如果想通过 JDBC 来访问 HiveServer2，需要开启 HiveServer2 服务，具体请参阅 如何启动HiveServer2。
该文介绍了如何使用HiveServer2和HiveServer1来连接Hive数据库。其中，HiveServer2是Hive 2.0版本后引入的，提供了多租户支持、认证和授权、以及基于Zookeeper的动态服务发现机制。而HiveServer1是Hive 1.x版本中的Server组件，使用Java编写的Thrift API来提供Hive功能。在配置HiveServer2时，需要配置HiveServer2的地址、端口、Thrift协议、以及Zookeeper集群的信息。通过HiveServer2，可以实现多租户、资源隔离、访问控制、日志审计等功能。在安全性方面，HiveServer2提供了用户、角色、数据库和表级别的访问控制，并且支持SSL/TLS和Kerberos安全协议。在性能方面，HiveServer2采用了分桶表和列存存储，可以大幅提高查询性能。此外，HiveServer2还支持通过插件来扩展功能，例如支持自定义函数、存储格式、数据类型等。总之，HiveServer2提供了更加安全、高效、易用的数据库服务，适用于各种规模的企业应用。
Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大，就会占用大量的内存。如果内存不够，就会报错。
1、使用sqoop技术将mysql的数据导入到Hive出现的错误如下所示： 第一次使用命令如下所示： 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table tb_user --hive-import --m 1 2 Warning: /home/hadoop/soft/s
在大数据领域，Hive作为一种数据仓库解决方案，为用户提供了一种SQL接口来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。为了更灵活地与Hive进行交互，我们可以使用Hive JDBC（Java Database Connectivity）驱动程序。本文将深入探讨Hive JDBC的使用，为读者提供在大数据环境中进行数据交互的技术指导。
虽然可以使用 Hive 服务本身的 Principal 与 keytab 来连接 Hive ，但使用服务本身的 principal 不具有普遍性，所以还是建议使用自定义的 Principal 。
HIVE的UDF以及JDBC编程 一、UDF UDF是用来对HIVE函数库进行扩展的，可以利用java代码进行自定义的功能需求。 1、步骤 1.新建java工程。 2.导入HIVE相关包，jar包在HIVE安装程序的lib目录下，只需要拷贝jar包即可。 3.创建类继承UDF类。 4.自己编写一个名为evaluate方法，返回值和参数任意，但是方法名字必须是evluate。 为了能让mapreduce处理，String要用Text处理。 5.将写好的类
Spark SQL SparkSQL的前身是Shark，它抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 1、Spark SQL性能 Spark SQL比hive快10-100倍，原因： 内存列存储( In- Memory Columnar Storage ) 基于Row的J
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用java代码通过JDBC连接Hive(附github源码)》和《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》，本篇文章主要介绍在集群集成了OpenLDAP和启用了Sentry后使用Java通过JDBC访问的区别以及在beeline命令行如何访问。
https://www.psvmc.cn/article/2022-11-08-bigdata-kerberos-centos.html
前面我们讲过《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》，本篇文章主要讲述如何使用Java代码通过JDBC的方式连接Hive。
大约3亿条记录 SQL> SELECT count(*) FROM INFO; COUNT(*) ---------- 294239674 SQL> 导入Hive [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username test --password test --table info --hive-import --target-dir temp_table
Sqoop并不在这篇文章的范围内，拿出来说的原因是，公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中，其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储， 然后在将文件导入到Hive中，最终删掉临时存储的文件。
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. id: 1 name: xiaoli age: 16 Process finished with exit code 0
大数据的生态包含各种各样的组件，hive是其中之一，hive主要是作为数据仓库的工具，简化相关人员的代码工作，只要编写简单的SQL就可以实现mapreduce效果。
ResultSet.next其实是取一条就跟数据库通讯拿一条数据，并不是全部取出放在内存，因为ResultSet.next之前，是获取了数据库连接的，数据库连接断开，你就获取不到数据了，说明是有通讯的。
早期应用通常只会连接一个数据库，计算也都由数据库完成，基本不存在多数据源混合计算的问题。而现代应用的数据源变得很丰富，同一个应用也可能访问多种数据源，各种 SQL 和 NoSQL 数据库、文本 /XLS、WebService/Restful、Kafka、Hadoop、…。多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Java JDBC连接非Kerberos和Kerberos环境下Sp
（1）hive 三种启动方式及用途，本文主要关注通过hiveserver（可jdbc连接）的方式启动 1， hive 命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 hive --service cli 用于linux平台命令行查询，查询语句基本跟mysql查询语句类似 2， hive web界面的启动方式，hive --service hwi 用于通过浏览器来访问hive，提供基本的基于web的hive查询服务，可以看作是hiv
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
首先看错 org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException): User: tgis not allowed to impersonate hive at o
作为管理员，您需要了解运行 Hive 查询的 Hive 默认授权是不安全的，以及您需要做什么来保护您的数据。您需要了解您的安全选项：设置 Ranger 或基于存储的授权 (SBA)，它基于模拟和 HDFS 访问控制列表 (ACL)，或这些方法的组合。
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
1.创建一个web项目，把olap4j.jar Mondrian.jar以及hive相关的jar包放进项目中
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveJDBCInterface
网上找了很多封装的API,发现都是过时了的，运行报各种错误，经过了几天的调错，终于可以使用java代码操作hive了 首先看看所需的包 所有的分析都在代码里面 注意：网上很多代码对于DDL都执行 r
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用java代码通过JDBC连接Hive(附github源码)》、《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》和《如何使用Java访问集成OpenLDAP并启用Sentry的Impala和Hive》，关于Hive和Impala如何启用Sentry可以参考Fayson前面的文章《如何在CDH启用Kerberos的情况下安装及使用Sentry(一)》，《如何在CDH启用Kerberos的情况下安装及使用Sentry(二)》和《如何在CDH未启用认证的情况下安装及使用Sentry》，在集群只启用了Sentry的情况下如何访问？本篇文章主要介绍在集群只启用了Sentry后使用Java通过JDBC访问的区别以及在beeline命令行如何访问。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 内容概述 1.环境准备 2.示例代码编写及说明 3.代码测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 2.CentOS6.5 3.Impala JDBC驱动版本2.5.41.1061 前置条件 1.集群未启用Kerberos 2.Impala已集成OpenLDAP 3.集群已启用Sen
在使用Java代码访问只启用了Sentry的Impala集群，即集群未启用认证比如LDAP或者Kerberos，会出现获取JDBC连接hang死的现象，具体示例代码如下：
这里主要是因为最近使用jdbc连接数据库时，发现相比之前一般的连接过程，现在竟然不用加载驱动也可以了。这里研究记录下。
目前impala的认证方式支持两种：用户名密码和kerberos，由于impala的表数据一般是存在HDFS上的，所以很多时候，impala集群也会开启kerberos的认证，初次新接入Impala的小伙伴，可能会对kerberos比较头疼，这里将通过一个简单的例子来告诉大家，如何在代码中访问带kerberos的impala集群。废话不多说，直接上代码：
修改 hadoop 配置 首先需要修改hadoop的配置文件etc/hadoop/core-site.xml，添加如下配置项，其中 <user> 为连接用户，根据具体用户替换。 <?xml versi
Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的，所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。对于 Java，Hive 提供了 jdbc 驱动，用户可以使用 Java 代码来连接 Hive 并进行一系列操作。
Oracle: Connection Reset Errors 错误代码 11/05/26 16:23:47 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201105261333_0002_m_000002_0, Status : FAILED java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: Connection res
之前分享了 Hive 元数据的表，一文搞懂 Hive 元数据的表，数仓开发需要熟悉的，建议收藏
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
正文 依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId> <artifactId>fastjson2</artifactId> <version>2.0.22</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifa
用hive来做数仓类操作，或者大数据的运算，是没有疑问的，至少在你没有更多选择之前。
由于Postgres by BigSQL上有编译好的hadoop_fdw，只需用其pgc命令直接安装，否则要去编译hadoop_fdw源代码，这个编译过程中缺少各种依赖就放弃了，编译参考bulid。
将Kafka中的数据消费到Hive可以通过以下简单而稳定的步骤来实现。这里假设的数据是以字符串格式存储在Kafka中的。
JDBC 是java中的一个数据连接技术，它提供了统一的 API 允许用户访问任何形式的表格数据，尤其是存储在关系数据库中的数据。
CarbonData已经发布了1.0版本，变更还是很快的，这个版本已经移除了kettle了，使得部署和使用 变得很简单，而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。
复制一份spark-env.sh.template，改名为spark-env.sh。然后编辑spark-env.sh
前面Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现HiveServer2负载均衡》，本文主要介绍如何使用HAProxy实现Kerberos环境下HiveServer2的负载均衡。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，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。
测试： Use testdb； Show tables; Select * from good_student_infos;
GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation
1、问题描述，启动azkaban的时候报如下所示的错误。之前使用azkaban是root用户，今天使用hadoop用户进行配置和使用，报这个错，说是root连接mysql拒绝了。 1 [hadoop@slaver1 azkaban-web-2.5.0]$ bin/azkaban-web-start.sh 2 Using Hadoop from /home/hadoop/soft/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 3 Using Hive from /home/hadoop/soft/
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