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    CDP中的Hive3系列之启动Apache Hive3

    在集群命令行中,您可以在集群的命令行上键入hive启动 Hive shell。在后台,Beeline 启动 Hive shell。 在 Cloudera Manager 中,单击主机>所有主机。...例如: ssh myhost-vpc.cloudera.com 键入hive以从命令行启动 Hive。 输入 Hive 查询。.../topics/hive_start_hive.html 使用密码启动 Hive 您可以使用 Beeline 命令启动 Hive shell,以作为 Apache Ranger 授权的最终用户查询 Hive...启动 Hive shell。 如果设置了集群安全性,请使用您的用户名。 使用用户名hive而不使用密码。...您可以使用关键字和选项在 Beeline 中启动这些命令。 Hive 支持从命令行运行 Hive 命令。您输入的命令在后台启动 Beeline。-e后跟 Hiveset命令的标志 列出了系统变量。

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    HiveHive简介

    启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。...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...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。

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    0829-5.15.1-Hive锁表导致CM无法启动异常分析

    作者:周鹏辉 1.文档编写目的 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。...3.这两个问题接着发生,当时为了尽快恢复业务,先尝试一个个Hive 实例进行重启,过了大概十分钟,再次尝试重启CM Server,发现可以正常启动了。...这次问题的根本原因就是因为某些大的hive query导致Hive压力增大和异常Hive query导致Hive lock table,而Hive MetaStore是在MySQL上的,从而也会导致大量的读写写入...而我们的CM 的元数据和Hive的元数据共用一个MySQL,因为Hive MetaStore的繁忙异常把MySQL的某种资源的耗尽,从而也引起CM异常,所以这两个问题是前后对应的关系。...3.我们最开始是通过一个个Hive实例重启,然后过了大概十分钟,再重启CM Server解决了此问题,本质是重启Hive实例的过程中中断了异常的hive query,从而把MySQL的资源释放出来。

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    Hive篇---Hive使用优化

    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

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    hive(2)——hive基本操作

    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

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    Hive

    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。...同时,因为Hadoop是面向批处理的系统,而MapReduce任务(job)的启动过程需要消耗较长的时间,所以Hive查询延时比较严重。...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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