在每一个节点上安装hive,每一个hive是拥有一套自己的元数据,每个节点的库,表就不统一。所以安装一个MySQL让其他的节点都连接这一个MySQL。
hive 的下载地址为: https://archive.apache.org/dist/hive/
hive服务端安装好之后,服务端如何连接使用? * 服务端需要启动hive metastore服务,客户端才能远程使用hive元信息
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台,设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合,让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据,这些数据来源就是hdfs上,hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》,内容来源于官方的:GettingStarted,将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1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。
元数据服务(metastore)作用是:客户端连接metastore服务,metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务,就可以有多个客户端同时连接,而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码,只需要连接metastore 服务即可。
之前的文章中我们提到了Hive是Hadoop生态系统中的重要的成员之一,允许用户使用类似SQL的方式,很方便地进行离线数据的统计分析。本节我们就在Hadoop集群的基础上进行Hive的安装与配置。
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。
这里我们选用hive的版本是3.1.0这个release版本,可以兼容我们对应的hadoop3.x的版本
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作,为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase,文本前面也介绍下Hive的安装过程,如何Hive已经完成安装,可跳过前面即可。 实验环境: cetnos7.4
安装hive包 [CDH下载地址](http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/) 1、将hive-0.13.1-cdh5.3.10.tar.gz使用WinSCP上传到sparkproject1的/usr/local目录下。 2、解压缩hive安装包:tar -zxvf hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 3、重命名hive目录:mv hive-0.13.1-cdh5.3.6 hive 4、配置hive相关的环境变量 vi /etc/profile
如果提示-bash: wget: 未找到命令,请先执行 yum install wget 安装
将MySQL的驱动jar包上传至虚拟机,然后将该jar包复制到hive安装路径下的lib文件夹中
在《大数据之脚踏实地学09--Hive嵌入式安装》一文中我们详细介绍了Hive嵌入式的安装流程,即默认使用Hive的内置Derby数据库作为元信息的存储。但这样做存在一个非常大的弊端,那就是无法让多用户(即客户端)在同一个目录下同时访问数据库,这显然是有问题的。最常用的解决方案就是使用MySQL存储元信息,MySQL可以安装在master机器中,也可以安装在别的机器中。
摘 要 本文介绍hive工具的安装及整合mysql 下载Hive 点击hive官方下载 hive目前两个运行版本分为两个分支:1.x 、2.x 1.x主要是运行在MapReduce上面。 2.x主要运行在Spark上面。 安装及配置 上传并解压Hive 将Hive上传到hadoop集群服务器/itunic/目录下,并解压到当前目录。 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.将hive配置到环境变量 vi /etc/profile #set hive env ex
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
这是一篇工具类的文章,工欲善其事必先利其器,要分析调试hive源码,必须搭建一套hive的运行环境。还记得第一次搭建hive源码调试环境,用了一个月的时间,才完全跑通整个调试过程。中间遇到各种各样莫名奇妙的问题,也有好多次想放弃,幸好坚持了下来。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
是否继续?[y/N]:y 2.下载 mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm 的 YUM 源:
最近一个数据分析朋友需要学习 Hive,刚好我也想学,便利用手头的服务器搭建一个学习环境,但是搭建过程中,发现网上的教程很多过时了,而且部署过程中,很多地方走不通,博主也没有给出对应的说明。花了大力气才从各种资料中完成 Hadoop、Mysql、Hive 三者的部署。
0、安装前提 安装配置jdk与hadoop 安装配置好mysql 1、下载上传 下载hive,地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 上传到指定位置scp apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz root@Carlota1:/usr/local/apps 2、解压安装 tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz mv apache-hive-3.1.2-bin hive-3.1.2 3、修改环境变量/etc/pro
一、安装前准备 1. 安装配置Hadoop,见http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 2. 下载安装包 mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz 二、安装MySQL 1. 解压 tar -zxvf mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 mysql 3. 建立数据目录 mkdir /home/grid/mysql/data 4. 编辑配置文件~/.my.cnf内容如下 [mysqld] basedir=/home/grid/mysql datadir=/home/grid/mysql/data log_error=/home/grid/mysql/data/master.err log_error_verbosity=2 5. 初始化安装,并记下初始密码 mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --initialize 6. 启动MySQL mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --user=grid & 7. 登录MySQL,修改初始密码 mysql -u root -p mysql> ALTER USER USER() IDENTIFIED BY 'new_password'; mysql> exit; 8. 在/etc/profile中添加环境变量 export PATH=$PATH:/home/grid/mysql/bin 三、安装配置hive 1. 解压 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/apache-hive-1.2.1-bin hive 3. 建立临时目录 mkdir /home/grid/hive/iotmp 4. 建立配置文件hive-site.xml cp ~/hive/conf/hive-default.xml.template ~/hive/conf/hive-site.xml 5. 新建配置文件hive-site.xml,内容如下:
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。
2.如果出现如下截图内容,则认为安装了mysql(CentOS6.5默认自带安装了mysql)
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
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。 最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
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为一张表,并
(3)修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
本文节选自《Netkiller Database 手札》 CentOS 7.3 + Server JRE 1.8 + Hadoop-2.8.0 + Hive-2.1.1 第 63 章 Apache
关于Hive的配置 1. 安装Mysql 在集群中选择一台节点进行安装mysql yum -y install mariadb-server mariadb 开启服务并配置开机自启 systemctl start mariadb.service systemctl enable mariadb.service 设置密码,第一次登录时密码为空,之后设置使用sql语句设置密码 mysql -u root -p # 登录之后,先查看database
Hive 简介 Hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据。它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理。我们可以把 Hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际上这些数据是分布式存储在 HDFS 中的。 Hive 经过对语句进行解析和转换,最终生成一系列基于 hadoop 的 map/reduce 任务,通过执行这些任务完成数据处理。 Hi
默认情况下,Hive会使用Derby来存储元数据(主要是表、列、分区Partition的信息)。Derby是一个嵌入式的本地数据库,只能单进程进行访问,不允许多个连接。因此,Derby只适合本地测试,不适合用在生产环境。Hive支持使用单独的数据库来存储元数据,比如MySql、PostgreSql等,本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。
本文介绍了如何使用HiveServer2和HiveServer1的配置和连接,以及如何使用Hive进行数据表创建、查询、删除等操作。同时,还介绍了一种通过Java API的方式对Hive进行操作的方法。另外,还探讨了如何通过使用MySQL的存储引擎来存储Hive的数据,以及如何使用MySQL的客户端工具来连接Hive和查询数据。最后,还介绍了一种通过配置防火墙来解决问题的方式。
默认情况下,Hive的元数据是存储到Derby中的,这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库,类似于Sqlite。但是这样就会出现一个情况:Derby是单例的,当你在一个终端打开了hive时,在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题,并且也更方便迁移和备份。
1 假设Hadoop已经安装并配置正确,MySQL已经正确安装 2 为支持Hive的多用户多会话需求,需要使用一个独立的数据库存储元数据。 这里选择MySQL存储Hive的元数据,现在为Hive创建元数据库: mysql> create database hive; mysql> create user 'hive' identified by '123456'; mysql> grant all privileges on *.* to 'hive'@'%' with grant option; f
表在创建时,有分隔符属性,这个分隔符属性,代表在执行MR程序时,使用哪个分隔符去分割每行中的字段! 查看表(实际在HDFS中也是一个文件)中的所有内容(包括分隔符):
3 复制hive-default.xml.template,得到一份hive-site.xml
Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计(分析框架)。 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为一张表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序。
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Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
hive由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,是基于Hadoop之上的,文件是存储在HDFS上的,底层运行的是MR程序。hive可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能。
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
配置文件都在/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/etc/hadoop
下载安装mysql 下载并安装MySQL官方的 Yum Repository wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 使用上面的命令就直接下载了安装用的Yum Repository,大概25KB的样子,然后就可以直接yum安装了。 yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 下面就是使用yum安装MySQL了 y
所有操作开始前,先确定hadoop版本已经装好。具体可以看我的另一篇博客 搭建hadoop3.x
# hadoop-env.sh 配置 export JAVA_HOME=`absolute path` # core-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/path/to/tmp</value> </property> </configuration> # hdfs-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration>
8. 配置 /opt/apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml
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为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
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