Hive安装部署

最新推荐文章于 2025-04-02 22:54:57 发布
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分类专栏： 大数据技术与架构 应用软件系统技术与架构 文章标签： hive hadoop 数据仓库
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Apache Hive是一个基于Hadoop分布式文件系统、使用MapReduce算法执行大规模离线数据分析的数据仓库，本文主要描述Hive的安装部署。

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如上所示，Hive总体应用架构图，其中，Hive基于HBase或者使用Hadoop分布式文件系统执行MapReduce的分布式计算

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如上所示，Hive执行离线数据分析的总体流程图，其中，主要流程包括Hive解析SQL、Hive生成SQL的执行计划、Hadoop生成执行任务、Hadoop使用MapReduce分布式计算执行数据分析任务、Hive数据仓库的元数据信息存储在METASTORE中

MySQL Server Master

192.168.0.130

MySQL Server Slave

192.168.0.131
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Hive03：Hive安装部署
weixin_40612128的博客
03-05 1004
一、Hive安装部署 想要安装Hive，那首先要下载Hive的安装包，进入Hive的官网，找到download下载链接。 发现目前hive主要有三大版本，Hive1.x、Hive2.x、Hive3.x Hive1.x已经2年没有更新了，所以这个版本后续基本不会再维护了，不过这个版本已经迭代了很多年了，也是比较稳定的 Hive2.x最近一直在更新 Hive3.x上次是19年8月份更新的，也算是一直在维护 那我们到底选择哪个版本呢？注意了，在选择Hive版本的时候我们需要注意已有的Hadoop集群的版本。因
hive安装部署
qq_28317295的博客
12-03 917
在/opt/soft/hadoop-3.3.6/etc/hadoop目录下，修改mapred-site.xml文件，增加如下配置。进入/opt/soft/apache-hive-3.1.3-bin目录，启动metastore服务。进入/opt/soft/apache-hive-3.1.3-bin目录，启动hiveserver2。进入hive安装目录。
Hive 安装部署
撕得失败的标签的博客
12-03 769
（1）嵌入模式：使用内嵌的 Derby 数据库存储元数据，这是 Hive 最简单的部署方式在嵌入模式下运行 Hive 时，会在当前目录下生成元数据文件，只能有一个 Hive 客户端使用该目录下的元数据文件，这就意味着嵌入模式下的 Hive 不支持多会话连接，并且不同目录的元数据文件无法共享，因此不适合生产环境，只适合测试环境。这样，无论在任何目录下通过 Hive 客户端工具，访问的元数 据信息是一致的，并且可以实现多个用户同时访问，从而实现元数据的共享。本地模式支持元数据共享，并且支持本地多会话连接。
HIVE安装部署（一）
prefect_start的博客
01-04 1964
1、Hive 基本概念 1.1、什么是 Hive 1） Hive简介 Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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。 2） Hive本质：将 HQL 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）执行程序运行在 Yarn 上 1.2、Hive 的优缺点 1.2.1、优
Hive以及Hive安装部署
望山。
11-15 2104
文章目录1.Hive简介1.1什么是Hive1.2为什么使用Hive1.3Hive的特点1.4Hive架构图1.5Hive与Hadoop的关系1.6Hive与传统数据库对比2.HIVE的安装部署1.derby版hive直接使用1、解压hive2.修改目录名称3.初始化元数据库4.启动5.创建数据库6.创建表7.插入数据8.可能遇到的问题9.Hive启动报错Safe mode2.基于mysql管理元数据版hive1、解压hive2.修改目录名称3.检测服务器mysql数据库4.配置mysql允许外网访问5.退
【Linux】—Apache Hive 安装部署
sodaloveer的博客
06-18 2253
本文主要介绍在Linux环境下安装Hive的过程。
Apache Hive安装部署
一条漂流鱼
06-14 1032
Hive安装部署
Hive 安装与部署
hu_wei123的博客
01-08 1475
hive的元数据是存在 MySql 里的，如果不使用元数据服务的话，hive直接会操作MySql里的元数据，使用元数据服务的话，hive会操作元数据服务，元数据服务再去操作 MySql 里的元数据。用于列出系统中已安装的所有软件包的名称，CentOS 6系统自带的数据库 MySql，CentOS 7系统自带的数据库是 mariadb（本质上就是 MySQL），根据自己的系统来确定。hive 工作时底层是基于 hadoop 的，hadoop 里也有日志的 jar 包，二者可能会有冲突，将 hive 中的。
Hive安装部署详细步骤
weixin_43230682的博客
08-12 2238
目录 1、安装前准备： 2、Hive安装部署 2.1 先决条件 2.2 准备安装包 2.3 解压 2.4 修改配置文件 2.5 拷贝mysql驱动包 2.6 配置Hive环境变量 2.7 验证安装 1、安装前准备： 安装好对应版本的hadoop集群（node01、node02、node03），并启动hadoop的HDFS以及YARN服务 安装了MySQL服务，并启动MySQL的服务。如果没有安装，可以参考：安装MySQL 2、Hive安装部署 注意：hive就是一个构建数据仓库的工
04-Hive安装部署及运维使用.pdf
06-02
Hive安装部署及运维使用涉及到Hadoop生态中的数据仓库技术。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类SQL的查询语言HiveQL来查询存储在HDFS上的数据，使得用户即便没有深入理解MapReduce也能对...
hive安装部署搭配postgersql作为元数据详细步骤
2301_77356579的博客
04-17 1412
hive安装部署搭配postgersql作为元数据详细步骤
python中的 f 是什么意思，f‘{username}_log_archive_{int(time.time())}.txt‘
ZJQ的博客
04-02 18
在 Python 中，`f` 是一种字符串前缀，用于创建格式化字符串（也称为 **f-string**），它是 Python 3.6 及更高版本引入的一种方便的字符串格式化方式。
深入剖析 Hive Fetch 抓取机制：原理、优化与实践
最新发布
2401_83088008的博客
04-02 376
Hive Fetch 机制通过直接访问存储层数据，为简单查询提供了高效解决方案。随着 Hive 向实时化演进，Fetch 与向量化执行、存储层优化的结合将成为重要发展方向。深入理解查询计划（使用EXPLAIN命令）定期分析慢查询日志结合tez引擎实现混合执行模式通过合理配置 Fetch 机制，可显著提升 Hive 查询性能，降低集群资源消耗，为大数据分析平台的高效运行提供有力支撑。
深度解析 Hive Reduce 数量配置：优化原则与计算公式实战指南
2401_83088008的博客
04-02 590
优先使用动态参数：减少手动配置的复杂度。结合分区与并行度：避免跨分区的数据混洗。监控与迭代优化：通过历史任务分析调整参数。资源队列管理：根据业务优先级分配 Reduce 槽位。合理的 Reduce 数量配置是 Hive 性能优化的基石。通过理解数据特征、掌握计算公式并结合实战经验，可显著提升作业执行效率，为企业节省计算资源成本。
Servlet 点击计数器
csbysj2020
04-02 182
点击计数器是一种常见的功能，用于统计网页或应用程序的访问量。在 Servlet 中实现点击计数器，可以让我们了解用户对特定内容的兴趣程度，从而为网站优化和运营提供数据支持。通过本文的介绍，读者应该已经了解了如何使用 Servlet 实现一个简单的点击计数器。在实际应用中，点击计数器可以与其他功能相结合，为网站或应用程序提供更丰富的数据支持。希望本文对您的学习有所帮助。
Servlet与HTTP协议实战解析
m0_73941339的博客
03-29 1082
本文通过部门管理系统案例详解Servlet处理HTTP请求的完整流程，涵盖CRUD操作、数据库连接管理及请求转发与重定向的核心区别，助开发者掌握动态页面生成、参数传递及MVC模式基础实现。
Hive安装部署与运维实战指南
"04-Hive安装部署及运维使用.pdf" Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL（HiveQL）语言来查询、管理和处理存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中的大数据集。Hive的设计目标是提供一...
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