ########################################### #agent section producer.sources = s producer.channels = c c1 producer.sinks = r r1 #source section #producer.sou

  HDFS命令操作 首先需要在xshell启动hadoop start-all.sh  or start-hdfs.sh hadoop fs -ls /        (显示当前目录下所有文件) hadoop fs -du /sevenclass     (显示目录中所有文件的大小) hadoop fs -cat /a.txt     (查看当前文本信息) hadoop fs -text /a.txt     (查看当前文本信息) hadoop fs -count /test        

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

目录 [TOC] 1.CDH介绍 1.1.什么是CDH和CM? CDH一个对Apache Hadoop的集成环境的封装,可以使用Cloudera Manager进行自动化安装. Cloudera-Managerceql(本文中简称CM)是一个工具,CM能够管理一个大的Hadoop cluster并不是一只要下载tar files什么压缩并启动services这么简单.后续有非常多设定.监控等麻烦的事要处理,CM都能够做到,有些类似Casti.Cloudera Manager整合了一列的功能让系统

HBASE  基本结构一.overview1. hbase <=> NOSQL     不错,hbase 就是某种类型的nosql 数据库,唯一的区别就是他支持海量的数据.    hbase的基本功能:     1) 强一致性的读写,而非“最终一致性”(eventually consistent)的数据仓库.基于此,hbase非常适合高速的统计计数工作.        2)自动sharding ,hbase 是分布式的数据库,支持数据的自动切分. 3) regionServer 的自动fail

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too

前言 前几天刚学了Hadoop的安装,几乎把Hadoop的雷都踩了一个遍,虽然Hadoop的相关的配置文件以及原理还没有完全完成,但是现在先总结分享一下笔者因为需要所整理的一些关于Hbase的东西. Hbase概述 什么是Hbase? 首先我们还是来看看Hbase在百度上面是怎么解释的: Hbase概述 Hbase简单结构概述 首先我们先来看一张图: 从上面的那张图中,我们可以发现: HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统,并且hbase内部管理的文件都存储在hdfs中:HBase是

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 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成一张表,并提供类sql语句的查询功能:Hive使用Hql作为查询接口,使用HDFS存储,使用mapreduce计算:Hive的本质是将Hql转化为mapreduce:让非java编程者对hdfs的数据做mapred

转载至 大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.

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