hadoop学习笔记--9.hive初识

最新推荐文章于 2024-12-05 18:06:23 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-05 18:06:23 发布 · 560 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hadoop #数据仓库 #hive

本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库基础架构的功能与特点，包括其提供的类SQL查询功能，适用于大规模数据的存储、查询与分析。文章还探讨了Hive的应用场景，如日志分析、多维度数据分析及海量结构化数据的离线分析。
一、hive基本介绍


　　Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。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。
hive由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题；数据计算使用MR，数据存储使用HDFS（可以与hbase集合），运行在yarn之上。可认为是一个HQL->MR的语言翻译器。
数据仓库
　　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，简而言之，数据仓库是用来做查询分析的数据库，基本不用来做插入，修改，删除。

二、hive应用场景

  1. 日志分析

    　　统计网站一个时间段内的pv、 uv
    　　 多维度数据分析、
    　　 大部分互联网公司使用Hive进行日志分析，包括百度、淘宝等

  2. 海量结构化数据离线分析

  3. 低成本进行数据分析（不直接编写MR）

  4. Hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析的，对实时性要求不高的场合；

  5. Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势。

三、hive特点


不足

  1.  Hive的HQL表达的能力有限

     迭代式算法无法表达
     有些复杂运算用HQL不易表达

  2.  Hive效率不高

     Hive自动生成MapReduce作业，通常不够智能
     HQL调优困难，粒度较粗
     可控性差

优势
　　 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力(简单、容易上手
　　 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本
　　 统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据
　　 易扩展(HDFS+MapReduce：可以扩展集群规模；支持自定义函数)

四、hive系统架构


这里写图片描述

客户端组件
　　1. 命令行接口（CLI）（hive shell）（最常用）
　　2. Web界面
　　3. hive应用（JDBC/ODBC/Thrift)（java访问hive）

驱动程序
　　该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。

元数据存储
　　元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性。默认存储在自带的数据库derby中，线上使用时一般换为MySQL。元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
　　
Hadoop服务器
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
11-22 5527
本文深度探究 Hive 数据导入，详述多种导入方式与数据格式适配，细析多源集成策略（含整合模式、清洗转换），佐以影视娱乐与电商行业实例、丰富代码及深度分析，为多源数据入 Hive 提供详尽指引并设互动环节，同时预告后续篇章。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
11-30 3837
本文承前启后，聚焦 Hive 数据压缩，深挖压缩算法（原理、Hive 支持算法及选策），详呈表与分区压缩实战、细究查询性能平衡，佐以多行业案例，具实操价值，设互动引下篇，助优化存储传输。
初识HIVE
君子性非异也 善假于物也
01-11 349
Hive是构建在hadoop之上的数据仓库。不是用来增删改查的那种数据库，那是数据库。 　　1）数据计算是MapReduce 　　2）数据存储是HDFS      认识 Hive        Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop  分布式文件系统中的数据， 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提
初识Hive
追梦者的部落格
07-31 622
Hive是什么Hive是一个基于Hadoop文件系统的数据仓库，提供了对数据进行ETL（抽取，转换，加载）的工具、数据存储管理和大型数据集的查询分析能力。Hive提供了类SQL语言-HiveQL，可使用关系数据库提供的的SQL语句来操作Hive。Hive擅长做什么？ Hive擅长在不变的、大规模的数据集上执行的批量操作。 Hive具有良好的扩展性，因为其建立在HDFS上，可自动适应机器数目和数据量的
hive的介绍及安装
在黑夜中前行
11-18 800
hive hive简介hive的产生 非java编程者对hdfs的数据做mapreduce操作 什么是hive Hive : 数据仓库。 Hive：解释器，编译器，优化器等。 Hive 运行时，元数据存储在关系型数据库里面。hive架构用户接口 CLI，Client 和 WUI。 CLI 其中最常用的是CLI，Cli启动
Hive(1)-基本概念
weixin_30369087的博客
12-17 223
一. 什么是Hive 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(Hive Query Language)转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行...
hive一些思考
weixin_34342905的博客
07-06 240
Hive查询 1.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，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoop 上的...
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 临时表与视图：灵活数据处理的技巧（上）（29 / 30）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
12-05 4390
本文深度剖析 Hive 临时表与视图，从原理到实践全方位解读其特性、创建技艺、应用场景及协同策略，佐以多元案例与精准代码，为大数据从业者呈献高效数据处理的智慧锦囊与实操宝典，引领灵活数据分析新潮流。
Hive初识入门参考的笔记
06-11
### Hive初识入门知识点 #### 一、Hive概述与学习方法 - **概念与原理**：Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，它将结构化的文件映射为表，并提供了类似 SQL 的查询语言 HQL，使得用户能够通过 SQL 语法...
Spark学习笔记（一）Spark初识【特性、组成、应用】
08-25
4. 兼容性：Spark 可以无缝对接Hadoop生态系统，如HDFS、Hive等，同时也支持YARN、Mesos和Kubernetes作为资源管理器，这意味着已投资Hadoop的企业无需迁移数据就能利用Spark。Spark Standalone模式则为独立部署提供...
Hive 简介
日格一物
07-17 946
1.Hive 简介 构建在hadoop之上,用来满足企业大数据存储和数据分析需求的数仓工具. (hadoop是分布式架构,有优秀的水平扩展能力,Hive自然具有相同优点) 2.Hive与传统数仓 传统数仓:既是数据存储产品又是数据处理分析产品(同时支持数据的存储与处理分析) Hive:本身并不支持数据的存储与处理分析(一个面向用户的编程接口,提供一种编程语言,通过该语言HiveQL去编写用户分析需求) 3.Hive如何完成数据存储与分析 Hive架构在底层的hadoop核心组件之上的(HDFS,MapRed
Hive简介
DamoLLL的博客
12-13 297
Hive简介 官网：https://hive.apache.org/ 数据库 VS 数据仓库 数据库和数据仓库本质的区别是：OLTP和OLAP的区别 OLTP和OLAP的区别 联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）主要是执行基本的、日常的事务处理，比如数据库记录的增、删、改、查。比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLTP的特点一般有： 实时性要求高； 数据量不是很大； 跟业务系统紧密关联 并发性要求高并且严格的要求事务的完整,安全性。(比如这种情况:有
Hive - 简介
zzbjut
09-14 4027
Hive 简介
Hive及其工作机制简介
墨染百城
03-22 2275
Hive是一个基于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个表。并提供类SQL查询功能。数据仓库数据库是用来支撑在线联机业务的。比如页面上的数据的展示，保存客户操作产生的数据。这类要求变更是实时的、事务的。数据仓库：如果联机数据库中的数据太大了，需要将历史信息导入到离线的仓库中。可以存入各种各样的系统的数据。可以按照一定主题来组织这些表。每一个主题中的数据可能结构跟系统的表不同
Hive详解（一篇文章让你彻底学会Hive）
m0_51388399的博客
03-26 6362
最详细的Hive讲解，一篇既可以学会hive的相关知识。
总结：Hive
w2009211777的专栏
06-28 1863
交易ID：交易日期：客户IDproduct_id：产品IDamount：交易金额在处理TB级甚至更大规模数据时，Hive通过分布式存储和计算展示了其显著的优势。相较于传统的关系型数据库如MySQL，Hive能够更加高效地处理大规模数据查询，具有更高的扩展性和容错能力。
Hive详细介绍及简单应用
热门推荐
YHJ
06-02 1万+
1.Hive基本概念 1.1Hive简介 1.1.1什么是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。 1.1.2为什么使用Hive 1.）直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2.） 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。 1.1....
Hive详解
weixin_42795092的博客
11-07 1585
有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。在hive运行的服务器上，确保已经启动metastore服务和hiveserver2服务，如果没有启动，则执行以下语句。
[root@hadoop01 ~]# ps -ef | grep HiveServer2 | grep -v grep root 15604 11956 6 22:32 pts/1 00:00:58 /export/servers/jdk1.8.0_161/bin/java -Dproc_jar -Dorg.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel=info -Dproc_hiveserver2 -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Dlog4j.configurationFile=hive-log4j2.properties -Djava.util.logging.config.file=/export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/conf/parquet-logging.properties -Dyarn.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dyarn.log.file=hadoop.log -Dyarn.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dyarn.root.logger=INFO,console -Djava.library.path=/export/servers/hadoop-3.3.5/lib/native -Xmx256m -Dhadoop.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,console -Dhadoop.policy.file=hadoop-policy.xml -Dhadoop.security.logger=INFO,NullAppender org.apache.hadoop.util.RunJar /export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/lib/hive-service-3.1.3.jar org.apache.hive.service.server.HiveServer2 root 15828 10065 2 22:35 pts/0 00:00:15 /export/servers/jdk1.8.0_161/bin/java -Dproc_jar -Dorg.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel=info -Dproc_hiveserver2 -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Dlog4j.configurationFile=hive-log4j2.properties -Djava.util.logging.config.file=/export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/conf/parquet-logging.properties -Dyarn.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dyarn.log.file=hadoop.log -Dyarn.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dyarn.root.logger=INFO,console -Djava.library.path=/export/servers/hadoop-3.3.5/lib/native -Xmx256m -Dhadoop.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,console -Dhadoop.policy.file=hadoop-policy.xml -Dhadoop.security.logger=INFO,NullAppender org.apache.hadoop.util.RunJar /export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/lib/hive-service-3.1.3.jar org.apache.hive.service.server.HiveServer2 root 16374 11956 14 22:41 pts/1 00:00:59 /export/servers/jdk1.8.0_161/bin/java -Dproc_jar -Dorg.slf4j.simpleLogger.defaultLogLevel=info -Dproc_hiveserver2 -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Dlog4j.configurationFile=hive-log4j2.properties -Djava.util.logging.config.file=/export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/conf/parquet-logging.properties -Djline.terminal=jline.UnsupportedTerminal -Dyarn.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dyarn.log.file=hadoop.log -Dyarn.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dyarn.root.logger=INFO,console -Djava.library.path=/export/servers/hadoop-3.3.5/lib/native -Xmx256m -Dhadoop.log.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/export/servers/hadoop-3.3.5 -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,console -Dhadoop.policy.file=hadoop-policy.xml -Dhadoop.security.logger=INFO,NullAppender org.apache.hadoop.util.RunJar /export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/lib/hive-service-3.1.3.jar org.apache.hive.service.server.HiveServer2 [root@hadoop01 ~]# [root@hadoop01 ~]# # 检查端口监听状态 (10000/10001) [root@hadoop01 ~]# sudo netstat -tulnp | grep -E '10000|10001' tcp6 0 0 :::10001 :::* LISTEN 16374/java [root@hadoop01 ~]#
最新发布
06-18
<think>我们面临的核心问题是：HiveServer2端口监听异常和Beeline连接失败。具体表现为：-端口10001监听正常，可通过`jdbc:hive2://localhost:10001`连接-端口10000未监听，且`jdbc:hadoop01://hadoop01:10000`连接失败（注意：这里连接字符串格式错误）根据引用[1]的说明，HiveServer2的默认端口是10000，且绑定主机默认为localhost。但用户配置中显示10001端口监听正常，而10000端口未监听，说明可能有两个问题：1.10000端口的服务未启动或启动失败2.10000端口的服务绑定到了其他主机（如localhost）导致外部无法访问同时，用户尝试连接10000端口时使用了错误的JDBCURL格式：`jdbc:hadoop01://hadoop01:10000`，正确格式应为`jdbc:hive2://hadoop01:10000`。因此，解决方案分为两部分：A.修复10000端口的监听问题B.使用正确的JDBCURL格式具体步骤：###A.修复HiveServer210000端口监听问题####1.检查HiveServer2配置关键配置项（位于`hive-site.xml`）：-`hive.server2.thrift.port`：指定监听端口（默认10000）-`hive.server2.thrift.bind.host`：指定绑定的主机（默认为localhost，需改为0.0.0.0或具体IP）查看当前配置：```bash#进入Hive配置目录，查看hive-site.xmlcd$HIVE_HOME/confgrep-A1&#39;hive.server2.thrift.port&#39;hive-site.xmlgrep-A1&#39;hive.server2.thrift.bind.host&#39;hive-site.xml```若未配置`hive.server2.thrift.bind.host`或配置为localhost，则外部无法访问。需要修改为服务器IP或0.0.0.0（不推荐，存在安全风险）。修改配置示例（在hive-site.xml中添加或修改）：```xml<property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value></property><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>hadoop01</value><!--或具体IP，如192.168.xxx.xxx--></property>```####2.重启HiveServer2服务先停止原有进程（注意：用户已有多个HiveServer2进程，可能是重复启动）：```bash#查找所有HiveServer2进程ps-ef|grepHiveServer2|grep-vgrep|awk&#39;{print$2}&#39;|xargskill-9```然后重新启动：```bash#启动HiveServer2（确保使用修改后的配置）hive--servicehiveserver2&```####3.验证端口监听```bashnetstat-tuln|grep10000```期望输出：```bashtcp600:::10000:::*LISTEN```如果仍然没有监听，检查日志（位于`/tmp/root/hive.log`或配置的日志目录）排查启动错误。###B.使用正确的JDBCURL连接用户之前的错误连接字符串：`jdbc:hadoop01://hadoop01:10000`，正确格式应为：```bashbeeline-u"jdbc:hive2://hadoop01:10000"```注意：`hadoop01`必须是网络中可解析的主机名（或使用IP地址），且防火墙允许10000端口（之前已确认FirewallD未运行，故无需额外配置）。###C.10001端口与10000端口的关系根据用户环境，10001端口已经正常监听，且可以通过localhost连接。这说明可能有两个HiveServer2实例分别运行在10000和10001端口？但用户实际只有一个服务在运行（从进程数量看有多个，可能是重复启动）。建议：统一使用一个端口（如10000），并确保配置正确。###D.连接测试使用正确格式的URL连接10000端口：```bashbeeline-u"jdbc:hive2://hadoop01:10000"```如果连接失败，检查：-服务端日志（HiveServer2启动日志）-网络连通性（从客户端到服务器10000端口）：`telnethadoop0110000`-服务器防火墙（虽然之前显示未运行，但需确认）###总结步骤1.**修改配置**：将`hive.server2.thrift.bind.host`设置为服务器IP（非localhost），端口按需设置（10000）。2.**重启服务**：先杀掉所有HiveServer2进程，再启动一个实例。3.**验证监听**：使用`netstat`确认端口监听在正确的主机和端口。4.**正确连接**：使用`jdbc:hive2://hadoop01:10000`格式连接。###附加说明：多个HiveServer2进程问题用户通过`ps-ef|grepHiveServer2`查看到多个进程，这可能是重复启动导致。确保只启动一个HiveServer2服务，否则会造成端口冲突。建议：使用服务管理脚本或进程管理工具（如`nohup`）来启动和停止服务。###相关问题1.如何配置HiveServer2的高可用？2.HiveServer2的日志文件在哪里查看？3.如何为HiveServer2配置Kerberos认证？4.Beeline连接时出现"User:rootisnotallowed"错误如何解决？5.如何优化HiveServer2的并发性能？引用说明：[^1]:HiveServer2的端口和绑定主机配置说明</think>### 排查与解决 HiveServer2 端口监听及 Beeline 连接问题 #### 1. **端口监听异常分析** 根据您的日志显示： - 端口 10001 正常监听：`tcp6 :::10001 :::* LISTEN` - 端口 10000 **未监听**（`netstat` 无输出） - 存在多个 HiveServer2 进程（PID 15604, 15828, 16374），可能导致端口冲突 **根本原因**： HiveServer2 默认监听 10000 端口，但您的配置可能被修改为 10001（引用[1]）。多个进程竞争同一端口会导致监听异常。 #### 2. **Beeline 连接失败原因** - ✅ `jdbc:hive2://localhost:10001` 成功： 连接的是本机 10001 端口（HiveServer2 实际监听端口） - ❌ `jdbc:hadoop01://hadoop01:10000` 失败： - **协议错误**：JDBC URL 格式应为 `jdbc:hive2://` 而非 `jdbc:hadoop01://` - **端口错误**：10000 端口未监听 - **主机名解析问题**：`hadoop01` 可能未正确解析为 IP #### 3. **解决方案** ##### 步骤 1：统一 HiveServer2 端口配置 修改 `hive-site.xml` 确保端口一致： ```xml <!-- 强制指定端口为10000 --> <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> <!-- 统一使用10000 --> </property> <!-- 绑定服务器真实IP（非localhost） --> <property> <name>hive.server2.thrift.bind.host</name> <value>hadoop01</value> <!-- 或服务器实际IP --> </property> ``` ##### 步骤 2：终止冲突进程并重启服务 ```bash # 终止所有HiveServer2进程 pkill -f HiveServer2 # 单实例启动HiveServer2（避免端口冲突） hive --service hiveserver2 \ --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \ --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=hadoop01 & ``` ##### 步骤 3：验证端口监听 ```bash netstat -tuln | grep -E &#39;10000|10001&#39; ``` 期望输出： `tcp6 0 0 :::10000 :::* LISTEN` ##### 步骤 4：使用正确的 JDBC URL 连接 ```bash # 连接10000端口（协议+主机名+端口） beeline -u "jdbc:hive2://hadoop01:10000" # 或直接使用IP（避免DNS问题） beeline -u "jdbc:hive2://192.168.xxx.xxx:10000" ``` #### 4. **关键配置说明** | 配置项 | 推荐值 | 作用 | |--------|--------|------| | `hive.server2.thrift.port` | 10000 | 统一服务端口 | | `hive.server2.thrift.bind.host` | hadoop01 | 绑定服务器主机名 | | `hive.metastore.uris` | thrift://hadoop01:9083 | Metastore 服务地址 | #### 5. **连接成功验证** ```bash [root@hadoop01 ~]# beeline -u "jdbc:hive2://hadoop01:10000" Connecting to jdbc:hive2://hadoop01:10000 Connected to: Apache Hive (version 3.1.3) Driver: Hive JDBC (version 3.1.3) 0: jdbc:hive2://hadoop01:10000> SHOW DATABASES; +----------------+ | database_name | +----------------+ | default | +----------------+ ``` ### 相关问题 1. HiveServer2 如何配置高可用（HA）模式？ 2. Beeline 连接时出现 "Authentication Error" 如何解决？ 3. 如何优化 HiveServer2 的线程池参数（如 `hive.server2.thrift.max.worker.threads`）？[^1] 4. 防火墙未运行（FirewallD not running）是否存在安全风险？ 5. 如何通过 HiveServer2 日志定位连接失败的根本原因？ [^1]: HiveServer2 的线程池配置参数说明 [^2]: SLF4J 绑定冲突可能导致日志记录异常 [^3]: HDFS 配置文件路径需在 Hive 中正确引用
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值