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hive hbase 安装

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弹性 MapReduce

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  • 如何映射 Hbase表

    使用 Hive 来映射 Hbase 表,可以使用 Hive 来读取 Hbase 上的数据,使用 Hive-SQL 语句在 Hbase 表上进行查询、插入等操作。在创建 EMR 集群时需要在软件配置界面选择 Hive、Hbase 组件。 Hive 等相关软件安装在路径 EMR 云服务器的 usrlocalservice 路径下。表切换到 Hive 文件夹下,并且连接到 Hive 上:$ cd usrlocalservicehive$ binhive接下来创建一个 Hive 外部表让它映射到第二步中创建的 Hbase 表上:hive> ) STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler WITH > SERDEPROPERTIES(hbase.columns.mappingHive 表到 Hbase 表的映射。
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  • Hadoop集群搭建Linux环境准备基础配置安装HadoopHA集群安装HIVE安装MySQL安装HBASE安装Flume问题总结

    http:mirrors.tuna.tsinghua.edu.cnapachehive安装位置随便安装到那台机器都都可以,先解压tax -zxvf apache-hive-1.2.2-bin.tar.gz6.2配置文件添加一个hive-site.xml配置文件 javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql:centos81:3306hive?这里选择的是mysql数据库,所以还需要提供一个mysql驱动包,这里是:mysql-connector-java-5.1.46.jar启动cd hive-1.2.2 binhive如果你已经安装好了mysql之后,就可以用一些hive的语法了。Hive中还有很多概念,这里就不做过多结算了。安装MySQL这里安装MySQL的目的就一个:保存HIVE中的元数据。
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  • 弹性 MapReduce

    ,通过 API 使用 Hbase,Spark On Hbase,MapReduce On Hbase,Phoenix 客户端环境准备,Phoenix 客户端使用,Hive 基础操作,Hive 最佳实践,加载 json 数据实践,YARN 标签调度实践,词汇表,设置标签,内网 WebUI 访问操作指南,HBase 迁移指导手册,Hive 迁移指导手册,Kafka 数据通过 Flume 存储到 Hive支持 LLAP,YARN 作业日志转存 COS,Druid 监控指标,HDFS 监控指标,YARN 监控指标,HBASE 监控指标,HIVE 监控指标,ZOOKEEPER 监控指标,SPARK 监控指标客户端环境准备,Phoenix 客户端使用,Hive 基础操作,Hive 最佳实践,基于对象存储 COS 的数据仓库,如何映射 Hbase表,Phoenix JDBC 使用,Phoenix 最佳实践,支持 LLAP,YARN 作业日志转存 COS,Druid 监控指标,监控指标,HDFS 监控指标,YARN 监控指标,HBASE 监控指标,HIVE 监控指标,ZOOKEEPER 监控指标,SPARK
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  • 【乐尚云】Hadoop Hbase Hive安装部署维保

    1.分析客户需求 2.提供解决方案 3.安装部署 4.性能调优
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  • hive_学习_02_hive整合hbase(失败)

    版本为: 5.9.3mysql :  5.1.73 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3 hbase-1.2.0-cdh5.9.3hive-1.1.0-cdh5.9.32.安装mysql3.安装hadoop 参考:hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机)4.安装 hbase参考:hbase_学习_01_HBase环境搭建(单机)5.安装hive参考:hive_学习_01_hive环境搭建(单机和HBase的通信意图Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图所示2.Hive整合HBase后的使用场景:(一)通过Hive把数据加载到HBase中,数据源可以是文件也可以是Hive中的表。(二)通过整合,让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。五、hive整合hbase因为Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-.jar工具类来实现
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  • Hive篇---Hive与Hbase整合

     一、前述Hive会经常和Hbase结合使用,把Hbase作为Hive的存储路径,所以Hive整合Hbase尤其重要。二、具体步骤hive和hbase同步https:cwiki.apache.orgconfluencedisplayHiveHBaseIntegration 1、把hive-hbase-handler-1.2.1.jar  cp到hbaselib 下    同时把hbase中的所有的jar,cp到hivelib 2、在hive的配置文件增加属性:      hbase.zookeeper.quorum    node5= xyz); 注意:1. hive  是hbase的客户端数据在Hbase中存储。需要知道hbase的zookeeper集群。。2. 映射关系:?3. 外部表不可以,因为hive不管理数据,所以不会帮hbase创建表,得在hbase中先创建表。所以最好创建外部表!!!
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  • Hive 支持 LLAP

    apache hive 从 Hive 2.0 版本引⼊了 LLAP(Live Long And Process),2.1版本进⾏了⽐较⼤的优化,可以说 hive 已经⾛向了内存计算。⽬前 hortonworks 测试 llap + tez ⽐ hive1.x 快了25倍。执行引擎LLAP 在现有的 process-based Hive 执行中工作,以保持 Hive 的可伸缩性和多功能性。它不会替换现有的执行 model,而是会增强它。安装 hive-llap进入 EMR 购买页。选择产品版本:EMR-V2.3.0。在【可选组件】列表中,选择【TEZ 0.9.2】后就会默认安装 hive-llap,安装目录位于 usrlocalserviceslider。
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  • Hadoop Hive Hbase Kylin 环境搭建

    # 安装版本| SoftWare | Version || ------------- |:-------------:|| JDK | 1.8 || Hadoop | 2.7.3 || Hive |2.1.1 || Hbase | 1.3.0 || MySQL | 5.7.17 || Kylin | 1.6.0 |以上全部运行、大概至少需要2GB内存一、搭建Hadoop环境 安装JDK(1.8)(&useSSL=false) 安装Hive(2.1.1) hive需要创建一个叫“元数据库”的东西,需要一个数据库来支持,比如MySQL由于使用MySQL.-dbType mysql -initSchema 三、搭建Hbase环境 安装Hbase(1.3.0) http:hbase.apache.org下载地址此版本自带Zookeeper # 设置环境变量# 设置 hbase-site.xml hbase.tmp.dir homelpe234hbase-tmp 四、搭建Kylin环境 安装Kylin(1.6.0) http:kylin.apache.orgdocsinstallindex.html
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  • Hive与Hbase整合

    Hive与Hbase整合1.文档 Hive HBase Integration2.拷贝jar文件2.1.把Hbase的lib目录下面的jar文件全部拷贝到Hive的lib目录下面cd homehbaselibcp.* homehivelib2.2.把Hive的lib目录下面的hive-hbase-handler-0.13.1.jar拷贝到Hbase的lib目录下面cp homehivelibhive-hbase-handler表中插入数据--插入数据put hbase_to_hive_t_user, 1, cf_user_info:name,Tomput hbase_to_hive_t_user, 1, cf_user_info,18put hbase_to_hive_t_user, 3, cf_user_info:name,Stevenput hbase_to_hive_t_user, 3, cf_user_info:age);6.1.在Hive中查询Hbase表里的数据select * from hive_access_hbase_table_t_user; hive> select * from hive_access_hbase_table_t_user
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  • Hive+Hbase关联

    在之前的章节中我们已经一同学习的Hive和HBase相关的知识,但是Hive和HBase都存在各自的问题,Hive实时性不强单条写入数据慢,HBase查询能力差不具备复杂查询的能力,但是Hive和HBase使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询,一方面可以通过Hive来补充Hbase在结构查询场景的不足,一方面Hbase可以作为Hive的一个数据源优点2.准备环境要结合使用hbase在hive所在的节点上必须要配置hbase 大家发现在运行HIVE命令的时候会出现,缺少hbase 可以看到hive默认就已经开始支持hbase了which: no hbase定义在hbase的列族hbase里自动建好hbase_table_1这个表然后在Hive和Hbase查看表hive> SHOW TABLES;OKhbase_table_1Time taken: 0.014Hive中的表同时也会影响到Hbase中的数据上面是在创建Hive的表的时候一同创建了Hbase的表一般的情况Hbase的数据可能先存在要怎么关联到Hive中(这类是外链表删除Hive中的表不影响Hbase
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  • HBase和Hive整合

    ----HBase版本:1.2.6 Hive版本:1.2.1----1. 把HIVE_HOMElibhive-hbase-handler-1.2.1.jar 复制到HBASE_HOMElib下2.把HBASE_HOMElib下所有的jar 复制到HIVE_HOMElib下# -n 表示对于目标路径下已经存在的文件,则不复制过去cp -n $HBASE_HOMElib* $HIVE_HOMElib3修改hive-site.xml文件,增加hbase的zookeeper集群信息 hbase.zookeeper.quorum node01:2181,node02:2181,node03:2181 hive表关联的hive表,需为外部表关联所有列CREATE EXTERNAL TABLE hive_student (key string,info map)STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandlerWITH说明1-3步骤不是必须的,如果没有进行1-3步骤的设置,那么想要让hive和hbase整合,每次进入hive命令行后,需要进行如下配置:(1) 指定 hbase 所使用的 zookeeper 集群的地址
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  • Hbase与hive整合

    hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler);with serdeproperties : 指定属性,这里指定Hbase表和hive的字段映射关系,注意这里的字段个数和顺序必须和前面Hive表的属性保持一致。第一个字段:key映射到Hive中的sname字段,后面字段依此类推。加载数据,可以通过Hive支持的insert overwrite方式将一个表的数据导入HBase.创建表和插入数据create hbase_test,{NAME => cf1}put hbase_test,a,cf1:v1,1创建hive外部表create external table lecture.hbase_test,rk2,cf2:col2,101put hbase_test2,rk2,cf2.col3,102扫描表查看数据scan hbase_test22、Hive Map(1)通过Hive建表create table
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  • 通过 Thrift 使用 Hbase

    创建 EMR 集群时需要在软件配置界面选择 Hbase 组件。2.因为 EMR 集群的 Hbase 默认集成了 Thrift,所以不需要再进行安装配置,使用以下命令查看 Thrift Server 是否已经启动:$ jps4711 ThriftServer可见 Thrift准备数据使用 Hbase Shell 在 Hbase 中新建一个表,如果您使用过 EMR 的 Hbase 并且创建过自己的表,那么该步骤可以略过:$ hbase shell hbase(main):001中的表首先需要安装 Python 依赖包,切换到 root 用户下,密码即为创建 EMR 集群时您设置的密码,先安装 python-pip 工具再安装依赖包:$ suPassword: *******保存后直接运行程序,会直接在控制台输出 Hbase 中的存在的表:$ python Hbase_client.py 使用 Python 创建一个 Hbase 表新建一个 Python 文件 Create_table.py
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  • hbase mapping hive error

    hbase mapping hive error error msg message:org.apache.hadoop.hive.serde2.SerDeException org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe在创建hivehbase相关联的表时,hbase表结构默认会有一个字段key,如果没有一个显示的字段key那么在创建表的进修,会自己创建,这样hive对应的表就会出现问题,所以在hive对应的表里一定要加上cust_pinyin` string comment 客户名称对应的拼音全拼,`phone_num` string comment 客户电话)STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandlerWITH;CREATE EXTERNAL TABLE ods.hbase_mapping_crm_client_details(`row_key` string comment hbase rowkey,`cust_idcust_pinyin` string comment 客户名称对应的拼音全拼,`phone_num` string comment 客户电话)STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandlerWITH
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    浏览:221
  • hive与hbase区别

    1、hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce。2、hive是面向行存储的数据库。3、Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑。4、HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表5、hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql。6、hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存hash表,搜索引擎通过它来存储索引,方便查询操作。7、hbase是列存储。
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  • CDH impala hive hbase 整合

    impala hive hbase 整合 ? 最终达到的效果是这样的:hbase是数据的存储中心。impala、hive可以增查habse数据,不支持insert overwrite impala hive hbase的增删改在三者任何之一处操作,另两处均可以查到1、habse 创建表 createstring, user_type tinyint, gender string, birthday string)ROW FORMAT SERDE org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDeSTOREDBY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandlerWITH SERDEPROPERTIES (hbase.columns.mapping = :keyFORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe’ STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler
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  • 通过 API 使用 Hbase

    HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统;Hadoop MapReduce 来处理 HBase 中的海量数据;Zookeeper 来做协同服务。使用 Hbase Shell在使用 Hbase Shell 之前请登录 EMR 集群的 Master 节点。登录 EMR 的方式可参考 登录 Linux 实例。更多的 Hbase shell 指令请查看 官方文档。3.通过 API 使用 Hbase首先 下载并安装 Maven,配置 Maven 的环境变量,如果您使用 IDE,请在 IDE 中设置 Maven 相关配置。可切换到 hbase shell 中使用list命令来查看使用 API 创建的 Hbase 表是否成功。如果成功可使用scan命令来查看表的具体内容。
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  • Hive 基础操作

    Hive 基础操作演示了如何在 EMR 集群上创建表以及通过 Hive 查询表。1.Hive 等相关软件安装在路径 EMR 云服务器的usrlocalservice路径下。 2. 准备数据首先登录 EMR 集群中的任意机器,推荐登录到 Master 节点。$ hive用户也可以使用-h参数来获取 Hive 指令的基本信息。-u jdbc:hive2: $host: $port -n hadoop -p hadoop 创建 Hive 表无论以 Hive 模式还是 beeline 模式成功连接到 Hive 数据库后,Hive-SQL的执行语句都是一样的,现在以 Hive 模式执行 Hive-SQL。
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  • hdfs hbase hive hbase分别的适用场景

    你可以用Hadoop作为静态数据仓库,HBase作为数据存储,放那些进行一些操作会改变的数据。hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库,而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行?什么场景下应用Hbase?Hive和Pig都可以与HBase组合使用,Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单?想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop 。Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive高效的多
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