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。
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。
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。
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。
一、实验目的 1. 使用Zeppelin运行SparkSQL访问Hive表 2. 动态表单SQL 二、实验环境: 12个节点的Spark集群,以standalone方式部署,各个节点运行的进程如表1所示。
Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计(分析框架)。 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。
Hive作业在运行时会在HDFS的临时目录产生大量的数据文件,这些数据文件会占用大量的HDFS空间。这些文件夹用于存储每个查询的临时或中间数据集,并且会在查询完成时通常由Hive客户端清理。但是,如果Hive客户端异常终止,可能会导致Hive作业的临时或中间数据集无法清理,从而导致Hive作业临时目录占用大量的HDFS空间。本篇文章Fayson主要介绍如何解决清理Hive作业产生的临时文件。
①列举你使用的常用指令? ②怎么查看服务是否开启?后面的参数都是什么意思? ③怎么查看服务器内存使用情况? ④日志查看指令? ⑤跨机房怎么传输文件?
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件,Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,使用成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
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
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。
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1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
下载最新版本的后端安装包至服务器部署目录,比如创建 /opt/dolphinscheduler 做为安装部署目录,下载地址:https://dlcdn.apache.org/dolphinscheduler/1.3.8/apache-dolphinscheduler-1.3.8-src.tar.gz,下载后上传 tar 包到该目录中
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入,分层ETL和数据应用全过程,演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
vim 有三种模式,注意:这三种模式有很多不同的叫法,我这里是按照鸟哥的linux书中的叫法。
StarRocks 是一款新一代的极速全场景 MPP(Massively Parallel Processing)数据库,通过向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现的新一代大数据数据库,同时它兼容 Mysql5.7 的协议,支持标准 SQL 语法,极大降低了使用成本。作为大数据数据库,StarRocks 支持 Hive 作为外部 catalog 实现与 Hadoop 的直接对接,同时也支持将数据直接存储用于高效计算。
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
在前文中我们了解了fork函数的使用,以及写时拷贝机制的原理等,并且也学习了什么是僵尸进程,但是并没有具体讲到应如何处理僵尸进程,本次章节将对fork函数以及如何终止进程,还有僵尸进程的处理做更为详细的探讨。
清理hdfs小文件shell脚本 #!/bin/bash echo "--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------" echo "BASH_VERSION: $BASH_VERSION" echo "参数说明: " echo "从外部只传递零个参数时,遍历字典,删除 hdfs 对应日期下的文件目录" echo "从外部只传
离线数据分析平台实战——120Hive Shell命令介绍 01(熟悉Hive略过) Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务,如果需要启动其他服务,那么需要service参数来启
Impala是Cloudera开源的实时查询项目,目标是基于统一的SQL快速查询各种存储系统,如HDFS、Kudu、HBase等。Impala原意为 高角羚 ,该项目的特点就是 快速 。Impala舍弃MapReduce,基于C++实现针对硬件做了很多的优化,支持数据本地性。
CREATE FUNCTION [db_name.] function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'] ];
Vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器,类似于windows系统下的notepad(记事本)编辑器,由于在Unix及Linux系统的任何版本,Vi编辑器是完全相同的,因此可以在其他任何介绍vi的地方都能进一步了解它,Vi也是Linux中最基本的文本编辑器,学会它后,我们将在Linux的世界里畅行无阻,尤其是在终端中。
历史指令保存在用户目录下的.bash_history文件(历史记录文件)中,并且每条指令都用时间戳的形式记录了执行时刻
Apache Hive是Hadoop之上最流行的数据仓库引擎。提升Hive性能的功能可以显著提高集群资源的整体利用率。Hive使用一连串的运算符来执行查询。这些运算符包括MapTask,ReduceTask或SparkTask,它们在查询执行计划中进行调度。以前这些运算符被设计为每次处理一行数据。一次处理一行导致运算符效率不高,因为需要许多虚函数调用来处理扫描的每一行。另外,如果运算符一次只处理一行,不能利用CPU的SIMD指令集(例如SSE或AVX)进行加速。本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化,使Apache Parquet表的查询运行效率提升26%以上。
Nimbo-C2是一款功能强大的轻量级C2 框架,Nimbo-C2代理支持x64 Windows&Linux操作系统。该工具基于Nim和Python开发,其WIndows端使用了.NET组件。Nim的功能非常强大,但在跟Windows系统交互时使用PowerShell可能会更加简单,因此该工具的部分功能是基于PowerShell实现的。Nimbo-C2的Linux代理更加的精简,只能执行基本命令,其中包括ELF加载(通过memfd技术实现)等。
12、在MapTask的Combine阶段,当处理完所有数据时,MapTask会对所有的临时文件进行一次()。
语法: find [路径] [选项] [文件名] 功能: 用于在文件树种查找文件,并作出相应的处理(可能访问磁盘) 常用选项:
前言:在了解完Linux基本指令和Linux权限后,我们有了足够了能力来学习后面的内容,但是在真正进入Linux之前,我们还得要学会使用Linux中的几个开发工具。而我们主要介绍的是以下几个:
此篇博文博主为大家讲解的是Hive中常用的交互命令及其他的一些命令。 一. Hive常用交互命令 可先通过命令行查看帮助 [bigdata@hadoop001 hive]$ bin/hive
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。
前天和各位分享了Linux常用指令的汇总:【史上最全Linux常用指令汇总,又一吃灰教程 】有需要的可以去收藏一下,用的上的时候翻来看看;今天继续来分享一下Linux常用的快捷键;虽然很多操作,通过鼠标点点就可以做到;但是,纯用键盘操作Linux的流畅性跟手来回游走在鼠标、键盘之间的体验,完全不是一个数量级的,因此,熟悉快捷键并熟练运用,必将事半功倍;下面就来一一列举一下常用到的快捷键:
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。
虚拟机以及Linux系统安装在之前的两篇分享中已经详细的介绍了方法,并且每一步的都配图了。如果有朋友还是看不懂,那我也爱莫能助了。本篇主要就hadoop服务器操作系统配置进行详细说明,hadoop安装会在下一篇文章中详细的介绍。
在前文,我们已经讲解了vim工具以及gcc/g++的使用,我们可以进行编写代码以及编译代码了,但是还没有学习如何在Linux下对代码进行调试,通过本章的学习,将学会如何使用gdb对代码进行调试。
dev:device——存放外接设备(磁盘,光盘),不能被直接使用,需要被挂载——#mount
其中,选项一般不需要指定,而节号可以根据需要选择。 解释一下,man手册一般可以分为8章节(第9章非标准)
定义:Docker是一个开源的应用容器引擎,使用GO语言开发,基于Linux内核的cgroup,namespace,Union FS等技术,对应用程序进行封装隔离,并且独立于宿主机与其他进程,这种运行时封装的状态称为容器。
hadoop、hbase、zookeeper、hive是大数据里面四个重要的产品,关于这四个产品的介绍,各种书籍和网站介绍得很多,在这里不再赘述,仅介绍在ubunt下如何安装和配置这三种产品。
Hive配置了Spark作为默认执行引擎,在通过Hue执行Hive查询后,退出Hue后Spark的Session并为随着Hue的退出而关闭,操作如下:
1)在当前目录中,查找后缀有 file 字样的文件中包含 test 字符串的文件,并打印出该字符串的行。此时,可以使用如下命令:
什么是编辑器?编辑器就是一款软件,它的主要作用就是用来编辑。譬如编写文件,编写代码。Linux中常用编辑器,自带的最古老的vi。比较好用的vim,gedit。
(3)修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
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
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本专栏由小雨ttt创建,致力于分享学习Linux基础知识的过程。本专栏不是机械地介绍Linux指令集,而是包含了作者亲自实践的操作过程,站在一个初学者的角度理解Linux基础知识。
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