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。
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。
不要使用此安装方式，讲述这种安装方式，仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到，我连环境变量都没有配置。
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。
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。
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）
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。
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。
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
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。
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
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。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Hive是种基于Hadoop的数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
10、服务器集群：192.168.0.110(master)，192.168.0.111(slave1)，192.168.0.112(slave2)
最近在看冰河大佬写的《海量数据处理与大数据技术实战》，该书涵盖以Hadoop为主的多款大数据技术框架实战的内容，兼顾理论与实操，是市面上难得的技术好书。本篇文章，我就分享一下从中学习到的关于Hive命令的7个小技巧，受益的朋友记得来发三连⭐支持一下哟~
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。
离线数据分析平台实战——120Hive Shell命令介绍 01（熟悉Hive略过） Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务，如果需要启动其他服务，那么需要service参数来启
hive 的下载地址为： https://archive.apache.org/dist/hive/
【前置条件：需准备一台Linux or Mac OS 机器, 并且安装好了Docker 应用】
前置条件：需准备一台Linux or Mac OS 机器, 并且安装好了Docker 应用
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。
系统环境为CentOS6.5，安装的MySQL版本为5.6.29，现在要将此版本升级为MySQL5.7.29。
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
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）。
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。
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序
嗨，大家好。我是薄荷加点糖，我是一名java后端开发，一名彻头彻尾的coder。我今天的分享主要想解决的问题是 (下一张PPT)
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 申明：本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学。 前言 一、背景介绍 本人目前是一名大数据工程师，项目数据50T，日均数据增长20G左右，个人是从Java后端开发，经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。 二、大数据介绍 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
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。
有时候，我们需要使用编码的方式将文件从Windows系统发送到Linux系统上，这篇文章将记录如何实现这一过程。
支持以下文件类型：Text, SequenceFile, RCFile, ORC 此外，需要有远程的Hive元数据。 不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce，只需要HDFS。
spark官网下载：http://spark.apache.org/downloads.html
本文主要讲解了Hadoop集群环境的搭建过程，实际应用中应该不会这样做，而是通过一些管理工具进行安装，比如可视化安装：Ambari。
上一篇我们已经简单的介绍了Flume，那么这一篇文章博主继续为大家介绍如何实时读取本地/目录文件到HDFS上。
这里由于小编的这里在安装hive时，由于出现了启动hive时出现了和hadoop的版本不一致的原因，并且始终没有解决，所以就改变策略使用cdh版本的hadoop和hive.因为cdh版本的比较系统，兼容性好。因此要重新安装了。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
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。
（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
本文承接上一篇：hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ，主要是记录 hive 整合hbase的流程
我查找了很久，还是没有找到这个错误的解决方法。因为我的配置是没有问题的，所以猜想会不会是浏览器的问题，没想到，重启火狐浏览器，再次访问HDFS真的就可以有权限访问文件了
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。
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。
笔者目前需要搭建数据平台，发现了Windows系统下，Hadoop和Hive等组件的安装和运行存在大量的坑，而本着有坑必填的目标，笔者还是花了几个晚上的下班时候在多个互联网参考资料的帮助下完成了Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境的搭建。这篇文章记录了整个搭建过程中的具体步骤、遇到的问题和对应的解决方案。
Presto 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息，因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。
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。
关系行数据库与非关系型数据库之间的数据同步 一、在不使用sqoop的情况下 Mysql–>hive 1.利用naivacat（工具）将数据库中的表导出（导出的时候要主要制表符/t） 2.利用WinSCP（工具）上传到linux指定的文件夹下 3.先在hive建表 create table 表名(idfa string) row format delimited fields terminated by ‘\t'” 4.hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ into table t1” (假设表里面有数据，须要truncate table hive表名。在运行4） truncate table t1;( 仅仅删除表数据) 或者hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ overwrite into table t1”; hive–>Mysql 1.hive -e “sql语句;>>name.txt” 导出在home/dev 2.然后在利用WinSCP（工具）下载到本地 二、在使用sqoop的情况下 1.解压sqoop，配置环境变量： 在/etc/profile中加入：(没有root权限是不能改动的，所以仅仅能在sqoop/bin路径下启动) export SQOOP_HOME/bin:PATH 配置完毕后要运行 source etc/profile 2. 解压mysql，将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar放到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
