在使用Hive CLI客户端执行SQL语句时，默认的日志输出在/tmp/${user}/目录下，由于tmp目录的空间大小有限，需要为Hive CLI客户端指定日志输出目录，但在Cloudera Manager上不支持为Hive CLI客户端配置日志输出目录。本篇文章Fayson主要介绍如何为Hive CLI运行时指定日志输出目录。
在Linux系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时，有时我们需要查看Hive相关的进程信息，以便监控和管理。本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。
CDH集群中有数据管理的组件Cloudera Navigator，本文档主要介绍这个组件的其中一个功能：审计，Cloudera Navigator审计可以从选定的集群服务收集一些事件，用户可以在控制台查看这些审计的日志，可以使用可配置的过滤器进行搜索，快速得到相关的信息，并且可以将这些信息导出为CSV或JSON文件。下面会对审计功能的使用进行一些测试。
10W新会员：dws_member_add_day（dt=08-01）「明细数据」
将Mysql安装包上传到服务器上，然后解压压缩包，使用命令:unzip mysql-libs.zip
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲，Tez 组成非常简单，只有两个组成部分： 数据处理管道引擎，其中一个引擎可以输入，处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机，通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中，以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘，但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG（有向无环图）来组织MR任务。核心
Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，但是各有不同侧重，那么我们为什么要同时使用这两个工具呢?单独使用Hive或者Impala不可以吗? 一、介绍Impala和Hive
本文描述了一次CDH集群中，Hive锁表导致集群元数据MySQL的Hive MetaStore锁表，从而引起CM服务中断并且无法重启的异常分析。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》，同时Flink也提供了SQL Client的能力，可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群，而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成，主要有如下两个目的：
由于容器化易管理、易扩容等优点，越来越多的组件都开始迁移到容器上，k8s作为容器化的事实标准，受到了越来越多的人的青睐，由于我们目前很多web开发的组件也是部署到k8s上的，为了后续运维更加方便，我把我们用到的一些大数据组件都迁移到了k8s，包括hive、trino、flink、clickhouse等等。
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
随着大数据技术日趋成熟，行业生态愈发完善，腾讯云大数据团队服务的大客户越来越多。在笔者服务的众多大客户之中，PB级海量数据已经成为常态。笔者负责大数据技术支持的某个腾讯云大数据项目，单张数据表的行数超过万亿级、数据量PB级，而且还需要对万亿级数据表做表与表的多维分析。比如本文介绍的故障排查过程，客户提交的就是 “万亿级大表 join 普通表” 的海量数据关联多维分析任务。这类任务，如果不对大数据平台进行优化，往往很容易运行失败，而且排查过程异常艰难。
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
注：Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6，操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务，记录下。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
Ranger资源映射服务器（Resource Mapping Server：RMS）可以将访问策略从Hive自动转换为HDFS。
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时，我们需要考虑一些优化策略，以提高插入性能和效率。
在使用Hive进行数据分析时，有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况，这会导致数据解析出现问题，影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
日志中包括很多数据，我们今天只用到IP、帐号、访问的网址作为示例。在真实的项目中（如某宝），通过javascript的事件，可以将你在某个商品链接上停留的时间都采集记录一下来。这些日志通过flume脚本采集到HDFS中长期存储起来。
随着集群使用时间的增长，在Impala中执行DDL语句消耗的时间越来越长，排查该问题时进行测试，create一张表的耗时达到4-5s，drop一张表的时间5-10s，该问题影响了Impala的日常跑批工作。
在Cloudera Manager修改了服务的客户端配置后，执行部署客户配置报如下异常：
以上案例需要用到的处理器有：“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
grep 由于内置高效的字符串搜索算法，兼容各种风格的正则，且功能众多，有着 linux 下字符串处理三剑客之一的称号，但是到了如今的大数据/分布式时代，这种单机时代的工具显得有些廉颇老矣。。。 1、需求背景 我们经常会遇到需要在 hadoop 上查找原始日志，校对 ETL 数据的情况，往往很多同学直接用的老办法： hadoop fs -cat /M_track/$yesterday/* | grep ooxx | wc -l 这种情况下是要把分布在整个集群上的日志都拉到单机上 grep 然后 wc，这是一
1. Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的：/user/hive/warehouse路径下。
在CDP-DC集群中，hive服务默认只有Metastore角色，Hive Server角色需要在Hive on Tez服务中，Hive默认使用Hive on Tez引擎。
本文的安装参照了官方的文档：GettingStarted，将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
Flink读取Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 数据写入Iceberg-DWD层也是复用第一个业务代码，这里只需要在代码中加入写入Iceberg-DWD层代码即可，代码如下：
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。
支持以下文件类型：Text, SequenceFile, RCFile, ORC 此外，需要有远程的Hive元数据。 不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce，只需要HDFS。
RegexSerDe 可以从 Hive 两个jar文件的类中获取，hive-serde-<version>.jar中的 org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe 以及 hive-contrib-<version>.jar 中的 org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe。
华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
flume，版本1.7.0，主要用来从业务系统收集数据以及从jms收集数据。
在集群中进行Hive-On-Spark查询失败，并在HiveServer2日志中显示如下错误：
GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation
2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐
你现在可以在Cloudera Enterprise 6.3中使用OpenJDK 11，在集群中安装OpenJDK 11时，默认使用G1GC为CDH大多数服务作为垃圾回收机制，这可能需要进行调优以避免内存过量使用。
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
hive是数据分析人员常用的工具之一。实际工作中，使用hive基本都是在linux shell环境下。运行hiveSQL的方式有以下几种。
脚本说明 createtb.sh：创建hive表，触发监控目录脚本 monitor.sh：监控目录，根据文件变化自动触发导入hive表 loadtb_all.sh：第一次将文件导入hive表（第一次建表时触发） loadtb_mid.sh：第N此件文件导入hive表（监控文件添加时触发） 脚本上传 ## 给 /home/hive/ 目录下的所有脚本赋予执行权限 chmod +x /home/hive/*.sh ## 如果脚本在windowns环境下编辑，需要将脚本转化为unix格式
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 ---- 本篇文章主要介绍如何在CDH集群中配置及部署Hive2.3.3版本的服务，在配置及部署Hive2服务的同时不停用CDH集群默认的Hive服务。 内容概述 1.环境准备 2.配置及部署Hive2.3.3服务 3.Hive2.3.3服务启动及功能验证 测试环境 1.CM和CDH版本为5
登录 https://localhost:8443 注意是https，采用的是jetty ssl链接。输入账号密码azkaban/azkanban（如果你之前没有更改的话）
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
