一、Apache Hive简介官方网址：https://hive.apache.org/The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. Structure can
转载
2024-01-26 18:10:59
98阅读
Hive基础简介关于HiveHive是什么Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。归纳如下：是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具；可以将结构化的数据映射为一张数据库表；并
转载
2023-08-18 23:10:02
133阅读
://.cnblogs.com/gpcuster/archive/2010/02/24/1672635.htmlHive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定
转载
2011-11-09 12:35:00
77阅读
2评论
# 如何实现 Hive 连接平台：新手开发者的指南
在大数据时代，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它能够方便地使用 SQL 语言进行数据分析。对于刚入行的小白来说，理解如何建立 Hive 连接是首先要迈出的重要一步。本文将详细描述如何实现 Hive 连接的平台流程，并提供实际的代码示例。
## Hive 连接步骤
以下是实现 Hive 连接的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 03:43:11
45阅读
一、创建hadoop用户及目录1 创建用户
[root@hadoop000 ~]# useradd hadoop
2 设置密码
[root@hadoop000 ~]# passwd hadoop
3 切换用户 hadoop
[root@hadoop000 ~]# su - hadoop
[hadoop@hadoop000 ~]$ pwd
/home/hadoop
4 创建目录
[hadoop
Apache hive数据仓库：英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进监视时间、成本、质量以及控制。 Apache 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，
转载
2023-09-22 20:17:46
75阅读
目录导读Hadoop、Hive 是什么运行环境hive-env.shhive-site.xmlcore-site.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xmlyarn-site.xmlhadoop-env.cmdJava 环境Mysql下载 Hadoop、Hive 和 驱动安装 Hadoop启动 Hadoop安装 Hive配置 Hive运行 Hive连接到 Hive导读最近一个数
转载
2024-07-22 10:43:28
37阅读
三星平台HIVE注册表的实现 今天最大的收获莫过于把binfs和hive注册表同时在三星的平台上实现了，这可是前无古人啊，哈哈哈。怕今天的成果日后成炮灰，还是写下来比较好，要养成这样的习惯！！！其实所有的工作都是改注册表，但是怎么改，为什么这么改要搞懂就蛮费一番心思了，好在俺是喜欢钻研的动物，小case！今天总结一些实现的过程和原理。我们的案子是基于samsung S3C2440A＋samsung
转载
2024-07-24 17:40:04
27阅读
一、Hive 运行模式与 Hadoop 类似，Hive 也有 3 种运行模式：1. 内嵌模式将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中，这是使用 hive 最简单的方式。但是这种方式缺点也比较明显，因为一个内嵌的 Derby 数据库每次只能访问一个数据文件，这也就意味着它不支持多会话连接。2. 本地模式这种模式是将元数据保存在本地独立
转载
2023-07-20 19:53:31
174阅读
# Hive 任务调度平台介绍
随着大数据时代的到来，数据的处理与分析变得愈加重要。Apache Hive 是一个用于数据仓库的工具，可以方便地进行数据的查询和分析。而在 Hive 中执行复杂的任务时，任务调度变得至关重要。本篇文章将介绍 Hive 任务调度平台的概念、实现和使用示例，并包含相应的代码示例。
## 任务调度的概念
在数据处理流程中，任务调度是指在特定的时间序列或条件下，自动执
基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询： HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成：第一步，启动hadoop，命令：./start-all.sh第二步，启动hive，命令：拷贝hbase-0.94.12.jar和zookeeper-3.4.2.jar到hive/lib下。 注意：如何hive/lib下已经存在这两个文件的其他版本（例如zookee
如上图，这边准备在node1和node2上分别启用两个HiveServer2的实例，并通过zookeeper完成HA的配置2、配置zookeep已经安装好，并可用。hive单机已经可用。在两个安装了apache-hive-2.0.0-bin的机器上，分别编辑hive-site.xml，添加以下参数：hive.server2.support.dynamic.service.discovery
tru
1、1. 单选题 用Word中编辑文档时，要想不显示文档在页面上的布局，只显示图文的内容与字符的格式，最好采用____。普通视图方式2. 单选题 二进制数110110010.100101转换成十六进制是( )。1B2.923. 单选题 图像数字化过程中的采样率越高，则所得数字图像()。所需存储空间越大，质量越好4. 单选题 下列不属于人类三大科学思维的是( )。逻辑思维5. 单选题 如下对象应当归
目录1 Hive调优策略1.1 架构优化1.2 参数优化1.3 SQL优化1.4 优化小结1.5 优化实战2 Hive案例2.1 需求描述2.2 数据说明2.3 实现3 数据交互工具 -- HUE3.1 Hue概述3.2 Hue编译安装3.3 Hue整合Hadoop、Hive 1 Hive调优策略Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。 影响Hive效率的不仅仅是
转载
2024-08-16 13:10:19
66阅读
1.什么是hive基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储，hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能（1.1）hive的优点操作接口采用类SQL语法，提供快
转载
2023-07-12 16:33:30
188阅读
概念Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业，然后提交到 Hadoop 上运行。Hive处理的数据存储在HDFS，Hive分析数据底层的实现是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。 注：Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高
转载
2023-07-20 20:01:01
197阅读
目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分。一、原始任务调度记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开
转载
2024-07-18 20:34:21
58阅读
概述XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。特性1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度
转载
2023-07-12 14:44:15
313阅读
HIVE及其相关大数据组件
Hive是构建在Hadoop大数据平台之上，Hive数据存储依赖于HDFS,HiveSQL的执行引擎依赖于MapReduce、Spark、Tez等分布式计算引擎,Hive作业的资源调度依赖于YARN、Mesos等大数据资源调度管理组件。如果脱离Hadoop生态单聊Hive优化，那无异于隔靴搔痒，解决不了根本的性能问题。与Hive相关的组件有4个部分：Hive元数据、资源
转载
2023-08-18 11:55:06
290阅读
一、工程目录二、原理解析 Hive和Impala是两个最常用的大数据查询工具，他们的主要区别是Hive适合对实时性要求不太高的业务，对资源的要求较低；而Impala的由于采用了全新的架构，处理速度非常的快，但同样的也对资源消耗比较大，适合实时性要求高的业务。 在我测试过程中发现，有些时候，即使通过shell命令来检测，发现Hive或者Impala
转载
2023-11-24 03:47:03
110阅读
