hive与mysql的安装与配置hive是基于hadoop的数据仓库工具，将一定格式的文件映射为一张张表，因此hive版本和hadoop版本有对应关系，一定要检查自己安装的hadoop和hive版本是否兼容；hadoop版本：2.9.1，hive版本：3.2.1，jdk：1.8.0_162，mysql：8.0.20，jdbc:8.0.20在链接内自己可以查看hive，hadoop关系##查看hiv
安装hivehive是一个基于hadoop的数据仓库，实质即为一个将MR任务封装为易于编写的hql语句（类似于sql语句）的组件。hive基于hadoop，因此运行hive必须安装hadoop，而hadoop则必须安装jdk。hive作为一个数据仓库，自然需要存储元数据，其内置有一个derby数据库用于存储元数据，但使用derby作为元数据库时只允许单用户单会话连接，生产实用时过于受限，因此常使用
一、准备要求安装好hadoop 2.x版本的三节点集群,并配置好JAVA_HOME和HADOOP_HOME两个环境变量。如果还没准备好请参考【三节点hadoop2大数据环境安装教程】，有些同学可能会在hadoop3环境下安装1.2.2，但是在启动hive的时候会报错提示版本不兼容的问题。二、主题讲解hive1.2.2版本的三种常见安装部署模式三、目标熟练搭建内嵌式hive环境熟练搭建本地式hive
CDH5.X 版本 hive1.x 与 hive2.x 并存使用(升级方案)1.Hive 2.3.9 下载解压安装至服务节点wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.9/apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz
# 解压后
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。关于Hive的描述可以归结为这么几点来理解：Hive是工具。Hive可以用来构建数据仓库。Hive具有类似SQL的操作语句HQL。
Hive这个框架在Hadoop的生态体系结构中占有及其重要的地位，在实际的业务当中用的也非常多，可以说hadoop之所以这么流行在很大程度上是因为hive的存在。那么Hive究竟是什么，为什么在Hadoop家族中占有这么重要的地位，本篇文章将围绕Hive的体系结构(架构)、Hive的操作、Hive与Hbase的区别等对Hive进行全方面的阐述。
1、CDH简介大家认知度比较高的Hadoop项目一般指的是Apache的Hadoop，但是该项目版本比较复杂，兼容性也很差，一般没法直接用于生产。所以针对这个情况，衍生了几个比较著名的第三方版本(CDH、HDP、MapR)，核心内容还是基于原生的hadoop代码。但是相对于原生版，第三方的版本的版本管理清晰，兼容性好，有大量的生产项目实践经验，更有简单易用的部署方案，最后的监控管理也非常人性化，所
云原生大数据组件研究（Hive+Hadoop）前言网上的找的文档大多残缺不靠谱，所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境，可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。
一、安装Hadoop3.3.4
前置：集群规划机器信息Hostnamek8s-master
第十二章 Hive一、示例①声明一个表，三列:year,temperature,quality create table records (year string, temperature int,quality int) row format delimited #HiveQL所特有，声明每一行是由制表符分隔的文本，按此格式读取数据 fields terminated by ‘\t’ ②
前言Hive成功安装后，如果有权限登录集群内部，直接在集群的shell的下输入hive进入hive的shell环境，如图1，在该环境下执行hive-sql，自然是最稳定，也是初学者必走的一步；但是对于工作量大的项目者，这种既不带智能提示，复制粘贴查询结果，导出数据又差劲的交互式平台，自然很鸡肋，这里就推荐几款款很棒的交互式JDBC连接工具； 图1 hive自带的交互环境
官方亲儿子Hue和
前言本教程采用了两种方案一种是hive-1.21版本,hadoop版本为hadoop2.6.5还有一种是主要讲基于hadoop3.x hive的搭建 先来第一种一、本地方式(内嵌derby)步骤这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器，并作如下配置解压修改安装包内conf文件夹下的hive-default.xml.template，并重命名为hite-site.xmljavax.
hive2.x特性LLAP（Live Long and Process）Hive2.1进行了极大的性能优化。在Hive2.x开启LLAP与Apache Hive1.x进行对比测试，其性能提升约25倍。支持使用HPL/SQL的存储过程，Hive2.0.0推出的Hive Hybrid Procedural SQL On Hadoop (HPL/SQL) 是一个在Hive上执行过程SQL的工具，
# 使用Hive实现版本控制
## 概述
在软件开发过程中，版本控制是非常重要的一环，它能够确保团队成员之间的协作，以及对代码的追踪和管理。Hive是一个优秀的数据仓库工具，我们可以使用Hive来实现版本控制，并有效地管理数据仓库的不同版本。
在本文中，我将带你一步一步学习如何使用Hive实现版本控制。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现版本控制的流程：
```mermai
Hadoop 系列之 HiveHive 的官网：http://hive.apache.org/Hive versions 1.2 onward require Java 1.7 or newer.上一篇提到的 MapRedue 虽然简化了分布式应用的实现方式，但还是离不开写代码。Hive 简介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
Hadoop版本与Hive版本是大数据处理领域中非常重要的两个概念。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，而Hive则是基于Hadoop的数据仓库基础设施。本文将为您介绍Hadoop和Hive的基本概念、使用方法以及它们之间的关系。
# Hadoop简介
Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源分布式计算框架。它通过将大规模数据集分成多个小块，并将这些小块分布式存储在集
1. Hive简介1.1 Hive是什么Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，以及用于将查询转换为MapReduce任务的引擎。Hive的主要目的是使数据分析师和开发人员能够轻松地查询和分析存储在Hadoop集群中的数据，而不需要编写复杂的MapReduce代码。Hive的核心是元数据（Metadata），它将表的结构和数据存储在一个关系型数据库
Hive基本概念一.Hive的优势和特点二.Hive体系架构三.Hive Interface -命令窗口模式四.启动beeline(hiveserver2)第一步第二步五.Hive数据类型六.Hive元数据结构1.Database2.Tables七.Hive表&数据操作八.modify和change 一.Hive的优势和特点提供了一个简单的优化模型HQL类SQL语法，简化MR开发支持在不
先说明一下，这里说的从Hive 1.1版本开始，Hive on Spark已经成为Hive代码的一部分了，并且在spark分支上面，可以看这里https://github.com/apache/hive/tree/spark，并会定期的移到master分支上面去。关于Hive on Spark的讨论和进度，可以看这里https://issues.apache.org/jira/browse/HIV
什么是HIVE？1、基于Hadoop的数据仓库解决方案 将结构化的数据文件映射为数据库表 提供类sql的查询语言HQL（Hive Query Language） Hive让更多的人使用Hadoop2、Hive成为Apache顶级项目 HIve始于2007年的Facebook 官网：hive.apache.orgHIVE的优势和特点1、提供了一个简单的优化模型 2、HQL类SQL语法，简化MR开发
