Hive安装与配置及常见问题解决

前言Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据提取，转换和商店。
这是一种大规模保存，分析和分析的机制。
Hive Data Warehouse工具可以在数据库表中映射结构化数据文件并提供SQL查询功能，该功能将MAPREDUCE任务中的SQL指令转换为执行。
Beehive的优点是它的学习成本低。
它可以通过SQL指令实现快速的Mapeduce统计信息，这使MapReduce更容易，而无需开发特殊的MapReduce应用程序。
Hive是数据仓库统计分析的理想选择。
HiveHive是基于Hadoop的数据仓库分析系统，该系统提供了丰富的SQL -Query方法，用于分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据。
结构化数据文件可以映射到数据库表中，并提供完整的SQL需求功能。
可以将SQL指令转换为MAPREDUCE任务以执行，并且可以通过您自己的SQL查询分析所需的内容。
此SQL句子称为HIVEQL，与不熟悉MapReduce的用户只需使用SQL语言来查询，汇总和分析数据。
MapReduce开发人员可以使用映射器和简化器作为插件，以支持Hive进行更复杂的数据分析。
它与SQL不同于关系数据库，但支持大多数语句，例如DDL，DML以及常见的聚合功能，连接查询和条件查询。
它还提供了许多用于数据提取和加载转换的工具，其中大量数据记录存储在Hadoop，保存，查询和分析中，以及UDF（自定义函数），UDAF（用户定义的聚合功能）和UDTF（用户定义的表生成函数）。
它还可以调整地图并减少功能，从而为数据操作提供良好的可扩展性和可扩展性。
第二个蜂巢的优势和缺点2 .1 优点1 ）手术界面接受类似SQL的语法以快速发展（易于启动）。
2 ）避免编写MapReduce，以降低开发人员的学习成本。
3 ）Hive具有相对较高的执行水平，因此Hive经常用于数据分析，并且不需要高实时性能。
4 ）Hive的优势是处理大数据，但在处理小数据方面没有优势，因为Hive具有相对较高的执行延迟。
5 ）Hive支持自定义功能，用户可以根据自己的需求实施自己的功能。
2 .2 缺点1 HIVE的HQL表达能力有限（1 ）迭代算法无法表达（MapReduce本身不支持它）（2 ）在数据挖掘2 中不太好。
hive相对较低的效率（1 ）MapReduce -Jobs是由Hive自动产生的MapReduce -Jobs，通常不够聪明，并且与（2 ）相关（2 ）和（2 ）和（2 ）是固有的（2 ）是固有的。
它是相对的，相对粗糙。
Hive体系结构的安装和配置为4 .1 上传并解压缩压缩软件包4 .2 将元数据管理配置为MySQL4 .3 以发布权限。
不会自动删除）dropdatabasemyhive; 6 .2 MySQL的未触及权限

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

集成Hive4 +，TEZ0.1 0.2 和冰山的过程总结如下：准备：Hadoop3 .3 .5 ：确保安装和配置了Hadoop，因为Hive的活动取决于Hadoop环境。
TEZ0.1 0.2 ：下载TEZ源，可能需要手动编译以适合Hadoop 3 .3 .5 版本的差异。
翻译和配置源代码：下载源代码TEZ：从Reurted0.1 0.2 下载TEZ源代码，并注意其依赖的协议版本。
修改POM.xml：调整Hadoop版本和Protobuf路径，以确保其适合当前环境以及Maven存档的确切配置。
汇编Tez：为了节省编译期间的时间，可能会忽略Tezui和TezxerviceTests。
安装和配置：上传Tez软件包：将编译的TEZ软件包下载到HDFS，以确保Hadoop和Hive访客可以访问它。
配置环境变量：tezite.xml文件配置在Hadoop和Hive来宾中，并将相应的环境变量放置在Tez作为Hive的计算工具上。
集成蜂巢：下载和配置Hive：下载Hive4 .0.0BETA1 版本，提取和配置环境变量。
请注意，Hive4 .0.0BETA1 已集成了Iceberg1 .3 ，没有其他配置。
配置Hivesite.xml：根据实际需求配置Hivesite.xml文件，包括选择超级数据存储，驱动程序的位置等。
创建数据库和表格：使用Hive来创建数据库，表格和冰山的分区以执行下一个查询和分析活动。
参考资源：在集成过程中，您可以参考详细说明，例如“ Hive4 .0.0.0.0.0+Hadoop3 .3 .4 安装簇”，TEZ部署和安装的说明，Hive的官方文档，Hive 3 .5 的官方文档和安装Hadoop3 .5 等。
通过上述步骤，与HADOOP 4 +，TEZ0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 和ICEBER的集成，可以实现Hadoop的整合。
在实际活动中，可能会遇到不同的问题和挑战，但是通过仔细的研究和实践，结合参考资源，可以逐步解决和实现成功的整合。

你还不会，CDH大数据平台运维吗？

大家好，我是脚先生（o ^^ o）。
在操作和维护方面，我主要管理CDH平台和HDP平台，并负责以Docker的形式提供产品。
今天，我将分享一些在大数据平台的操作和维护中经常遇到的问题和解决方案。
CDH群集，寄存器，JAR包，安装和摘要目录的摘要配置，在Namenode Sparkonyong中查看活动的活动以及安装蜂巢错误的活动：org.apache.hadoop.hadoop.hive.hive.metastore.metastore.hivemece，根据CM问题。
服务核心“ CDH6 解决方案系统文件的检查点问题存在隐藏的危险：主机界面在安装代理时似乎可以全速工作，信号是非法答复的。
CDH群集在CDH6 .2 Yarnlogs-Applicationidationing_1 5 2 5 3 1 5 3 3 8 8 3 5 _7 4 8 3 yArnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnAnApplication_1 5 2 5 3 1 5 3 3 8 3 8 3 5 _7 4 8 3 yArnArnAnAnArnApplication_1 5 2 5 3 1 5 3 8 3 5 _7 4 8 3 Install Hive Error: org.apache.hadoop.hive.medor.hivemetaexception解决方案是在5 .1 .2 6 或更高版本中更新JDBC版本。
文件系统检查点的问题检查Namenode和Secondnam Breen的聚类是否一致。
如果它们不一致，它们将进行修改并重新启动以解决问题。
CDH6 中隐藏了危险：它的主机接口似乎可以全速工作，以确保CDH具有足够的带宽要求并减少带宽要求以避免问题。
解决这个问题。
节点。
logDirectory错误手动添加了启动火花时在HDF上指定的目录，并确保所有授权都是正确的。
安装未成功：无法从访问节点代理卸载并重新安装ClouderAnagerAgentService的检测信号，以确保节点正确并添加到群集中。
CDH群集中的Hive在本地模式下使用测试来设置本地上的Hive执行引擎以加速测试过程。
CDHH群集的Clouderamanager节点可以通过一系列步骤迁移Clouderascmserver端，包括成瘾的安装，配置的修改，数据迁移和服务的重新启动，以达到迁移操作。
CDHHIVE困惑问题的中文注释通过修改拉丁数据库的默认编码，重新创建表或修改注释内容来解决混乱的问题。
通过调整火花上的蜂巢计算引擎，更改配置参数和依赖软件包，可以通过默认的默认值来切换Alverse计算引擎的闪闪发光。
以上是大数据CDH平台操作和维护中的常见问题和解决方案。
我希望在管理和维护过程中对每个人都有用。
祝您所有操作和维护都无关紧要！