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

创建表报错 Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException (message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries at the client level.) (state=08S01

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

个人主页: http://www.linbingdong.com 本文介绍Hive安装配置的整个过程,包括MySQL.Hive及Metastore的安装配置,并分析了Metastore三种配置方式的区别.网上有很多介绍Hive Metastore三种配置方式的文章,但是理解都不对,给读者造成了很多误导.本人详细阅读Apache和CDH官方文档中关于Hive Metastore的部分,并经过实践,终于填好各种坑,安装配置成功,遂记录下本文,供大家参考. 1. 相关概念 Hive Metastore

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22  14:52:41 ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) http://www.antlr.org/ 2016-12-15  22:59:16 UDF <LanguageManual UDF>:https://cwiki.apache.org/confluence/displ

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 从Hive的官方wiki来看,Hive0.7以后增加了一个对表建立index的功能,想试下性能是否有很大提升,参考了一些资料亲手实现了一遍,记录下过程和心得 一.测试数据准备 1.新建一个gen-data.sh脚本,内容如下 #! /bin/bash #generating .7G raw data. i= ] do echo "$i A decade ago, many were predi

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

一.Hive概念 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,Hive是一种用SQL语句来读写.管理存储在分布式存储设备上的大数据集的数据仓库框架. 1. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能. 2. Hive是用类似SQL的方式来读写.管理数据的,但是底层最终是将语句转换为一个个的MapReduce Job来执行的. 3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL).元数据信息包括: Owner

目录 一.        安装Hive. 1 1.       选择CDH版本的... 1 2.       解压文件... 1 二.        配置Hive. 1 1.       配置环境变量... 1 2.       复制配置文件... 1 3.       修改hive-env.sh. 1 4.       修改hive-site.xml 1 三.        安装MySQL数据库... 1 1.       更新yum mysql版本... 1 2.       yum 安装m

摘要: 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 QL,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.1. HIVE结构 Hive 是建

一.join优化 做join之前对数据进行预处理,减少参加join的数据量,把数据量少的表放入内存中,制作map端的join 应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边.原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生内存溢出错误的几率. Join查找操作中如果存在多个join,且所有参与join的表中其参与join的key都相同,则会将所有的join合并到一个mapred程序中. SELECT

由facebook 开源用以帮用户解决海量数据etl,构建于hadoop的 数据仓库. 使用hql作为查询接口 使用hdfs作为底层存储 使用mr作为执行层   1.为什么使用hive?      1)在大数据的挑战下,传统的数据库不堪负重      2)使用mr编程繁琐      3)人员成本考虑   2.hive和hbase的区别    hive是基于hadoop的数据仓库工具,是为简化mr编程而生的  hive非常适合数据仓库的统计分析  HBASE 是一个分布式的开源的数据库,为查询而生

阅读目录 序 Hive CLI(old CLI) Beeline CLI(new CLI) JDBC Demo下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们对hive的数据导出,以及集群Hive数据的迁移进行描述.了解到了基本的hive导出操作.这里,我们将对hive的CLI及JDBC这些实用性很强的两个方便进行简要的介绍.   下面我们开始介绍hive的CL

重启一下电脑,发现表不见了,原来我用的derby存储hive的meta,网上找了一下资料,说是要用mysql, 于是安装mysql   sudo apt-get install mysql-server   首先用root登陆给root用户赋予权限 $mysql -u root -p hive mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO root@localhost IDENTIFIED BY "root"; 拷贝mysql-connector-j

Hive Web Interface(HWI)简介:Hive自带了一个Web-GUI,功能不多,可用于效果展示,如果没有安装Hue的话,是个不错的选择. 由于hive-bin包中没有包含HWI的页面,只有Java代码编译好的jar包:hive-hwi-1.0.1.jar 因此需要下载源码从中提取jsp文件并打包成war文件到hive-lib目录中: cd apache-hive-1.0.1-src/hwi jar cfM hive-hwi-1.0.1.war -C web . 最后将hive-h

Hive执行时Failed.. 分段执行发现排除一些聚合函数或者内置函数后可以正常执行.. 因为Hive-Sql语句比较长..有很多的case when then 排除后发现是聚合函数的用法问题.. 竟然sb似的只写了个 sum()  里边没写.字段名..日.. 低级失误害死人.. 如果你也报这个错..请仔细检查一下语句把..