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。
该文介绍了如何使用HiveServer2将HiveServer作为服务供其他程序连接,包括如何安装配置HiveServer2,如何创建和删除数据库,如何创建和删除表,如何插入数据,并提供了示例。同时介绍了如何连接到HiveServer2,包括使用JDBC和Thrift连接,以及连接时需要注意的问题。
Impala本身提供了两种接口进行访问:beeswax和hs2,其中beeswax是impala自己开发的api,而hs2是兼容hive的。由于beesswax的连接方式需要使用impala自己提供的python脚本,而且不支持HA,因此这里就不再多做介绍。本文主要介绍如何使用hive的beeline客户端来连接impala集群。目前我们内部的Impala集群都支持zk的高可用,来解决单点故障的问题。不过对于用户来说,单节点和高可用只是体现在URL的不同,其他并无区别。
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 CLI的JDBC客户端。
在具体的实施中,基于华为MRS 3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1,调度平台为开源dolphinscheduler。
Hadoop lib 下已经存在了 jline 0.9x ,但是在hive中将Jline升级到了Jline2。
请教一下,这个是cdp测试过程中,我这边想把hive命令默认client改为原来的hive cli,修改了use_beeline_for_hive_cli为false后,命令输入hive报了java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning,我尝试过将tez的jar包复制到hive 的lib目录下和修改hive-site.xml中的hive.server2.active.passive.ha.enable为fals
Beeline 是一个 Hive 客户端,使用 JDBC 连接到 HiveServer2,是集群上的服务。可以在集群上执行 Beeline 命令获取查询结果,而无需进入 hive 数据库。使用 beeline 命令时,需要首先启动 metastore 元数据服务和 hiveserver2 服务,其应用场景广泛,比如:优化查询结果展示效果、告警监控、查询结果导出等。
在Hive On Spark的模式下,无论是通过Beeline还是hive CLI访问Hive,使用Spark引擎执行SQL语句时,都会在/tmp目录下生成一个spark_submit.*.properties文件。Hive CLI方式会在当前节点/tmp目录生成,使用Beeline方式则会在HiveServer2所在节点的/tmp目录下生成。
当地时间2月28日消息,美国软件公司Beeline的数据库被攻击者发布在黑客论坛上,数据库内包含亚马逊、瑞士信贷、3M、波音、宝马、戴姆勒、摩根大通、麦当劳、蒙特利尔银行等Beeline客户的数据。 该数据库大约1.5GB,据称是攻击者从Beeline的Jira账户中窃取的。Jira是由Atlassian开发的问题跟踪软件,用于bug跟踪和项目管理活动。与此同时,Beeline运营着一项软件即服务(SaaS)业务,专注于寻找和管理劳动力。 【攻击者在黑客论坛上的发帖】 攻击者声称该数据库包含Beeline
我们在启动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,我们可以通过下图看出来:
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表,并
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。
如果您想使用 Apache Hive 进行快速测试,您可以使用 Hive 默认授权模式来执行此操作,假设您位于不安全的集群上(没有 Kerberos 或 Ranger 策略)。默认授权模式下,只有用户hive可以访问Hive。启动 Hive shell 的步骤,不要与 CDP 不支持的 Hive CLI 混淆,包括如何登录到集群。
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 输入命令连接hiveserver2 beeline> !connect jdbc:hiv
beeline是hiveserver2的CLI,一个JDBC的客户端,分为两种模式
同样,这部也属于收藏夹吃灰系列。看在写了辣么多字儿,险些把PP坐出ZC的份儿上,各位看官来个三连呗!
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 内容概述 1.环境准备 2.示例代码编写及说明 3.代码测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 2.CentOS6.5 3.Impala JDBC驱动版本2.5.41.1061 前置条件 1.集群未启用Kerberos 2.Impala已集成OpenLDAP 3.集群已启用Sen
考虑到多数场景是迁移整个Hive数据库,该篇文章只介绍迁移的第二种,即元数据及Hive数据全量迁移。
本文主要讲解如何部署Kylin集群,采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式,如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以查看《Apache Kylin基本原理及概念》。
8. 配置 /opt/apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml
Beeline是HiveServer2提供的一个新的命令行工具,基于SQLLine CLI的JDBC客户端。Beeline有两种模式:嵌入和远程模式。嵌入模式类似于运行Hive CLI,而远程模式可以通过thrift连接。支持连接Hive、MySQL、Oracle、Impala等。本篇文章主要讲述如何使用Beeline连接Impala。
Hive DDL根据操作对象的不同可分为:数据库操作、表的基本操作、表的高级操作、函数操作。
之前Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现HiveServer2负载均衡》,这种方案也有一些弊端,如HAProxy本身就是单点,虽然可以通过Keepalived来实现HAProxy的高可用,但这样配置会比较麻烦并且需要多部署两个组件,增大了系统运维的复杂度。在大数据平台中Zookeeper是一个必不可少且自身具有高可用保证的组件,本文主要讲述如何使用Zookeeper实现HiveServer2的HA。
select * from tableName where 分区字段=分区 limit 10;
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在前面的文章Fayson介绍了《如何使用java代码通过JDBC连接Hive(附github源码)》和《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》,本篇文章主要介绍在集群集成了OpenLDAP和启用了Sentry后使用Java通过JDBC访问的区别以及在beeline命令行如何访问。
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使用如下命令在HDFS的根目录下创建Hive外部表的数据目录/extwarehouse
本文节选自《Netkiller Database 手札》 5.26. Spring boot with Apache Hive 5.26.1. Maven <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframew
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。
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Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》。本文主要介绍当集群启用Kerberos和Sentry后,如何实现Spark SQL的权限管理。因为社区版Spark SQL并未做任何权限控制。
${kyuubiserver}:${kyport}见 kyuubi-defaults.conf 的 kyuubi.frontend.bind.port 配置。
之前分享了 Hive 元数据的表,一文搞懂 Hive 元数据的表,数仓开发需要熟悉的,建议收藏
本文介绍了如何通过HiveServer2、beeline、SQuirrel SQL Client等工具远程连接HiveServer2,并执行SQL语句。主要包括了配置HiveServer2、客户端连接、执行SQL语句、结果展示等功能。
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来,所以Hive提供的所有功能(数据分析交互式方式)都支持,文档:http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
了解Apache Hive 3的主要设计功能(例如默认的ACID事务处理)可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。
1 Org.apache.hadoop.hive.service.ThriftHive
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》,已经成功安装了Kerberos KDC server,也在Ambari上启用了Kerberos,接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
前面Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》,本文主要介绍如何使用HAProxy实现Hive服务的负载均衡。
本文的安装参照了官方的文档:GettingStarted,将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式,并且使用MySQL作为元数据数据库,远程连接MySQL。
细细品味这首诗,忽然发觉以前学这首诗的意义在于背诵和考试,如今细细品味这首诗,不禁感叹意境真好。天色微凉,牵着手,一起爬山那高高的山头看那天边的牵牛织女星,多么美好的夜晚。古人的生活比现在的生活惬意多了。
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。
使用beeline登录HiveServer2向my_table表Load本地数据文件时报如下异常:
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
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveJDBCInterface
Impala提供了多种访问方式如impala-shell、beeline、JDBC以及ODBC等方式,关于beeline、JDBC的连接方式可以参考Fayson前面的文章《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》和《如何使用Beeline连接Impala》,本篇文章主要介绍如何在Linux上安装及配置Impala ODBC驱动。学习本章知识前你还需要知道《如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡》和《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》。
CDH平台中的安全,认证(Kerberos/LDAP)是第一步,授权(Sentry)是第二步。如果要启用授权,必须先启用认证。但在CDH平台中给出了一种测试模式,即不启用认证而只启用Sentry授权。但强烈不建议在生产系统中这样使用,因为如果没有用户认证,授权没有任何意义形同虚设,用户可以随意使用任何超级用户登录HiveServer2或者Impala,并不会做密码校验。注:本文档仅适用于测试环境。
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第二部分。 一 启动hive .1 启动hiveserver2服务 [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/hiveserver2 2 启动beeline [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> 3 连接hiveserver2 beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop002
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