客户端连接1.创建zookeeper连接对象时，如何选择哪个服务器进行连接？客户端的connectstring:localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183通过类org.apache.zookeeper.client.StaticHostProvider维护地址列表通过解析connectstring后，进行随机排序，行程最终的地址列表每次从形成的地址列表
首先在安装HIVE之前要安装Hadoop、Zookeeper和mysql，Hadoop和mysql的安装方法在我之前的博客里有，有需要的可以去看一下的。安装Zookeeper首先下载Zookeeper安装压缩包 自取：https://pan.baidu.com/s/1ZHtPyPS9XODT8sL16DpiVg 提取码：8ase 1.下载完成后上传到Linux系统上的opt文件夹下。 2.解压该压
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2023-08-11 14:57:22
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1、Zookeeper入门HDFS是解决存的问题。HBase解决大表。Hive是包装MapReduce的功能。MapReduce和Spark都是引擎。但Zookeeper没有提供具体的功能。它在大数据区块中的位置非常特征，像一个润滑油。实际上是协调大数据其他框架之间的合作的。2、概述协调服务的Apache项目。所谓的协调，举个例子。上课的时候只需要讲课的人和听课的人就够了。但实际上不是，比如说班主
*启动错误，日志查看
1.hdfs日志，hadoop安装目录下的logs目录 2.zookeeper日志 当没有特殊指定zookeeper的日志输出目录的话，zookeeper的日志是在执行zkServer.sh start指令所在的文件夹里 zookeeper日志的名称是：zookeeper.out 3.hbase日志 hbase的日志在hbase安装
1、摘要Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。2、应用场景2.1 将ETL操作的数据存入HBase2.2 HBase作为Hive的数据源2.3 构建低延时的数据仓库3、环境准备3.1 hive与hbase版本兼容性Hive版本 hive-1.2.1、hbas
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2023-07-14 11:08:50
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Hive一直使用ZooKeeper作为分布式锁定管理器来支持HiveServer2中的并发。 基于ZooKeeper的锁管理器在小型环境中运行良好。 但是，随着越来越多的用户从HiveServer迁移到HiveServer2并开始创建大量并发会话，可能会出现问题。 主要问题是Hiveserver2和ZooKeeper之间打开的连接数一直在增加，直到从ZooKeeper服务器端达到连接限制为
1、Zookeeper及其他大数据组件简介HDFS：是解决存的问题HBase：解决大表的问题，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统Hive：是包装MapReducer的功能。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查询功能而zookeeper没有具体的功能，它在大数据区块中的位置比较特殊，好似一个润滑油，实际上它是协调大数据其他框架/
由于数据需要经常改动，所以将数据存储在Hbase中，通过Hive关联Hbase表的方式来对Hbase进行查询操作。 原先我是在本地通过虚拟机搭建的伪分布式，因此做Hive关联Hbase操作时需要做不少的操作，比如将Hbase相关的jar添加到Hive，将Hbase配置文件添加到hadoop/conf目录下等。具体操作可见如下文章： 目前的平台为：HDP 并且通过Ranger做了权限管理。因为用了H
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2023-09-13 21:06:12
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本篇将 Hive 的优化分成三个部分:第一部分是 SQL 通用语法优化，第二部分是针对 Hive 所具有的数据倾斜的优化，第三部分则介绍一些通用性的 Hive 参数设置优化。一、语法优化 SQL 的语法优化本质上是如何用更少的计算资源干相同的活，基于此延伸出几条原则，这几条原则又拓展出对应的一些具体方法：原则1：取更少的数这条原则特别朴素，只要数据量少了运算的效率自然会提升，但如何能够取更少数的同
hive中join都有哪些Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT JOIN）、右关联（RIGHT JOIN）、全关联（FULL JOIN），还支持左半关联（LEFT SEMI JOIN）内关联（JOIN）只返回能关联上的结果。左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）以LEFT [OUTER] JOIN关键字前面的表作为主表，和其他表进行关联，返回记录和主表
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2023-06-30 09:02:31
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文章目录一、join关联小案例1.1 Linux下建相应目录1.2 导入文件1.3 执行hive脚本1.4 查看数据库以及表是否创建成功1.5 查询内容，做关联二、map join（hive中这个机制自动的）三、union四、装载数据 insert五、将数据插入/导出到文件(insert)六、数据交换（import/export）6.1 使用EXPORT导出数据6.2 使用IMPORT导入数据
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2023-07-12 11:06:34
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集群配置说明安装图配置说明JDK ：Hadoop和Spark 依赖的配置，官方建议JDK版本在1.7以上！！！ Scala：Spark依赖的配置，建议版本不低于spark的版本。 Hadoop: 是一个分布式系统基础架构。 Spark: 分布式存储的大数据进行处理的工具。 zookeeper:分布式应用程序协调服务，HBase集群需要。 HBase: 一个结构化数据的分布式存储系统。
一、zookeeper以及hive的安装1、首先下载安装包（我这的是zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz和hive-1.1.0-cdh5.14.2.tar.gz安装包） 2、将其上传到linux系统下，并压缩文件（我放到/opt/文件夹下）tar -zxf zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz
tar -zxf hive-1.1.0-cdh5
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2023-10-15 07:33:14
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首先准备好zookeeper，jdk，hadoop，hive的安装包
1.时间同步yum install ntp
启动NTP时间服务器：service ntpd start
设置NTP开机自动启动：chkconfig ntpd on
查看NTP是否正常运行：chkconfig | grep ntp
2、2.node1,2,3,4做免密钥登录
ssh-keygen -t dsa -P
表的优化Join Join原则： 1）小表Join大表， 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。 2）多个表关联时，最好分拆成小段，避免大sql（无法控制中间Job） 3）大表Join大表 （1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些k
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2023-07-12 12:47:05
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本文主要列举两张和三张表来讲述多表连接查询。新建两张表：表1：student 截图如下：表2：course 截图如下：（此时这样建表只是为了演示连接SQL语句，当然实际开发中我们不会这样建表，实际开发中这两个表会有自己不同的主键。）一、外连接外连接可分为：左连接、右连接、完全外连接。1、左连接 left join 或 left outer joinSQL语句：s
Hive调优Fetch抓取Fetch抓取是指能不走MapReduce任务就不走MapReduce任务 eg：select * from A，在这种情况下，Hive可以直接读取A表的存储目录下的文件参数设置hive (qi)> set hive.fetch.task.conversion=more;join优化小表 join 大表即数据量小的表放在 join 的左边，大表放在join的右边。这
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2023-08-18 23:27:49
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# Hive模糊关联实现指南
作者：经验丰富的开发者
## 1. 概述
本文将介绍如何通过Hive实现模糊关联。模糊关联是指在查询时使用模糊匹配的方式来关联数据表，以便更灵活地进行数据分析和挖掘。下面将详细介绍整个过程的步骤和相关代码。
## 2. 流程图
下面是实现Hive模糊关联的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
# Hive模糊关联
在大数据分析的世界中，Hive作为一种数据仓库工具，帮助用户以SQL的方式处理和分析海量数据。在实际数据分析中，我们常常会面临模糊查询的需求。本文将通过实例介绍Hive的模糊关联（Fuzzy Join）操作，用以解决实际业务中的复杂问题。
## 一、什么是模糊关联
模糊关联是一种在数据库中用于连接不同表格的技术，即使这些表格之间的关联不是完全匹配的。在实际应用中，例如，
① FROM阶段标识出查询的来源表，并处理表运算符。在涉及到联接运算的查询中（各种join），主要有以下几个步骤：a.求笛卡尔积。不论是什么类型的联接运算，首先都是执行交叉连接（cross join），求笛卡儿积，生成虚拟表VT1-J1。b.ON筛选器。这个阶段对上个步骤生成的VT1-J1进行筛选，根据ON子句中出现的谓词进行筛选，让谓词取值为true的行通过了考验，插入到VT1-J2。c.添加外
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2023-08-30 11:40:26
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