文章目录窗口的概念窗口的分类按照驱动类型分类按照窗口分配数据的规则分类窗口 API 概览按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）代码中窗口 API 的调用窗口分配器（Window Assigners） 窗口的概念Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就
1.使用步骤 下载安装flink。并进行如下配置： 1、在sql-client-defaults.yaml中添加：catalogs:
- name: myhive
type: hive
hive-conf-dir: /usr/local/hive/conf
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2023-09-03 09:12:05
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本文介绍Hive安装配置的整个过程，包括MySQL、Hive及Metastore的安装配置，并分析了Metastore三种配置方式的区别。网上有很多介绍Hive Metastore三种配置方式的文章，但是理解都不对，给读者造成了很多误导。本人详细阅读Apache和CDH官方文档中关于Hive Metastore的部分，并经过实践，终于填好各种坑，安装配置成功，遂记录下本文，供大家参考。1. 相关概
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2023-06-15 08:15:37
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作者：苏文鹏，腾讯 CSIG 工程师一、背景Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和 ETL 场景的 SQL 引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现、定义和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面：一是利用了 Hive 的 Metastore 作为持久化的 Catalog，用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Fl
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2023-09-17 14:53:57
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[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-
原创
2022-12-28 15:24:38
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# Hive配置Metastore服务
## 简介
Hive是一个数据仓库基础设施，它构建在Hadoop之上，通过Hive可以对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行查询和分析。Hive提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HQL（Hive Query Language），使得开发人员可以使用熟悉的SQL语法来查询和处理数据。
Hive的元数据存储在Metastore中，它负
# Flink SQL 配置 Hive 的完整指南
Flink SQL 是一个强大的流处理和批处理框架，它可以轻松地与 Hive 集成，从而支持对大数据的高效查询和分析。在本文中，我们将详细介绍如何在 Flink SQL 中配置 Hive，并提供代码示例帮助您更好地理解。
## 准备工作
在开始之前，您需要准备以下环境：
1. Java 1.8 或以上版本
2. Apache Flink
1 Hive的安装方式hive的安装一共有三种方式:内嵌模式、本地模式、远程模式。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。1.1 内嵌模式内嵌模式使用的是内嵌
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2023-09-27 05:57:17
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导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括：快手SQL on Hadoop智能引擎架构Hive MetaStore在快手的挑战Hive MetaStore在快手的优化快手SQL
1、介绍Hive所有表和分区的元数据都通过Hive Metastore进行访问。使用JPOX ORM解决方案(Data Nucleus)持久化元数据，因此它支持的任何数据库都可以被Hive使用。它支持大多数商业关系数据库和许多开放源码数据库。请参阅下面一节中支持的数据库列表。Hive Metastore库里的表之间的拓扑关系图如下：有2种不同的方法来设置metastore服务器和metastore
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2023-08-18 22:32:48
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一：Metadata概念：元数据包含用Hive创建的database、table等的元信息。元数据存储在关系型数据库中。如Derby、MySQL等。二：Metastore作用：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metast
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2023-08-18 22:39:16
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关于MetaStore：metastore是个独立的关系数据库，用来持久化schema和系统元数据。hive.metastore.local：控制hive是否连接一个远程metastore服务器还是开启一个本地客户端jvm，默认是true，Hive0.10已经取消了该配置项；javax.jdo.option.ConnectionURL：JDBC连接字符串，默认jdbc:derby:;databas
hive从3.0.0开始提供hivemetastore单独服务作为像presto、flink、spark等组件的元数据中心。但是默认情况下hivemetastore在启动之后是不需要进行认证就可以访问的。所以本文基于大数据组件中流行的kerberos认证方式，对hivemetastore进行认证配置。如果您还不了解如何单独启用hivemetastore服务，那么您可以参考下述文章。Presto使用
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2022-01-11 02:50:50
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# Hive配置Metastore集群环境教程
## 1. 流程概述
在开始配置Hive Metastore集群环境之前，我们首先需要了解整个流程。下面是配置Hive Metastore集群环境的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装MySQL数据库 |
| 步骤二 | 配置MySQL数据库 |
| 步骤三 | 启动Hive Metastore服务
标题：Hive Metastore本地模式配置教程
## 引言
在Hadoop生态系统中，Hive是一个重要的数据仓库工具，用于处理大规模结构化数据。Hive使用Metastore来存储表、分区和其他元数据。默认情况下，Hive Metastore使用远程模式，即将元数据存储在外部的数据库中。然而，有时候我们希望将Metastore配置为本地模式，将元数据存储在本地文件系统中。本文将教会你如何
# Spark SQL Metastore配置教程
## 介绍
在使用Apache Spark进行数据处理和分析时，Spark SQL是一个强大的工具。而Spark SQL Metastore则是用于存储和管理Spark SQL元数据的组件。本教程将向你展示如何配置Spark SQL Metastore，让你能够更好地利用Spark SQL。
## 配置流程
下面是配置Spark SQL Me
metastore 是 Hive 元数据的集中存放地。metastore 元数据存储主要体现在两个方面：服务和后台数据的存储。元数据包含用 Hive 创建的 database、table 等的元信息。元数据存储在关系型数据库中。如 Derby、MySQL 等。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
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2023-08-18 22:29:53
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hiveserver2：如果要通过jdbc连接hive，则需要启动hiveserver2。常见jdbc客户端：beelinebin/hive --service metastore &metastore：提供一个数据接口，获取hive元数据。获取获取元数据的方式：1直连mysql获取2连接metastore，通过metastore连接mysql
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2023-06-28 20:44:33
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是什么?Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的database、table、表的字段等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、第三方如MySQL等。Metastore即元数据服务，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My
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2023-08-18 22:29:56
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不要问我为什么，因为爱，哈哈哈哈。。。进入正题，最近做项目顺带学习了下hive metastore的源码，进行下知识总结。 hive metastore的整体架构如图： 一、组成结构： 如图我们可以看到，hive metastore的组成结构分为 客户端 服务端 ，那么下来我们逐一进行分析： 1、客户端 从代码的角度来看：尼玛太多了。。我们从入口HIVE开始看，可
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2023-07-12 09:28:34
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