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。
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。
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~
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）
原文连接：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2020
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。
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。
我们可以看到hive自带的函数就有两百多个,但我们平时经常用到的可能就那么几个,并且自带的函数功能还十分受限!有时候,为了更好的实现业务需求,这时就需要我们去自定义Hive!在介绍自定义函数之前，还是要把系统内置函数的使用方法介绍一下。
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。
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
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。
含义：connect to Hive Server on port number -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
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。
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。
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。
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。
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min 等，但是数量有限，自己可以通过自定义 UDF来方便的扩展。 2）当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。 3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
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：
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
默认配置文件：hive-default.xml 用户自定义配置文件：hive-site.xml
select * from tableName where 分区字段=分区 limit 10;
本文档讲述如何开发Hive自定义函数（UDF），以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数，通过本文档，您将学习到以下知识：
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
做数据分析的时候，经常会用到hive -e "sql" > xxx.txt或者最原始的hive命令行来获得查询结果，然后再将查询结果放到Excel等工具中，但是如果查询的字段太多，这时候将查询结果放到Excel会经常会碰到错位问题，很是头疼.
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。
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。
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。
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
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。
随着Hadoop平台的流行，越来越多的开发语言访问Hadoop平台的组件，比较常见的Java、Scala、Python、R等。在前面的多篇文章中Fayson介绍了Java和Scala访问Hadoop各个组件的方法。对于偏分析类的Python和R语言访问集群的Hive和Impala比较多。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Python3访问Kerberos环境的Hive和Impala。
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。
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。
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。
LM Hash（LAN Manager Hash）其本质是 DES 加密。在 Windows 2008 及开始之后默认禁用的是 LM Hash。
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
1. Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的：/user/hive/warehouse路径下。
HIVE的UDF以及JDBC编程 一、UDF UDF是用来对HIVE函数库进行扩展的，可以利用java代码进行自定义的功能需求。 1、步骤 1.新建java工程。 2.导入HIVE相关包，jar包在HIVE安装程序的lib目录下，只需要拷贝jar包即可。 3.创建类继承UDF类。 4.自己编写一个名为evaluate方法，返回值和参数任意，但是方法名字必须是evluate。 为了能让mapreduce处理，String要用Text处理。 5.将写好的类
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。
32、点击[mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz]
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
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。
Hive自定义UDF实现md5算法 Hive发展至今，自身已经非常成熟了，但是为了灵活性，还是提供了各种各样的 插件的方式，只有你想不到的，没有做不到的，主流的开源框架都有类似的机制，包括Hadoop,Solr,Hbase,ElasticSearch,这也是面向抽象编程的好处，非常容易扩展。 最近在使用hive1.2.0的版本，因为要给有一列的数据生成md5签名，便于查重数据使用，看了下hive的官网文档发现是支持的，后来在Hue里面试了下，发现不支持，还以为是Hue的问题于是在后台hive命令行里面试了下
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。
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造，但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行，然后使用脚本拼装成insert语句，进行数据构造。
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：
上传安装包 apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz 解压 tar -xzvf apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz -C /hd/ 重命名 ln -s apache-hive-2.3.4-bin hive 修改环境变量 vim /etc/profile export HIVE_HOME=/hd/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 环境变量起效果 source /etc/profile 修改配置文件 拷贝驱动mysql-conn
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。
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。
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