Hive客户端工具后续使用了Beeline 替代HiveCLI ，并且后续版本也会废弃掉HiveCLI 客户端工具,Beeline是 Hive 0.11版本引入的新命令行客户端工具,它是基于SQLLine...在嵌入式模式下，运行嵌入式的Hive(类似Hive CLI)，而远程模式可以通过Thrift连接到独立的HiveServer2进程上。...启动hiveserver2与beeline 服务 bin/hiveserver2 在启动hiveserver2服务以后，会发现光标静止不动，这不是执行完了的标志，是等待在等待 beeline -u jdbc...:hive2://localhost:10000/default -n root 启动beeline服务 通过jdbc 连接到beeline 就可以对 hive 进行操作了 2、beeline 的常用参数...connect url –连接不同的Hive2服务器 2、!exit –退出shell 3、!help –显示全部命令列表 4、!verbose –显示查询追加的明细
Hive Thrift服务 1.启动Thrift为前台服务： bin/hiveserver2 2.启动为后台服务： nohup bin/hiveserver2 \ 1>/var/log/hiveserver.log...\ 2>/var/log/hiveserver.err & 3.启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接 方式1 hive/bin/beeline 回车，进入beeline的命令界面...connect jdbc:hive2://mini1:10000， 安装提示输入用户名与密码（默认回车） 方式2 或者启动就连接： bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1...:10000 -n username mini1是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000， username是启动hive服务那个用户名=>50070管理页面的Browse Directory...页面=>Owner用户名 4.接下来就可以和Hive Shell那样做正常SQL查询了。
hive.metastore.uris 远程元数据存储的 Thrift URI。元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。...3.1 内嵌MetaStore 默认情况下，MetaStore 服务和 Hive 服务运行在同一个 JVM 中，包含一个内嵌的以本地磁盘作为存储的 Derby 数据库实例。 ?...这种配置方式成为本地配置，因为 MetaStore 服务仍然和 Hive 服务运行在同一个进程中，但连接的却是另一个进程中运行的数据库，在同一台机器上或者远程机器上。 ?...3.3 远程MetaStore 在远程模式下，MetaStore 服务和 Hive 服务运行在不同进程中。...启动服务 我们可以通过执行以下命令来启动MetaStore服务： hive --service metastore -p 9083 & 如果我们在 hive-site.xml 配置文件中指定了 hive.metastore.uris
放在 docker-hive路径下，cmd输入 docker-compose up -d，会部署hive相关的容器 docker-compose exec hive-server bash or docker...exec -it docker-hive_hive-server_1 /bin/bash 进入 hive-server 容器: hive 创建数据库： CREATE DATABASE IF NOT...EXISTS ai_data; show databases; 然后需要在容器内部署写hive的服务，发现镜像的 Python 版本是3.4 的，需要升级 2.1 升级镜像内的python环境...制作镜像 把上面做好的镜像打包为 ai_hive 版本 v3 docker commit -m "ai hive" docker-hive_hive-server_1 ai_hive:v3 这一步的目的是...=hive HIVE_SITE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionPassword=hive HIVE_SITE_CONF_datanucleus_autoCreateSchema
存储原理： hive的数据存储在HDFS上，hive的表其实就是HDFS的目录，hive没有自己的数据存储格式，存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引。...hive默认可以直接加载text文本文件等。创建表时，指定hive的数据的列分隔符与行分隔符，hive即可解析数据。...表： Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir...如果我有一个表table1，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/table1目录（这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/...由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。
: Error ，像安装 hive、oozie、ranger 等等服务都会遇到这个问题。...本文以安装 hive 服务为示例，给大家演示下如何解决 MYSQL Connection: Error 问题。...，执行： CREATE DATABASE hive character set utf8 collate utf8_general_ci; 建议每个服务创建对应的用户名，且控制好权限： CREATE...USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%'; FLUSH PRIVILEGES; #...刷新权限 三、总结 以上主要给大家演示了排查 hive 服务连接 mysql 异常时的解决思路，这种思路同样适用于 oozie、ranger 等依赖 mysql 的服务。
： bin/beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n hadoop 接下来就可以做正常sql查询了 1：将Hive作为一个服务器，其他机器可以作为客户端进行访问...2：然后寻找符合thrift的这种协议的客户端来连这个服务，然而hive自带这种客户端（我这里复制本台机器，弄了两个窗口）： ? 然后呢，就是开启了命令行客户端了，然后了连接你的hive即可。...connect jdbc:hive2//master:10000写成!connect jdbc:hive2//localhost:10000即可。...1 [root@master apache-hive-1.2.1-bin]# cd bin/ 2 [root@master bin]# ls 3 beeline ext hive hive-config.sh...connect jdbc:hive2://localhost:10000 2 Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000 3 Enter username
首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。...四、UDF 在Hive中很多时候都需要做一些复杂的计算或者逻辑处理，这时候Hive本身作为一个通用框架没法很好地支持，所以有了UDF（User Defined Function）。...1、使用UDF （a）如果是已经上传到Hive服务器的UDF，可以直接用 create temporary function dosomething as 'net.hesey.udf.DoSomething...2、编写UDF 编写UDF十分简单，引入hive-exec包，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法即可，方法的输入和输出参数类型就是当你在...Hive中调用时的输入和返回值。
Hive基础02、安装Hive 前置 开启【hdfs】，六个服务都要在。...start-all.sh jps 安装Hive 1、解压【Hive】 tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz 由于命名不合适，所以更换一下： mv apache-hive...-2.1.0-bin/ hive 2、修改配置 在“/opt/hive/conf”目录下拷贝“hive-default.xml.template”与“hive-env.sh.template”两个文件...，并将拷贝后文件的名称分别变为“hive-site.xml”与“hive-env.sh” cd /opt/soft/hive/conf/ cp hive-default.xml.template...hive-site.xml cp hive-env.sh.template hive-env.sh 3、添加环境变量 vi hive-env.sh export JAVA_HOME=/opt/soft
； 适合处理大数据：； 可扩展性强：可以自由扩展集群的规模，不需要重启服务而进行横向扩展； 容错性强：可以保障即使有节点出现问题，SQL 语句也可以完成执行； 1.2.2 缺点 Hive 不支持记录级别的增删改操作...如上图所示： Hive 提供了 CLI（hive shell）、JDBC/ODBC（Java 访问 hive）、WeibGUI 接口（浏览器访问 hive）； Hive 中有一个元数据存储（Metastore...元数据包括表名、表所在数据库、表的列名、分区及属性、表的属性、表的数据所在的目录等； Thrift Server 为 Facebook 开发的一个软件框架，可以用来进行可扩展且跨语言的服务开发，Hive...通过集成了该服务能够让不同编程语言调用 Hive 的接口； Hadoop 使用 HDFS 进行存储，并使用 MapReduce 进行计算； Diver 中包含解释器（Interpreter）、编译器（...6.Reference 尚硅谷Hive教程(新版hive框架详解) Hive学习之路 （一）Hive初识 Hive内部表与外部表的区别
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...： set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意： hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算 通过设置以下参数开启并行模式： set hive.exec.parallel=true; 注意：hive.exec.parallel.thread.number...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...sum,count时使用） 通过设置以下参数开启在Map端的聚合： set hive.map.aggr=true; 相关配置参数： hive.groupby.mapaggr.checkinterval
Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下，数据是经过序列化后存储在该目录中。...同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中，如NFS或本地文件系统。...Hive的整体架构图如下: ?...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区...它会通过Hive client来访问MetaStore的元数据。
(as of Hive 0.9.0)....(As of Hive 0.10.0; bug with float types fixed in Hive 0.14.0, decimal type support added in Hive 0.14.0...(As of Hive 1.1.0.)....(As of Hive 0.8.0.)....(As of Hive 0.10.).「将结构体数组提取出来并插入到表中」 9.Reference Hive学习之路 （九）Hive的内置函数 LanguageManual UDF
》，本篇文章主要介绍如何在Hue中集成Hive2.3.3服务。...1.8.0_131 2..环境准备 ---- 已安装好Hive2.3.3的HiveMetastore和HiveServer2服务,Fayson的测试环境如下： IP HOSTNAME 说明 172.31.5.171...-1.compute.internal HiveServer2服务 确保HiveMetastore和HiveServer2服务正常。.../lib/hive-exec-2.3.3.jar hive-exec.jar （可左右滑动） ? 完成如上操作后需要重启HiveServer2服务。...保存配置回到CM主页根据提示重启相应服务。 ? 重启完成 ? 4.登录Hue验证 ---- 1.登录Hue查看Hive服务下default库下的表 ? 与命令行显示结果一致 ?
Hive基础06、Hive引入数组 目录 Hive基础05、Hive引入数组 1、建表语句 2、创建【arrayInfo.txt】 3、上传到【/soft/temp/】 4、引入数组操作 ----...外部表在建表的同时必须指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。...5、CLUSTERED BY 对于每一个表（table）或者分区， Hive 可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分，Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中...8、LOCATION 定义 hive 表的数据在 hdfs 上的存储路径，一般管理表（内部表不不要自定义），但是如果定义的是外部表，则需要直接指定一个路径。
Hive是什么？ 由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计，后称Apache Hive 的开源项目。 Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构。存储用HDFS，计算用MR。...同时Hive还定义了类SQL语言--Hive QL，允许用户进行和SQL相似的操作。他可以将结构化数据的数据文件转化为一张数据表，并提供简单的查询功 能。可以将SQL转化为MapReduce语句。...Hive可以理解成为一个工具，不存在主从结构，不用安装到每台机器上，只需要安装几台就行了。 默认数据库：derby，后期转换成关系型数据库mysql。...看看下图hive在Hadoop生态系统中的位置。 ? 接着看下Hive体系结构。 ? Meta store引进元数据。 HDFS和MapReduce。
前提：开启hadoop，关闭safe模式（关闭safe模式命令：hdfs dfsadmin -safemode leave） （1）创建一个数据库hive_test ?...（2）切换到hive_test ? （3）在数据库里面创建表hive_table ?...注意：这里的数据类型的写法和mysql不是很像，因为我们是从一个结构数据直接导入到我们的hive中，所以不需要在后面加括号写多大的数据，并且后面的row format跟的东西是我们以逗号将数据分开。...在hive目录下： ? 在warehouse目录下： ? 找到了我们的hive_test表，并且在hive_test.db目录下能找到我们创建的hive_table表： ?...（6）将此文件导入hive_table中 ? （7）查看数据是否加入成功 ? ? ? 可见导入成功 （8）再次查看hdfs ? 可见，相当于将此文件复制到了hdfs下
mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。...这里用mysql的测试服务器，ip位192.168.1.214，新建hive_remote数据库，字符集位latine1 thrift://192.168.1.188:9083 注：这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了...2.Remote分开：将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分 服务端配置文件（因为服务端需要和Mysql通信，所以服务端需要Mysql的lib安装包到Hive_Home/conf目录下...:9083 启动hive服务端程序 hive --service metastore 2>&1 >> /
（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hive数据平台的demo， 具体用法可见：http://www.cnblogs.com/gpcuster.../archive/2010/02/25/1673480.html 使用HIVE的WEB界面：HWI 3， hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式，nohup ....开源工具phphiveadmin就采用的这种方式，这种方式其实启动了一个 Hive Thrift Server ，允许你使用任意语言 与hive server通信，所以如果你不会java，语言将不会成为问题
Hive降低了将这些应用程序转移到Hadoop系统上的难度。凡是会使用SQL语言的开发人员都可以很轻松的学习并使用Hive。...如果没有Hive，那么这些用户就必须学习新的语言和工具，然后才能应用到生产环境中。另外，相比其他工具，Hive更便于开发人员将基于SQL的应用程序转移到Hadoop中 。...如果没有Hive，那么开发者将面临一个艰巨的挑战，如何将他们的SQL应用程序移植到Hadoop上。 Hive不是一个完整的数据库。...Hadoop以及HDFS的设计本身约束和局限性地限制了Hive所能胜任的工作。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中。...传统数据库中在秒级别可以完成的查询，在Hive中，即使数据集相对较小，往往也需要执行更长的时间。 引自Hive编程指南
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