出于安全稳定考虑很多业务都需要服务器服务器Hadoop+Hive搭建，但经常有人问我，怎么去选择自己的配置最好，今天天气不错，我们一起来聊一下这个话题。Hadoop+Hive环境搭建1虚拟机和系统安装+JDK环境JDK安装采用二进制包压缩方式(解压之后就是直接可用了，但需要修改环境变量，使其任何路径下都可行)修改/etc/profile，~/.bashrc 配置文件，修改环境变量。2 Hadoop
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2023-07-12 11:13:26
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文章目录SPARK源码编译版本要求前提准备---Maven安装前提准备---Scala安装spark源码编译编译问题问题一问题二Spark 单机模式启动并测试Spark集群配置一、spark的安装路径：二、现有系统环境变量：三、查看并关闭防火墙四、系统hosts设置五、spark文件修改六、集群启动：七、集群测试Spark整合hive1. 拷贝hive中的配置文件到spark中的conf目录下2
目录3.java -jdk的安装4.Hadoop以及单机配置的安装5.Hadoop伪分布式的配置6.Hadoop集群的配置（这里建议将后面的工具安装完成后，再配置此步骤，否则会非常痛苦）7.Hbase及其单机模式的安装HBase单机模式配置8.Hive的安装9.Scala的安装10.sbt的安装11.Spark的安装在此篇文章中，将会按以下顺序配置大数据平台的相关工具:1.VMware 2.Ubu
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2023-09-06 09:51:28
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学习大数据不可避免地会用到Hadoop、Hive、Spark等内容，也很有必要去归类、整理和比较它们之间的异同与关系。无论是Hadoop还是Spark或是其他大数据处理工具，归根结底还是要面向大数据的四个核心问题。 1.数据的存储（big data storage），海量数据需要处理和分析，但前提是要进行有效的存储。稍后会提到Hadoop（HDFS）分布式文件系统对超大数据集的容错性问题。 2.数
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2023-07-12 11:13:33
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Hive这个框架在Hadoop的生态体系结构中占有及其重要的地位，在实际的业务当中用的也非常多，可以说hadoop之所以这么流行在很大程度上是因为hive的存在。那么Hive究竟是什么，为什么在Hadoop家族中占有这么重要的地位，本篇文章将围绕Hive的体系结构(架构)、Hive的操作、Hive与Hbase的区别等对Hive进行全方面的阐述。
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2023-08-25 07:44:44
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安装hivehive是一个基于hadoop的数据仓库，实质即为一个将MR任务封装为易于编写的hql语句（类似于sql语句）的组件。hive基于hadoop，因此运行hive必须安装hadoop，而hadoop则必须安装jdk。hive作为一个数据仓库，自然需要存储元数据，其内置有一个derby数据库用于存储元数据，但使用derby作为元数据库时只允许单用户单会话连接，生产实用时过于受限，因此常使用
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2023-09-20 10:39:14
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先说明一下，这里说的从Hive 1.1版本开始，Hive on Spark已经成为Hive代码的一部分了，并且在spark分支上面，可以看这里https://github.com/apache/hive/tree/spark，并会定期的移到master分支上面去。关于Hive on Spark的讨论和进度，可以看这里https://issues.apache.org/jira/browse/HIV
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2023-08-29 13:58:23
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（集群）搭建Hadoop+Hbase+hive+Spark（详解版）本教程是已经搭建好Hadoop集群Hadoop+Hbase集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/128590916
Hadoop+Hbase+Hive集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/1
前言本教程采用了两种方案一种是hive-1.21版本,hadoop版本为hadoop2.6.5还有一种是主要讲基于hadoop3.x hive的搭建 先来第一种一、本地方式(内嵌derby)步骤这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器，并作如下配置解压修改安装包内conf文件夹下的hive-default.xml.template，并重命名为hite-site.xmljavax.
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2023-08-22 14:31:40
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Hadoop+spark集群搭建 说明：本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建，linux环境是centos，本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境：一个作为Master节点，另一个作为Slave节点，由于spark依赖scala，所以需要安装scala搭建步骤：一：安装jdk二：安装hadoop集群（http://www.powerxing.com/install-
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2023-09-14 08:35:25
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# 从头学会Hadoop, Hive, Spark
作为一名经验丰富的开发者，对于Hadoop，Hive，Spark这三个与大数据处理密不可分的工具，相信您已经非常熟悉了。但是对于刚刚入行的小白来说，可能对于如何实现这三个工具之间的结合还有些困惑。本文将带您逐步学习如何使用Hadoop，Hive和Spark，并通过示例代码帮助您更好地理解。
## Hadoop, Hive, Spark的概念简
# 从零开始学习Hadoop、Hive、Spark
## 引言
Hadoop、Hive和Spark是大数据领域中常用的技术框架，它们为处理和分析大规模数据提供了强大的工具和功能。对于刚入行的开发者来说，学习和掌握这些技术是非常重要的。本文将引导你一步一步地学习和实践Hadoop、Hive和Spark，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面的表格展示了学习和实践Hadoop、Hive和Spa
原创
2023-08-25 13:16:29
19阅读
# Hadoop, Hive, and Spark: A Comprehensive Guide
## Introduction
In the world of big data processing, Hadoop, Hive, and Spark are three popular technologies that have revolutionized the way data is
原创
2023-08-16 13:27:03
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希望文章能帮助更多的人在搭建集群时，节省更多的时间，将时间花在更有意思的地方，帮助大家能尽早开始体验hadoop的各种功能。
原创
精选
2018-09-11 17:49:27
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云原生大数据组件研究（Hive+Hadoop）前言网上的找的文档大多残缺不靠谱，所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境，可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。
一、安装Hadoop3.3.4
前置：集群规划机器信息Hostnamek8s-master
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2023-08-16 21:22:02
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数据仓库工具。构建在hadoop上的数据仓库框架，可以把hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表。（主要解决ad-hoc query，即时查询的问题）支持一种与SQL几乎完全相同的语言HQL。除了不支持更新，索引和事务，几乎SQL其他的特性都支持。可以看成是SQL到Map-reduce的映射器提供shell,JDBC/ODBC,Thrift,Web等接口
第十二章 Hive一、示例①声明一个表，三列:year,temperature,quality create table records (year string, temperature int,quality int) row format delimited #HiveQL所特有，声明每一行是由制表符分隔的文本，按此格式读取数据 fields terminated by ‘\t’ ②
这两天在搭建Hadoop与Spark的平台，要求是能够运行Spark，并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程，简单做一个笔记blog。1.选择 笔者一开始是在虚拟机上搭建的，创建了三个ubuntu虚拟机，然后开始布置分布式系统，但是，后来发现，资源完全不够用。笔者台式机16G内存，2T硬盘，i7第四代处理器，然而，还是被ha
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2023-08-29 17:05:02
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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，把数据放到缓存中，减少cpu磁盘消耗。S
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2023-07-12 12:01:36
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第一章：Hadoop和Hive以及Spark的关系是什么？Hadoop和Hive、Spark都是大数据领域的技术栈。一：大数据领域当中以后两个最为核心的问题1：数据怎么存储 2：海量数据怎么计算单机系统时代。 所有数据都在一个计算机上进行存储，数据处理任务都是IO密集型，而不是CPU密集型。数据分布式存储 大数据时代 ，海量数据导致我们一台数据服务存不下。这样的话，我们需要一一直加机器进行分布式存
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2023-07-12 17:53:02
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