Hive Metastore(HMS)是一项单独的服务,不是Hive的一部分,甚至不必位于同一集群上。HMS将元数据存储在Hive、Impala、Spark和其他组件的后端。
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive,并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作,例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming,通过 HMS 直接进入 Hive,其中通常适用基于存储的权限。
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。
GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation
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。
tar xivf apache-hive-3.1.2-bin -C /opt/hive/
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。
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是,如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark,它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
hive standalone metastore 3.1.2可作为独立服务,作为spark、flink、presto等服务的元数据管理中心,然而在现有的hive授权方案中只有针对hiveserver2的授权,所以本文针对hive standalone metastore独立服务使用ranger对连接到hive metastore的用户进行授权访问,以解决hive standalone metastore无权限验证问题。
两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
了解Apache Hive 3的主要设计功能(例如默认的ACID事务处理)可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。
本文介绍了如何使用Spark SQL来读取和写入Hive数据表,并介绍了Spark SQL对Hive元数据的操作。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
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。
http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554
1.非root用户连接mysql服务时,报如下错误, ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动,启动mysql服务时候,一直失败,sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。 2.安装hive和mysql完成后,将mysql的连接jar包拷贝mysql-connector-java-x.x.xx-
在安装hive之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
下载文件mysql-connector-java-5.1.43.jar放到hive/lib下
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
数据库、表、函数等 Hive 对象的定义存储在 Metastore 中。 根据系统的配置方式,统计数据和授权记录也可能存储在那里。 Hive 和其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析、授权和有效执行用户查询。
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Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
熟悉spark sql的都知道,spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化);
这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊,毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= =
Hive Metastore作为元数据管理中心,支持多种计算引擎的读取操作,例如Flink、Presto、Spark等。本文讲述通过spark SQL配置连接Hive Metastore,并以3.1.2版本为例。
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
下载 mysql-connector-java-5.1.47.jar ,添加到 lib目录下
3 复制hive-default.xml.template,得到一份hive-site.xml
在进行CDH集群安装部署的时候,官方提供了三种方式,parcels、packages以及tarball,官方推荐使用parcels的方式进行安装,这也是最常用的安装方式,通常我们使用CM图形化界面的操作方式来安装CDH集群,本文档将介绍的是官方提供的另一种安装方式,使用packages安装,即rpm包的方式进行CDH集群的安装,并且本次安装是使用没有CM的方式进行安装。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
1.自从spark2.0.0发布没有assembly的包了,在jars里面,是很多小jar包
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。
在前面的文档中,介绍了在有CM和无CM两种情况下使用rpm方式安装CDH5.10.0,本文档将介绍如何在无CM的情况下使用rpm方式安装CDH6.2.0,与之前安装C5进行对比。
本篇博客,博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行…话不多说,直接上车!
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:Delta、Iceberg 和 Hudi,但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践,本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓,本文算是这篇文章的前置铺垫。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你。
不要使用此安装方式,讲述这种安装方式,仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到,我连环境变量都没有配置。
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统,构建在HDFS之上,它提供了类似SQL的语法(HQL),可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询,使得对数据的管理和检索更为便利。
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
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。
Hive Metastore (HMS) 是一种服务,用于在后端 RDBMS(例如 MySQL 或 PostgreSQL)中存储与 Apache Hive 和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive 和其他服务共享元存储。与 HMS 的连接包括 HiveServer、Ranger 和代表 HDFS 的 NameNode。
1、 准备环境 1, 软件准备 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hive-- apa
1、解压到指定位置tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/apps/ 2、改名mv apache-hive-3.1.2-bin/ hive-3.1.2 3、在·conf·目录下添加Hadoop安装路径mv hive-env.sh.template hive-env.sh
这周真的是忙出天际,趁这会儿下班,赶紧补补文档,之前有说要整整血缘这块儿,源码都看好了,但没有展示的地方。
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。
Spark SQL on Hive是Shark的一个分支,是HIVE执行分析引擎的一个重要利器。在Spark 1.5.1的时候,可以非常简单地在spark shell中进行Hive的访问,然而到了Spark 1.5.2时,发现进入Spark Shell的时候,总是出现报错,其原因总是无法访问hive的metastore,从而无法进行各种操作,相当的烦人的。 看了说明,说是要配置hive thrift服务,然而总是报各种失败! 困扰了很多天,终于搞定了。于是在这边将过程写下来。
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
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