Hive客户端工具后续使用了Beeline 替代HiveCLI ,并且后续版本也会废弃掉HiveCLI 客户端工具,Beeline是 Hive 0.11版本引入的新命令行客户端工具,它是基于SQLLine...在嵌入式模式下,运行嵌入式的Hive(类似Hive CLI),而远程模式可以通过Thrift连接到独立的HiveServer2进程上。...启动hiveserver2与beeline 服务 bin/hiveserver2 在启动hiveserver2服务以后,会发现光标静止不动,这不是执行完了的标志,是等待在等待 beeline -u jdbc...:hive2://localhost:10000/default -n root 启动beeline服务 通过jdbc 连接到beeline 就可以对 hive 进行操作了 2、beeline 的常用参数...connect url –连接不同的Hive2服务器 2、!exit –退出shell 3、!help –显示全部命令列表 4、!verbose –显示查询追加的明细
Hive Thrift服务 1.启动Thrift为前台服务: bin/hiveserver2 2.启动为后台服务: nohup bin/hiveserver2 \ 1>/var/log/hiveserver.log...\ 2>/var/log/hiveserver.err & 3.启动成功后,可以在别的节点上用beeline去连接 方式1 hive/bin/beeline 回车,进入beeline的命令界面...connect jdbc:hive2://mini1:10000, 安装提示输入用户名与密码(默认回车) 方式2 或者启动就连接: bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1...:10000 -n username mini1是hiveserver2所启动的那台主机名,端口默认是10000, username是启动hive服务那个用户名=>50070管理页面的Browse Directory...页面=>Owner用户名 4.接下来就可以和Hive Shell那样做正常SQL查询了。
hive.metastore.uris 远程元数据存储的 Thrift URI。元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。...3.1 内嵌MetaStore 默认情况下,MetaStore 服务和 Hive 服务运行在同一个 JVM 中,包含一个内嵌的以本地磁盘作为存储的 Derby 数据库实例。 ?...这种配置方式成为本地配置,因为 MetaStore 服务仍然和 Hive 服务运行在同一个进程中,但连接的却是另一个进程中运行的数据库,在同一台机器上或者远程机器上。 ?...3.3 远程MetaStore 在远程模式下,MetaStore 服务和 Hive 服务运行在不同进程中。...启动服务 我们可以通过执行以下命令来启动MetaStore服务: hive --service metastore -p 9083 & 如果我们在 hive-site.xml 配置文件中指定了 hive.metastore.uris
放在 docker-hive路径下,cmd输入 docker-compose up -d,会部署hive相关的容器 docker-compose exec hive-server bash or docker...exec -it docker-hive_hive-server_1 /bin/bash 进入 hive-server 容器: hive 创建数据库: CREATE DATABASE IF NOT...EXISTS ai_data; show databases; 然后需要在容器内部署写hive的服务,发现镜像的 Python 版本是3.4 的,需要升级 2.1 升级镜像内的python环境...制作镜像 把上面做好的镜像打包为 ai_hive 版本 v3 docker commit -m "ai hive" docker-hive_hive-server_1 ai_hive:v3 这一步的目的是...=hive HIVE_SITE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionPassword=hive HIVE_SITE_CONF_datanucleus_autoCreateSchema
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...如果我有一个表table1,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/table1目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/...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。
: Error ,像安装 hive、oozie、ranger 等等服务都会遇到这个问题。...本文以安装 hive 服务为示例,给大家演示下如何解决 MYSQL Connection: Error 问题。...,执行: CREATE DATABASE hive character set utf8 collate utf8_general_ci; 建议每个服务创建对应的用户名,且控制好权限: CREATE...USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%'; FLUSH PRIVILEGES; #...刷新权限 三、总结 以上主要给大家演示了排查 hive 服务连接 mysql 异常时的解决思路,这种思路同样适用于 oozie、ranger 等依赖 mysql 的服务。
: bin/beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n hadoop 接下来就可以做正常sql查询了 1:将Hive作为一个服务器,其他机器可以作为客户端进行访问...2:然后寻找符合thrift的这种协议的客户端来连这个服务,然而hive自带这种客户端(我这里复制本台机器,弄了两个窗口): ? 然后呢,就是开启了命令行客户端了,然后了连接你的hive即可。...connect jdbc:hive2//master:10000写成!connect jdbc:hive2//localhost:10000即可。...1 [root@master apache-hive-1.2.1-bin]# cd bin/ 2 [root@master bin]# ls 3 beeline ext hive hive-config.sh...connect jdbc:hive2://localhost:10000 2 Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000 3 Enter username
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
Hive基础02、安装Hive 前置 开启【hdfs】,六个服务都要在。...start-all.sh jps 安装Hive 1、解压【Hive】 tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz 由于命名不合适,所以更换一下: mv apache-hive...-2.1.0-bin/ hive 2、修改配置 在“/opt/hive/conf”目录下拷贝“hive-default.xml.template”与“hive-env.sh.template”两个文件...,并将拷贝后文件的名称分别变为“hive-site.xml”与“hive-env.sh” cd /opt/soft/hive/conf/ cp hive-default.xml.template...hive-site.xml cp hive-env.sh.template hive-env.sh 3、添加环境变量 vi hive-env.sh export JAVA_HOME=/opt/soft
; 适合处理大数据:; 可扩展性强:可以自由扩展集群的规模,不需要重启服务而进行横向扩展; 容错性强:可以保障即使有节点出现问题,SQL 语句也可以完成执行; 1.2.2 缺点 Hive 不支持记录级别的增删改操作...如上图所示: Hive 提供了 CLI(hive shell)、JDBC/ODBC(Java 访问 hive)、WeibGUI 接口(浏览器访问 hive); Hive 中有一个元数据存储(Metastore...元数据包括表名、表所在数据库、表的列名、分区及属性、表的属性、表的数据所在的目录等; Thrift Server 为 Facebook 开发的一个软件框架,可以用来进行可扩展且跨语言的服务开发,Hive...通过集成了该服务能够让不同编程语言调用 Hive 的接口; Hadoop 使用 HDFS 进行存储,并使用 MapReduce 进行计算; Diver 中包含解释器(Interpreter)、编译器(...6.Reference 尚硅谷Hive教程(新版hive框架详解) Hive学习之路 (一)Hive初识 Hive内部表与外部表的区别
Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中。...同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统。...Hive的整体架构图如下: ?...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区...它会通过Hive client来访问MetaStore的元数据。
首先,Hive != SQL,虽然二者的语法很像,但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行,所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。...四、UDF 在Hive中很多时候都需要做一些复杂的计算或者逻辑处理,这时候Hive本身作为一个通用框架没法很好地支持,所以有了UDF(User Defined Function)。...1、使用UDF (a)如果是已经上传到Hive服务器的UDF,可以直接用 create temporary function dosomething as 'net.hesey.udf.DoSomething...2、编写UDF 编写UDF十分简单,引入hive-exec包,继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法即可,方法的输入和输出参数类型就是当你在...Hive中调用时的输入和返回值。
(as of Hive 0.9.0)....(As of Hive 0.10.0; bug with float types fixed in Hive 0.14.0, decimal type support added in Hive 0.14.0...(As of Hive 1.1.0.)....(As of Hive 0.8.0.)....(As of Hive 0.10.).「将结构体数组提取出来并插入到表中」 9.Reference Hive学习之路 (九)Hive的内置函数 LanguageManual UDF
Hive基础06、Hive引入数组 目录 Hive基础05、Hive引入数组 1、建表语句 2、创建【arrayInfo.txt】 3、上传到【/soft/temp/】 4、引入数组操作 ----...外部表在建表的同时必须指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive在创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变。...5、CLUSTERED BY 对于每一个表(table)或者分区, Hive 可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分,Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中...8、LOCATION 定义 hive 表的数据在 hdfs 上的存储路径,一般管理表(内部表不不要自定义),但是如果定义的是外部表,则需要直接指定一个路径。
》,本篇文章主要介绍如何在Hue中集成Hive2.3.3服务。...1.8.0_131 2..环境准备 ---- 已安装好Hive2.3.3的HiveMetastore和HiveServer2服务,Fayson的测试环境如下: IP HOSTNAME 说明 172.31.5.171...-1.compute.internal HiveServer2服务 确保HiveMetastore和HiveServer2服务正常。.../lib/hive-exec-2.3.3.jar hive-exec.jar (可左右滑动) ? 完成如上操作后需要重启HiveServer2服务。...保存配置回到CM主页根据提示重启相应服务。 ? 重启完成 ? 4.登录Hue验证 ---- 1.登录Hue查看Hive服务下default库下的表 ? 与命令行显示结果一致 ?
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
mysql服务器,并且需要在Hive服务器启动meta服务。...这里用mysql的测试服务器,ip位192.168.1.214,新建hive_remote数据库,字符集位latine1 thrift://192.168.1.188:9083 注:这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了...2.Remote分开:将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分 服务端配置文件(因为服务端需要和Mysql通信,所以服务端需要Mysql的lib安装包到Hive_Home/conf目录下...:9083 启动hive服务端程序 hive --service metastore 2>&1 >> /
Hive是什么? 由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,后称Apache Hive 的开源项目。 Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构。存储用HDFS,计算用MR。...同时Hive还定义了类SQL语言--Hive QL,允许用户进行和SQL相似的操作。他可以将结构化数据的数据文件转化为一张数据表,并提供简单的查询功 能。可以将SQL转化为MapReduce语句。...Hive可以理解成为一个工具,不存在主从结构,不用安装到每台机器上,只需要安装几台就行了。 默认数据库:derby,后期转换成关系型数据库mysql。...看看下图hive在Hadoop生态系统中的位置。 ? 接着看下Hive体系结构。 ? Meta store引进元数据。 HDFS和MapReduce。
(1)hive 三种启动方式及用途,本文主要关注通过hiveserver(可jdbc连接)的方式启动 1, hive 命令行模式,直接输入/hive/bin/hive的执行程序,或者输入 hive...--service cli 用于linux平台命令行查询,查询语句基本跟mysql查询语句类似 2, hive web界面的启动方式,hive --service hwi ... 用于通过浏览器来访问hive,提供基本的基于web的hive查询服务,可以看作是hive数据平台的demo, 具体用法可见:http://www.cnblogs.com/gpcuster.../archive/2010/02/25/1673480.html 使用HIVE的WEB界面:HWI 3, hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式,nohup ....开源工具phphiveadmin就采用的这种方式,这种方式其实启动了一个 Hive Thrift Server ,允许你使用任意语言 与hive server通信,所以如果你不会java,语言将不会成为问题
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。...Hadoop以及HDFS的设计本身约束和局限性地限制了Hive所能胜任的工作。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中。...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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