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一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
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
我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
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 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章Fayson主要介绍如何为已安装好的Hive2服务启用Kerberos认证。 内容概述: 1.部署环境说明 2.添加Kerberos配置 3.验证Kerberos认证 4.总结 测试环境: 1.C
1.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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
在CDP-DC集群中,hive服务默认只有Metastore角色,Hive Server角色需要在Hive on Tez服务中,Hive默认使用Hive on Tez引擎。
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。
在Linux系统中,Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案,用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时,有时我们需要查看Hive相关的进程信息,以便监控和管理。本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。
Hive中搭建分为三中方式 a)内嵌Derby方式 b)Local方式 c)Remote方式 三种方式归根到底就是元数据的存储位置不一样。
Ubuntu 16.04,Hadoop版本是2.7.2 ,选择Hive版本为 hive-2.1.17
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的M
Hive on Tez 服务提供基于 Apache Hive 3.x 的基于 SQL 的数据仓库系统。Hive 3.x 中相对于以前版本的增强可以提高 SQL 查询性能、安全性和审计功能。Hive Metastore (HMS) 是一个单独的服务,不是 Hive 的一部分,甚至不一定在同一个集群上。HMS 将元数据存储在后端,用于 Hive、Impala、Spark 和其他组件。
Ranger资源映射服务器(Resource Mapping Server:RMS)可以将访问策略从Hive自动转换为HDFS。
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
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。
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
在前面的文章《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》、《如何为Hive2启用Kerberos认证》及《Hive2.2.0如何与CDH集群中的Spark1.6集成》Fayson介绍了Hive2的安装与Spark集成以及如何启用Kerberos,本篇文章Fayson主要介绍如何在非Kerberos环境下为Hive2.2.0配置Tez计算引擎。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
通过Atlas的架构,只要配置好Hive Hook ,那么每次Hive做任何操作就会写入Kafka从而被atlas接收。
下载 mysql-connector-java-5.1.47.jar ,添加到 lib目录下
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。
因为datax工具本身无法传入认证参数,所以若想在TBDS上使用datax同步数据则需要关闭相应的服务认证。
Metastore HA解决方案被设计用来处理metastore服务故障。当一个部署的metastore宕机时,metastore服务可能持续相当长的时间不可用,直到服务被重新拉起。为了避免这种服务中断情况,需要部署Hive Metastore HA模式。Cloudera建议Metastore的每个实例在单独的集群主机上运行,突出高可用作用
Fayson在前面的文章《01-如何在Window Server 2012 R2搭建Acitve Directory域服务》、《02-Active Directory安装证书服务并配置》、《03-Active Directory的使用与验证》和《04-如何在RedHat7上配置OpenLDAP客户端及集成SSSD服务和集成SSH登录》,前面完成了AD服务的基本集成接下来就来实现与CDH各个服务的集成。本篇文章Fayson主要介绍Hive与AD集成。
2023年1月26日,美国司法部和欧洲刑警组织共同宣布,经过长达6个月的渗透,臭名昭著的Hive 勒索软件组织被FBI和国际刑警破获:该组织的IT基础设施已经完全被破坏,Tor支付和数据泄露站点被查封,警方获得两台服务器和一台虚拟专用服务器的访问权,并对在荷兰托管的两个备份专用服务器的访问权限......
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 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍如何在Hue中集成Hive2.3.3服务。 内容概述 1.环境准备 2.配置Hue集成Hive2 3.Hue验证 测试环境 1.CM和CDH版本为5.14.3 2.Hive的版本为2.3
我们来看看强大的 Zeppelin 能够给 Hive 带来什么吧。首先需要安装 Hive 和 Zeppelin。具体请参考如下两篇文章:
导读:快手基于Hive构建数据仓库,并把Hive的元数据信息存储在MySql中,随着业务发展和数据增长,一方面对于计算引擎提出了更高的要求,同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化,包括:
Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
Apache Sentry是Hadoop中的一个基于角色的细粒度授权组件。Sentry可以在Hadoop集群上对通过身份认证的用户和应用程序控制数据访问权限。Sentry开箱即用的支持Hive,Hive Metastore/HCatalog,Solr,Impala,HDFS(仅限Hive表数据),Kafka和Kudu(通过Impala)。
在Hive -> Configs -> Advanced中,将数据库改为使用已存在的postgresql数据库,然后修改数据库用户,密码和数据库名称。
hive官方推荐使用hiveserver2的这种交互方式,需要我们启动hiveserver2这个服务端,然后通过客户 端去进行连接
Driver组件:核心组件,整个Hive的核心,该组件包括Complier(编译器)、Optimizer(优化器)和Executor(执行器),它们的作用是对Hive SQL语句进行解析、编译优化,生成执行计划,然后调用底层的MapReduce计算框架。
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 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》、《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》以及《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步》,在CDH中各个组件如何集成?本篇文章主要介
Apache Sentry 是Cloudera公司发布的一个Hadoop开源组件,截止目前还是Apache的孵化项目,它提供了细粒度级、基于角色的授权以及多租户的管理模式。Sentry当前可以和Hive/Hcatalog、Apache Solr 和Cloudera Impala集成,未来会扩展到其他的Hadoop组件,例如HDFS和HBase等。
访问Hive有两种方式:HiveServer2和Hive Client,Hive Client需要Hive和Hadoop的jar包,配置环境。HiveServer2使得连接Hive的Client从Yarn和HDFS集群中独立出来,不需要每个节点都配置Hive和Hadoop的jar包和一系列环境。
使用Sqoop抽取MySQL数据到Hive表时,抽取语句正常执行在数据Load到Hive表时报“Operation category READ is not supported in state standby”,执行的Sqoop抽数脚本如下:
IT 中的每个人都与数据打交道,包括前端和后端开发人员、分析师、QA 工程师、产品经理以及许多其他角色的人员。使用的数据和数据处理方法因角色而异,但数据本身往往不是关键。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》,这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
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。
解压hive压缩包 apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz(官网下载) 配置HADOOP_HOME环境变量 配置HIVE_HOME环境变量 在$HIVE_HOME/conf下创建hi
Hive架构包括如下组件:CLI(command line interface)、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface(HWI)、Metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中,通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce,查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎,同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
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。
在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。
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