之前的章节比较偏重理论方法介绍,本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台,包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建,基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置,为后续搭建运行环境做好准备;大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式,为画像平台的运行提供基础运行环境;服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
Hue中使用Hive和Impala进行查询,在使用完Hue后退出登录,会出现Hive和Impala的暂用的资源未释放。本篇文章Fayson主要针对该问题在Hue中调优Impala和Hive查询,该调优方式适用于CDH5.2及以后版本。
Apache Slider是一个工具和技术集,用于在Apache Hadoop YARN集群上打包、部署和管理长时间运行的应用程序。
HDFS(Hadoop Distributed File System)的架构概述,如图2-4所示。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/
SELinux是Security Enhance Linux的缩写,是NASA开发的一套严格的资源权限管理系统,由于使用起来比较复杂,所以一般选择关闭
在使用Hive进行数据查询和操作时,有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。
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
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统,构建在HDFS之上,它提供了类似SQL的语法(HQL),可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询,使得对数据的管理和检索更为便利。
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。
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:
我们在系统学习大数据的之前,要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识,这部分显得格外的重要。
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
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。
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
此前对Hive的用户体系一直是心存疑惑,最近有了一些新的体会,我发现一个此前困恼了很久的问题,随着经验的增长都会迎刃而解。
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
上一篇主要写了hive2.1.1源码编译并编译成eclipse项目,这一篇主要写将hive2.1.1源码导入eclipse以及运行hive命令的入口类CliDriver.java。在导入及运行的过程会遇到各种各样的问题,本文写了自己遇到的问题及解决方案。把项目跑起来非常重要,这些都是我们后面分析调试hive编译模块源码的基础。
这是一篇工具类的文章,工欲善其事必先利其器,要分析调试hive源码,必须搭建一套hive的运行环境。还记得第一次搭建hive源码调试环境,用了一个月的时间,才完全跑通整个调试过程。中间遇到各种各样莫名奇妙的问题,也有好多次想放弃,幸好坚持了下来。
Sqoop是一个用来将Hadoop(Hive、HBase)和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
下载:https://pan.baidu.com/s/17ZDrs9n3geawFZZltvsbTQ 提取码: ph6v
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩,但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的(这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的)想迁移到到我们集群上面来进行计算,但是直接运行时报错:
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。
在《大数据之脚踏实地学09--Hive嵌入式安装》一文中我们详细介绍了Hive嵌入式的安装流程,即默认使用Hive的内置Derby数据库作为元信息的存储。但这样做存在一个非常大的弊端,那就是无法让多用户(即客户端)在同一个目录下同时访问数据库,这显然是有问题的。最常用的解决方案就是使用MySQL存储元信息,MySQL可以安装在master机器中,也可以安装在别的机器中。
离线数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解 Hive函数介绍 HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发。 HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defin
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。
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。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
经过前面几期内容的介绍,相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说,Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS(文件存储系统)、Map-Reduce(运算系统)和Yarn(资源调配系统)三个组间。
---------该文转自freebuf 背景 2017年11月9日WikiLeaks 开始公布Vault8系列资料,其中包括一个名为HIVE的CIA后门系统项目,输出了项目各版本的部分源代码,这是WikiLeaks公布CIA相关资料的历史上少见的包含源码的数据。360威胁情报中心对其主要内容进行了分析,提供在主机上对此后门程序进行搜索匹配的规则。 综述 HIVE项目为一款CIA内部使用的远程植入木马,由EDB部门开发。它使用HTTPS协议进行通信,主要用于控制目标机器并窃取敏感信息。 下图为CIA内部对该
近日,Palo Alto Networks公司Unit 42的最新研究已经确定了4个新兴勒索软件组织,并表示未来它们完全有潜力成为更大的麻烦。这些组织分别为Avoslocker、Hive Ransomware、Hellokitty以及Lockbit 2.0。
本文介绍了IntelliJ IDEA的七个强大功能,包括“查找一切”、“知道你在哪里”、“SQL优化”、“多行编辑”、“后退/前进”、“书签”以及“一种编辑器适用于所有”。这些功能将帮助你快速定位操作、提高工作效率、优化数据库查询、同时编辑多个行或文件,并且适用于各种编程语言和技术栈。通过掌握这些功能,你将能够在编码过程中提升效率和质量。
John the Ripper是一个快速的密码破解工具,用于在已知密文的情况下尝试破解出明文,支持目前大多数的加密算法,如DES、MD4、MD5等。它支持多种不同类型的系统架构,包括Unix、Linux、Windows、DOS模式、BeOS和OpenVMS,主要目的是破解不够牢固的Unix/Linux系统密码。除了在各种Unix系统上最常见的几种密码哈希类型之外,它还支持Windows LM散列,以及社区增强版本中的许多其他哈希和密码。它是一款开源软件。Kali中自带John
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
在 使用Spark读取Hive中的数据 中,我们演示了如何使用python编写脚本,提交到spark,读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中,在读取完数据后,通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算,并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
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虽然可以使用 Hive 服务本身的 Principal 与 keytab 来连接 Hive ,但使用服务本身的 principal 不具有普遍性,所以还是建议使用自定义的 Principal 。
清屏 Ctrl+L 或者 !clear 查看数据仓库中的表 show tables; 查看数据仓库中内置的函数 show functions; 查看表结构 desc tablename 查看HDFS上的文件 dfs -ls 目录 执行Linux的命令 !命令 执行HQL语句 SELECT * FROM tablename 执行SQL的脚本 source sql文件 Hive 静默模式 hive -S Hive 直接执行SQL hive -e <quoted-query-string> Hive 执行文件中
2014-03-20 21:45:45 Full thread dump OpenJDK (Taobao) 64-Bit Server VM (20.0-b12-internal mixed mode):
详细讲解Hive自定义函数UDF、UDTF、UDAF基础知识,带你快速入门,首先在Hive中新建表”apache_log”
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
2.如果出现如下截图内容,则认为安装了mysql(CentOS6.5默认自带安装了mysql)
交互方式-用户接口:CLI(linux命令行)、WUI(hive web页面)、Client(连接远程服务HiveServer2,eg:JDBC、ODBC)
说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》,内容来源于官方的:GettingStarted,将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1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。
近期发现四个新兴勒索软件组织:AvosLocker、Hive、HelloKitty、LockBit 2.0。它们活动频繁,未来可能造成更大的影响。 AvosLocker于6月底开始活动,其标志性图标为蓝色甲虫; Hive是一种双重勒索勒索软件,于6月份开始活动,目前已经影响了28家组织; HelloKitty最早可追溯到2020年,主要针对Windows系统,在今年7月份,HelloKitty的Linux变体开始针对VMware的ESXi hypervisor; LockBit 2.0与一些引人注目的攻击事
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