[b][color=green][size=large]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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓
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2024-09-10 20:54:07
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自序
这些都是笔者半年的结晶,现将其整理为博客，供各位网友参考。博客内容分为五个部分，如下：
Ubuntu物理机和虚拟机准备
ssh登录和jdk安装
Hadoop-2.6.0+zookeeper-3.4.6 集群搭建
Spark-1.3.1集群搭建
Hbase-1.1.0集群搭建
hive-1.2.0搭建
第一部分
1.order by col_list： 全局排序，默认为升序asc ,因此只有一个reducer,只有一个reduce task的结果， 比如文件名是000000_0,会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。 如果指定了hive.mapred.mode=strict（默认值是nonstrict）,这时就必须指定li
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2023-09-15 09:53:27
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1.ubuntu使用虚拟机，即使出错也不会影响其他。2.python在ubuntu已经自带，但是要重新更新为python3，并且默认使用python3.谷歌一下有相关教程。java得安装一下。提高python3优先级直接执行这两个命令即可：sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2
## 使用Hive创建HBase表流程
为了帮助你实现在Hive中创建HBase表，我将提供一个简单的步骤指南。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 动作 |
|---|---|
| 步骤 1 | 创建HBase表 |
| 步骤 2 | 创建Hive表 |
| 步骤 3 | 将HBase表与Hive表关联 |
接下来，我将逐步指导你完成每个步骤，并提供相应的代码示例。
### 步骤 1：创
原创
2024-02-06 11:04:49
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Hive基于HADOOP来执行分布式程序的，和普通单机程序不同的一个特点就是最终的数据会产生多个子文件，每个reducer节点都会处理partition给自己的那份数据产生结果文件，这导致了在HADOOP环境下很难对数据进行全局排序，如果在HADOOP上进行order by全排序，会导致所有的数据集中在一台reducer节点上，然后进行排序，这样很可能会超过单个节点的磁盘和内存存储能力导致任务失败
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2023-08-05 13:20:17
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1、搭建环境部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanl
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2024-07-23 09:40:04
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创建部门表create table if not exists dept(deptno int,dname string,loc int)row format delimited fields terminated by '\t';创建员工表create table if not exists
原创
2021-04-25 22:59:05
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软件环境:linux系统: CentOS6.7
Hadoop版本: 2.6.5
zookeeper版本: 3.4.8主机配置:一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos192.168.179.201: m1
192.168.179.202: m2
192.168.179.203: m3
m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, Reso
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2024-07-18 14:40:14
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# Hive4 使用的 MySQL 版本
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个重要的工具，它允许用户使用类 SQL 的查询语言来处理存储在 Hadoop HDFS 中的数据。在 Hive 的最新版本中，Hive4 采用了 MySQL 作为其元数据库。这意味着 Hive 需要使用 MySQL 数据库来存储其元数据信息，例如表的结构、分区信息和其他相关数据。
## Hive4 的架构
原创
2024-09-26 08:12:59
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第9章 企业级调优9.1 Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是mor
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2024-08-12 20:56:04
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2024-01-08 16:58:28
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1.什么是Hive? 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查询功能。 好处： 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 扩展功能很方便。Hive的特点
目录1.前言2.order by3.sort by4.distribute by5.Cluster By6.实际需求 1.前言hive中的四个by分别为order by，sort by，distribute by，cluster by； 下面具体讲解：2.order by全局排序，只有一个reduce； 缺点：当数据量非常大时，耗时太长，效率低下，适用于数据量较小的场景； 优点：数据全局排序；s
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2023-07-12 21:34:28
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1.hive的四大by1.1order by（全局排序）只有一个reduce，这里无论你设置多少个reduce，都是一个优点：全局排序缺点：当数据量大的时候，耗时长，效率低，适用于较小数据量的场景1.2sort by（分区内排序）对每一个reduce内部的数据进行排序，全局结果来说不是排序的只能保证每一个reduce输出的文件中的数据是按照规定字段排序的适用于数据量大，但是对排序要求不严格的场景，
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2023-07-04 14:34:42
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任务描述:本环节需要使用 root 用户完成相关配置，已安装 Hadoop 及MySQL（MariaDB）需要配置前置环境，具体部署要求如下：1. 解压Hive安装包到“/opt/”路径 2. 设置Hive环境变量 3. 新建并配置hive-site.xml文件，实现Hive元数据存储位置为MySQL（MariaDB）数 据库 4. 初始化Hive元数据（将MySQL JDBC驱动拷贝到Hive安
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2023-09-16 16:55:54
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## 实现Hive 4个BY的流程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建表]
B[加载数据]
C[执行查询]
D[输出结果]
```
### 步骤一：创建表
创建一个Hive表，用于存储数据。
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (
column1 data_type,
column2 d
原创
2023-11-15 03:54:20
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# Apache Hive 4实现流程
## 1. 简介
Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了数据查询和分析的功能。本文将介绍如何实现Apache Hive 4的步骤和代码示例。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Hadoop和Hive |
| 步骤二 | 配置Hadoop和Hive |
| 步骤三 |
原创
2023-11-27 05:00:33
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文章目录参考地址参考地址1．Hive官网地址http://hive.apache.org/2．文档查看地址https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted3．下载地址http://archive.apache.org/dist/hive/4．github地址https://github.com/apac...
原创
2021-05-31 18:45:14
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# Hive4GebY：一个用于基因组浏览器的Hive插件
Hive4GebY是一个为基因组浏览器开发的Hive插件，它提供了一种方便的方式来展示基因组数据。本文将介绍Hive4GebY的基本概念、安装和使用方法，并提供一些代码示例。
## Hive4GebY简介
Hive4GebY是一个基于Hive的插件，它允许用户在基因组浏览器中展示基因组数据。Hive是一个用于大规模生物信息学数据分析
原创
2024-07-21 06:39:37
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