Hive的安装部署和管理 文章目录实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.解压安装包3.更改文件夹名和所属用户4.设置HIVE_HOME环境变量5.导入MySql jdbc jar包到hive/lib目录下6.修改hive配置文件7.启动MySQL8.指定元数据数据库类型并初始化Schema9.启动Hadoop10.启动hive11.检验hive能否使用11.检验hive能
将介绍Hive及其相关的大数据组件。之所以引入这个章节的内容，是因为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。在日常工作
Design目录
Hive Architecture （Hive架构）
Hive Data Model（Hives数据模型）Metastore（元数据）
Motivation（动因）
Metadata Objects （元数据对象）
Metastore Architecture （元数据架构）
Metastore Interface（元数据接口）
Hive Query Language（H
1. Hive架构组成Hive的架构组成,包括三部分Hive Client、Hive Service、Hive Storage and Computing A. Hive Client，Hive的客户端 针对不同的应用程序提供了不同的驱动，例如像是 a. JDBC驱动 b. ODBC驱动 c. Thrift Client B. Hive Service，Hive的服
为什么要使用Hive？ hadoop中的mr有缺点（Mapper:的输出,就是把键相同的合并起来;sql:语句；
HIVE 表&数据操作一.HIVE二.创建内部表三.CTAS – as select方式建表四.创建外部表五.Hive分区1.建表2.导入本地文件数据3.导入hdfs文件数据4.浏览器显示结果5.创建表添加分区并自行插入数据六.分桶(Buckets)七.查询语句1.*号查询2.指定字段，集合内下标查询3.条件查询八.未完待续 一.HIVE 本篇博客所用数据： 链接: 本篇博客所用数据,建
官方介绍 Hive执行流程图： 【Pratical Hive.pdf】学习笔记，各章节做主线辅以官网资料整理完成。组件架构客户端组件 Hive-cli, JDBC/ODBC Toad or SQuirreLHCatalog 元数据管理组件，主要作用如下官方介绍 • Provides a common schema environment for multiple tools • Allows fo
原创
2021-04-15 08:37:54
641阅读
文章目录1、解压 Hive 安装包2、配置 Hive 环境变量3、配置 hive-env.sh4、配置 hive-site.xml5、初始化 Hive 元数
原创
2022-08-12 10:41:51
108阅读
文章目录一、HiveHive在Hadoop集群上的安装部署二、MYSQL安装三、将本地文件导入Hive案例 一、Hive1．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
一、Hive的组件Hive架构包括如下组件：Client、Thrift Server、Metastore和Driver。1，Client用户接口，主要包含CLI（command language interface）、JDBC或ODBC、WEBUI（以浏览器访问hive）；（1）CLI（command language interface）最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive
1、Hive安装和配置1、通过XFTP工具将Hive的压缩包远程传输到Linux的/opt/software目录下2、解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面[zhukun@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/module/3、修改/opt/mo
一、Hive的工作机制1.Hive 通过给用户提供的一系列交互接口，用户提交查询等任务给Driver。 2.驱动程序将Hql发送给编译器，编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。 3.编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译。将Hql转换成抽象语法树AST并进行解析，然后将AST编译成逻辑执行计划，再通过逻辑执行计划进行优化的优化器，最后
Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Ha并开源。...
离线计算组件1.1 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，并提供简单的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，十分适合数据仓库的统计分析。但是在转换为MapReduce的计算过程中，计算速度
对Hive的基本组成进行了总结：1、组件：元存储（Metastore ）－存储“系统目录以及关于表、列、分区等的元数据”的组件。
转载
2022-09-12 01:05:56
126阅读
环境宿主机：Windows 10 64bit虚拟机：VMware 15 pro
CentOS 7.5 64bit 3个（1个master、2个slaves）Hadoop-2.6.5jdk1.8.0_211MySQL-5.7.26Hive-1.2.2ssh工具：SecureCRT 7.3（MySQL、Hive目前都只在master节点上安装了）目录0、准备工作1、新建配置文件hive-site
对Hive的基本组成进行了总结：1、组件：
元存储（Metastore ）－存储“系统目录以及关于表、列、分区等的元数据”的组件。驱动（Driver ）－ 控制 HiveQL 生命周期的组件，当 HiveQL 查询穿过 Hive时。该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计。查询编译器（Query Compiler） － 是一个组件，将HiveQL编译成有向无环图（directed acyclic
转载
2017-02-15 14:29:00
53阅读
2评论
目录1 hue的安装部署与介绍2 登陆hue3 Hue组件使用3.1 hive3.1.1 hive界面介绍3.1.2 执行hive sql3.2 hdfs3.2.1 hdfs界面介绍3.2.2 使用hue新增文件到hdfs3.2.3 使用hue修改hdfs上的文本文件 1 hue的安装部署与介绍 2 登陆hue启动hu
原创
2021-10-06 16:14:17
776阅读
Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。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表，并提供类 SQL 查询功能。本质是：将 HQL 转化成 MapReduce 程序......
