一、Hive入门1.1 Hive简介1.1.1 hive出现的原因FaceBook网站每天产生海量的结构化日志数据,为了对这些数据进行管理,并且因为机器学习的需求,产生了hive这门技术,并继续发展成为一个成功的Apache项目。1.1.2 什么是hive hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具(框架),可以将hdfs上的结构化的数据文件映射成一张数据表,并可以使用类SQ
Hive目前底层还是用MapReduce,以后可能会用Spark,Tez。Hive差不多是一个查询接口,你的SQL语句还是会翻译成MapReduce任务的,你用explain就可以看到这些任务的执行计划。下面介绍下hive的基础安装过程以及简单的使用。环境信息:虚拟机数量:3台 操作系统:Ubuntu 14.04 实验环境及版本: HadoopHadoop 2.2.0 Java:java ver
大数据四个特点 :4VVolume(大量),Velocity(高速),Variety(多样),Value(低价值密度)Hadoop是一种分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和分析计算的问题。广义上说Hadoop是指包含其本身和其它组件(如HDFS)的一个Hadoop生态圈一、Hadoop的概念1.Hadoop思想来源谷歌大数据三大论文2.Hadoop优势(4高)高可靠性:Hadoop底层维护
转载 2023-07-12 11:16:30
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spark为什么快?Spark SQL比Hadoop Hive快,是有一定条件的,而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快,相反,Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。其实,关键还是在于Spark 本身快。1,Spark是基于内存的计算,而Hadoop是基于磁盘的计算;Spark是一种内存计算技术。所谓的内存计算技术也就是缓存技术,把数据放到缓存,减少cpu磁盘消耗。S
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一、Hive基本概念1、概念 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 HQL转化成MapReduce (1)Hive处理的数据存储在HDFS(2)Hive分析数据底层的实
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Hive详解一、Hive简介二、Hive总体架构hive架构图如下:Hive基本组成三、Hive特点优点缺点四、Hive基本语法1、Hive DDL语法2、Hive DML语法五、总结 一、Hive简介hive是什么? “懒人改变世界”,这是我一直坚信的理念。并不是提倡大家偷懒,而是要有懒人的思想,要想尽一切办法来减少自己的工作量,减少重复劳动力,提高生产效率。没有hive之前,作为程序猿需要对
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文章目录Hive基本概念一、Hive介绍1、什么是Hive2、Hive的优缺点3、Hive的特点二、Hive架构1、架构图2、基本组成3、Hive与传统数据库对比 Hive基本概念一、Hive介绍1、什么是HiveHive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。Hive是基于Hadoo
本文主要是演示在Hadoop单机模式Hive默认(嵌入式derby 模式)安装配置过程,目录结构如下:基础环境Hive安装配置启动及演示[一]、基础环境Mac OSX 10.9.1Java 1.6+ Hadoop 2.2.0 (安装配置详见: http://www.micmiu.com/opensource/hadoop/hadoop2x-single-node-setup
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写在前边的话:       hadoop2.7完全分布式安装请参考:继任该篇博客之后,诞生了下面的这一篇博客       基本环境:               Hadoop 2.7        &
Hive的三种安装配置(本人常用第三种远程模式安装)一. 在所有节点下修改好core-site.xml文件配置 代码如下:<!-- 整合hive --> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </propert
HIVE简介HiveHadoop生态系统必不可少的一个工具,它提供了一种SQL方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)的数据或其它和hadoop集成的文件系统,如果MapR-FS,Amazon S3和像HBase(Hadoop数据库)和Cassandra这样的数据库的项目。大多数数据仓库应用程序都是使用关系型数据库进行实现的,并使用SQL作为查询语言。Hive降低了将这些
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HadoopHadoop是一个开源框架来存储和处理大型数据在分布式环境。它包含两个模块,一个是MapReduce,另外一个是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。MapReduce:它是一种并行编程模型在大型集群普通硬件可用于处理大型结构化,半结构化和非结构化数据。HDFS:Hadoop分布式文件系统是Hadoop的框架的一部分,用于存储和处理数据集。它提供了一个容错文件系统在普通硬件上运行。
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文章预览:1.Hive简介2.Hive部署(前提是部署好Hadoop) 1.Hive简介1.地址 官网:http://hive.apache.org/ GitHub地址:github.com/apache/hive CDH版本:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 中下载hive-1.1.0-cdh5.16.2.tar.gz 软件使用上Hadoop、Hi
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引入原因对存在HDFS上的文件或HBase的表进行查询时,是要手工写一堆MapReduce代码对于统计任务,只能由懂MapReduce的程序员才能搞定 耗时耗力,更多精力没有有效的释放出来什么是HiveHive基于一个统一的查询分析层,通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行询、统计和分析 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数据库表,并提供类SQL查
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# Hadoop集群配置Hive ## 引言 在大数据领域,Hadoop是一个非常重要的分布式计算框架,它可以处理海量数据,并提供高可靠性和高扩展性。而Hive则是Hadoop生态系统的一个数据仓库工具,它可以方便地进行数据查询和分析。 本文将介绍如何在Hadoop集群上配置Hive,以便使用Hive进行数据分析和查询。我们将重点介绍Hive的安装和配置过程,并提供相应的代码示例。 ##
原创 7月前
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编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><?xml-s
原创 2021-04-07 14:08:50
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 目录一.Hive的安装和配置1.Hive并不是hadoop自带的组件,因此我们需要去下载hive,此次课我们使用hive 1.2.1版本,下载地址为:2.下载完成之后,安装包默认保存在下载文件夹,解压安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz至路径 /usr/local,命令如下:3.然后切换至目录 /usr/local,将文件夹名改为hive(为了后续的方便),
转载 2023-09-14 13:21:37
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要提前安装Hadoop下载spark并在虚拟机解压,解压到usr/local文件夹重命名为 spark给当前用户这个文件夹的权限修改spark的配置文件 spark-env.sh[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YqQtOlO5-1603533615805)(en-resource://database/972:0)] 在第一行添加以下配置信息 expo
原创 2023-05-15 19:49:42
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Hadoop集群部署:一.Hive的三种部署模式1.嵌入模式 使用内嵌的Derby数据库存储元数据,是Hive最简单的部署方式。嵌入模式下的Hive不支持多会话连接,不适合生产环境,只适合测试环境。 2.本地模式 使用本地独立数据库存储元数据,这里的独立数据库通常使用MySQL数据库。本地模式部署的Hive支持元数据共享,并且支持多会话连接。 3.远程模式 远程模式与本地模式一样,同样是使用独立数
Hive的下载与安装hive下载地址 下载完成后需要将文件上传到服务器或虚拟机上,当然如果多wget命令比较熟悉也可以直接下载源码文件。上传后并解压缩: 接下来配置hive的环境变量,全局使用hive:vi /etc/profileexport HADOOP_HOME=/root/hadoop/hadoop-2.10.1 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8
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