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。
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~
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。
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)
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。
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。
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提供三种可以改变环境变量的方法,分别是:(1)、修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件;(2)、命令行参数;(3)、在已经进入cli时进行参数声明。下面分别来介绍这几种设定。
因为是课程要求,所以在自己电脑上安装了Hadoop,由于没有使用虚拟机,所以使用单机模拟Hadoop的使用,可以上传文件,下载文件。
含义:connect to Hive Server on port number -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
默认配置文件:hive-default.xml 用户自定义配置文件:hive-site.xml
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
原文连接:https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2020
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。
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。
1. Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的:/user/hive/warehouse路径下。
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。
本文阐述了从Oracle实时同步到Hadoop集群的架构实践,分析了如何实现高效、稳定、易维护的同步方案。通过在两个集群上部署OGG,利用Oracle GoldenGate技术实现数据的实时同步,并阐述了如何通过业务逻辑编排实现多个集群之间的数据同步。同时,本文还提供了同步后的数据治理方案,以保障数据的一致性和可用性。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1004462
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。
hive是数据分析人员常用的工具之一。实际工作中,使用hive基本都是在linux shell环境下。运行hiveSQL的方式有以下几种。
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。
Hive 用户接口主要有三个:命令行(CLI),客户端(Client) 和 Web界面(WUI)。其中最常用的是 CLI,启动的时候,会同时启动一个 Hive 服务。Client 是 Hive 的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出 Hive Server 所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive的Web工具
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
Sqoop简介以及安装 近期用到Sqoop进行数据导出导入,发现网上很多的博客都不够精细,所以本人就针对Sqoop1.4.7的官方文档进行了学习,以下是学习笔记。 一、介绍 sqoop是沟通HDFS和关系型数据库的桥梁,可以从HDFS导出数据到关系型数据库,也可以从关系型数据库导入数据到HDFS。当然也支持Hive、HBase跟关系型数据库之间的互相导出导入。这是一个可以进行双向转化数据的工具。 二、安装 1、下载 Sqoop是Apache提供的工具,下载的时候一定要先确定hadoop的
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。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》,同时Flink也提供了SQL Client的能力,可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群,而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成,主要有如下两个目的:
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。
继之前的文章讲述如何在Redhat中配置R环境和如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源后,那我们如何使用R连接CDH集群中的Hive和Impala进行数据分析呢?本文档主要讲述如何使用R连接Hive和Impala,并分别通过命令行和CDSW进行演示。
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)
(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hiv
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。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。
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 写入数据到Hive表(命令行) 这篇文章中,我们通过命令行的方式和hive进行了交互。但在通常情况下,是通过编程的方式来操作Hive,Hive提供了JDBC和ODBC接口,因为公司的数据处理程序是使用.net开发并运行在windows server上的,因此这篇文章将介绍如何通过ODBC来访问Hive。
这次主要对hive源码包及hive的两种调试方式做了介绍,这篇结束后,整个源码调试环境的搭建已经完成。
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
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,是基于Hadoop之上的,文件是存储在HDFS上的,底层运行的是MR程序。hive可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能。
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)。
在Hadoop集群中,数据文件是以Block的方式存储在HDFS上,而HDFS上数据的名称,副本存储的地址等都是通过NameNode上的元数据来保存的。Hive的数据库和表的数据也是保存在HDFS中,而Hive的元数据metastore则保存在关系型数据库中。这些文件和数据如果丢失或者损坏,都会导致相应的服务不可用,Hadoop集群可以启用某些组件和服务的高可用或者备份,来应对可能出现数据损坏问题。但是在集群需要迁移,集群需要扩容或者缩容,或者其他情况,集群可能会面对数据安全风险的时候,我们可以通过主动备份这些数据,来保证数据安全。本文主要讲述如何备份NameNode元数据,如何备份MariaDB元数据库,如何备份HDFS中的数据,以及如何从这些备份中恢复。
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。
(3)修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
注:Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6,操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务,记录下。
搭建好Hadoop和Hive的运行环境之后,首先考虑到的,就是如何将数据写入到HIVE中。这篇文章将简单、快速地介绍如何通过命令行的方式,使用insert...values、load、insert...select 语句将数据写入到hive表重。并讲解了在写入数据时遇到的问题:多个小文件,以及相应的解决方案。
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
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
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
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,并提供类SQL查询功能。
Fayson今天在集群中浏览HDFS数据目录时发现,通过Cloudera Manager的“文件浏览”功能可以正常的浏览某一个HDFS数据目录,如下显示:
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