最近在部署Hadoop,我发现了ambari工具部署hadoop的hive 组件的一个问题,不知道其他人遇到过没有。 问题描述:通过ambari工具搭建了hadoop2.0完全分布式集群。在测试hive的时候,按照官方文档里的说明通过下面命令检查根目录的时候:总是报错无法连接mysql。(java.sql.SQLException: Access denied foruser 'hive'@'hdb3.yc.com'(using password: YES))
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群,也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据,当然环境搭建也免不了数仓的帮忙,常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
Zeppelin是一个基于Web的笔记本,可以直接在浏览器中编写代码,对数据进行查询分析并生成报表或图表,做出数据驱动的、交互、协作的文档,并且可以共享笔记。Zeppelin提供了内置的Apache Spark集成,提供的功能有:
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
用户在将 JDK 版本从 8 升级到 11 后,发现应用无法连接到 MySQL 数据库,出现连接超时或连接被拒绝的错误。
由于是打算作为个人博客,所以对于install这个步骤,我从一开始就打算删掉的,前面一个多星期一直在修bug,到前天才开始做这个事情. 过程中也是碰到了各种问题,花了整整三天时间才完整的解决并实现了这个过程. 1.首先是思路的整理,如何去实现install过程的docker化. 由于原来是直接用的mysql5.7官方镜像,所以mysql数据的导入就不好实现,因此需要在原官方镜像的基础上重新创建镜像 实现方法及所需文件都在在mysql文件夹下. 2.数据导入与mysql权限问题. 设想是通过shell脚本来
5、在权限页面中点击“添加新用户”,填写用户名为cncmsuser,访问范围为本机,生成并复制密码。
MYSQL用法(十二) Can't connect to MySQL server on 解决方案
今天在ubuntu16.04环境下通过mysql workbench访问远程数据库时,发现无法连接问题,解决思路及方法记录如下,不足之处,请多指教。
网上还有说:【改安装路径下的my.ini文件,将default_authentication_plugin=caching_sha2_password改为default_authentication_plugin=mysql_native_password】,测试过了,这种方法不行不行。
最近某篇关于mysql 由于部分网络问题,造成的性能急速下降的文字(英文)挺火的,看了看实验并不是太难,这里就按照那篇文字来做一下,顺便验证一下此篇文字的真实性和普遍性。
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
解决问题:docker安装mysql,windows使用navicat远程连接数据库 正常安装 一键拉取镜像 docker pull mysql:5.7 启动Mysql docker run --name mysql5.7 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3307:3306 -d mysql:5.7 登录容器内 启动后之后,默认的root密码是123456,使用如下命令登录进去 docker exec -it mysql5.7 bash mysql -u root -p 修
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。
注意:各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下,本教材中密码统一采用:password(注意大小写)
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
如果您有本地集群,则需要知道如何为 Hive Metastore (HMS) 设置后端数据库。设置包括安装受支持的数据库、配置属性、指定 Metastore 位置。您还可以配置可选的连接参数。
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
hive 的下载地址为: https://archive.apache.org/dist/hive/
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-
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
CentOS 7 版本将MySQL数据库软件从默认的程序列表中移除,用MariaDB代替了,MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可。开发这个分支的原因之一是:甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL闭源的潜在风险,因此社区采用分支的方式来避开这个风险。MariaDB的目的是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。
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。
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。
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
GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation
经过查询,两台主机的地址分别是192.168.56.105和192.168.56.106,那么105作为本地,106作为远程
用户可以在MRS Manager界面上配置监控指标数据对接参数,使集群内各监控指标数据通过FTP或SFTP协议保存到指定的FTP服务器,与第三方系统进行对接。FTP协议未加密数据可能存在安全风险,建议使用SFTP。MRS Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据,采集的周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP
1. Hadoop、Hive、MySQL安装(略) 2. 下载sqoop http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.6 3. 解压 tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 4. 建立软连接 ln -s sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop 5. 加执行文件路径 export PATH=$PATH:/
MetaSore 是 Hive 元数据存储的地方。Hive 数据库、表、函数等的定义都存储在 Metastore 中。根据系统配置方式,统计信息和授权记录也可以存储在此处。Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析,授权以及有效执行用户查询。
将Mysql安装包上传到服务器上,然后解压压缩包,使用命令:unzip mysql-libs.zip
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
在数据处理和数据仓库建设中,常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而,有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库,比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句,方便数据迁移和数据同步。
所有操作开始前,先确定hadoop版本已经装好。具体可以看我的另一篇博客 搭建hadoop3.x
Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易。Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop。随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求。
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
Facebook解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
第一种方式: derby版hive (不推荐) 默认使用derby(数据库)维护元数据 此版本,每个节点自己独立维护一个derby数据库,所以在节点1添加了数据库,在节点2 无法查看 第一步:查看
mysql和hive版本: mysql版本:5.6.17 hive版本:2.1.1
一、安装前准备 1. 安装配置Hadoop,见http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 2. 下载安装包 mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz 二、安装MySQL 1. 解压 tar -zxvf mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 mysql 3. 建立数据目录 mkdir /home/grid/mysql/data 4. 编辑配置文件~/.my.cnf内容如下 [mysqld] basedir=/home/grid/mysql datadir=/home/grid/mysql/data log_error=/home/grid/mysql/data/master.err log_error_verbosity=2 5. 初始化安装,并记下初始密码 mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --initialize 6. 启动MySQL mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --user=grid & 7. 登录MySQL,修改初始密码 mysql -u root -p mysql> ALTER USER USER() IDENTIFIED BY 'new_password'; mysql> exit; 8. 在/etc/profile中添加环境变量 export PATH=$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。
配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall’用于防火墙(启动sqlite时候需要关闭wall)。把filters中的stat,wall,slf4j改成stat,slf4j
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
一、把数据从HDFS抽取到RDBMS 1. 从下面的地址下载示例文件。 http://wiki.pentaho.com/download/attachments/23530622/weblo
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。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
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