大数据组件-Hive部署基于derby作为元数据存储

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据组件-Hive部署基于derby作为元数据存储

在这里插入图片描述

👨🏻‍🎓博主介绍:大家好,我是芝士味的椒盐,一名在校大学生,热爱分享知识,很高兴在这里认识大家🌟
🌈擅长领域:Java、大数据、运维、电子
🙏🏻如果本文章各位小伙伴们有帮助的话,🍭关注+👍🏻点赞+🗣评论+📦收藏,相应的有空了我也会回访,互助!!!
🤝另本人水平有限,旨在创作简单易懂的文章,在文章描述时如有错,恳请各位大佬指正,在此感谢!!!

@[TOC]

  • 搭建hive的环境需要hadoop的dfsyarn可以正常运行的情况下。
  • 准备好apache-hive-1.2.1-bin.tar.gzmysql-libs.zip两个包

hive安装

  1. 解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 到/usr/local/src下,并且将其重命名为hive

    tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz
    mv apache-hive-1.2.1-bin hive
  2. 复制/hive/conf下的hive-env.sh.template模板并重命名为hive-env.sh

    cp hive-env.sh.template hive-env.sh
  3. 在重命名的hive-env.sh里配置参数

    export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop
    export HIVE_HOME=/usr/local/src/hive/conf
  4. 修改/usr/local/src/hive/bin下的hive脚本

    # add Spark assembly jar to the classpath
    if [[ -n "$SPARK_HOME" ]]
    then
    #如果装有spark需要指定Spark目录下的jars目录下的所有的jar包
      sparkAssemblyPath=`ls ${SPARK_HOME}/jars/*.jar`
      CLASSPATH="${CLASSPATH}:${sparkAssemblyPath}"
    fi
    
    • 否则启动hive将报如下错误

    提示ls: 无法访问/home/software/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录...

  5. 启动hadoop的hdfs和yarn

    start-dfs.sh
    start-yarn.sh
  6. 在hdfs上创建tmp和/user/hive/warehouse两个目录,修改为同组可读

    #创建文件夹
    hadoop fs -mkdir /tmp
    hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
    #赋予文件夹权限
    hadoop fs -chmod g+w /tmp
    hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
  7. 将hive下的jline-2.12.jar 复制替换hadoop中的jline-2.12.jar

    cp /usr/local/src/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/src/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/
    rm jline-2.12.jar -rf
    
    • 否则启动hive会报如下错误

    Exception in thread "main" java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found class jline.Termina

hive启动并测试

  1. 启动hive并测试查询

    #在配了环境变量bin的情况下才能使用
    hive
    • 查看数据库

      hive> show databases;
    • 选择默认数据库

      hive> use default;
    • 显示默认数据库中的表

      hive> show tables;

      • TIPS:hive在hdfs中的结构

        • 数据库:在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
        • 表:在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹,文件夹中存放该表中的具体数据
        • 如果使用Metastore自带的derby数据库,在已经有一个对话的时候再打开一个对话将报错

          `Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException:
          Unable to instantiate`

          • 原因:推荐MySQL存储Metastore元数据,替换默认的Derby数据库
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
存储 算法 数据挖掘
【2023年中国高校大数据挑战赛 】赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对 Python实现
本文介绍了2023年中国高校大数据挑战赛赛题B的Python实现方法,该赛题涉及DNA存储技术中的序列聚类与比对问题,包括错误率分析、序列聚类、拷贝数分布图的绘制以及比对模型的开发。
50 1
【2023年中国高校大数据挑战赛 】赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对 Python实现
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
【决战大数据之巅】:Spark Standalone VS YARN —— 揭秘两大部署模式的恩怨情仇与终极对决!
【8月更文挑战第7天】随着大数据需求的增长,Apache Spark 成为关键框架。本文对比了常见的 Spark Standalone 与 YARN 部署模式。Standalone 作为自带的轻量级集群管理服务,易于设置,适用于小规模或独立部署;而 YARN 作为 Hadoop 的资源管理系统,支持资源的统一管理和调度,更适合大规模生产环境及多框架集成。我们将通过示例代码展示如何在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
165 3
|
2月前
|
存储 SQL 分布式计算
Hive存储表数据的默认位置详解
【8月更文挑战第31天】
99 1
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
Hive 元数据更新
【8月更文挑战第12天】
|
3月前
|
存储 XML JSON
Bond——大数据时代的数据交换和存储格式
【7月更文挑战第12天】Bond是微软开源的可扩展数据格式化框架,适用于服务间通信等场景。它使用IDL定义数据结构,并具备高效性能及良好的版本控制能力。通过描述消息格式并生成代码,Bond简化了多语言间的数据交换,相较于XML和JSON,在效率和支持快速开发方面更具优势。实际应用时需根据需求选择合适的数据交换格式。
|
2月前
|
存储 分布式计算 算法
"揭秘!MapReduce如何玩转压缩文件,让大数据处理秒变‘瘦身达人’,效率飙升,存储不再是烦恼!"
【8月更文挑战第17天】MapReduce作为Hadoop的核心组件,在处理大规模数据集时展现出卓越效能。通过压缩技术减少I/O操作和网络传输的数据量,不仅提升数据处理速度,还节省存储空间。支持Gzip等多种压缩算法,可根据需求选择。示例代码展示了如何配置Map输出压缩,并使用GzipCodec进行压缩。尽管压缩带来CPU负担,但在多数情况下收益大于成本,特别是Hadoop能够自动处理压缩文件,简化开发流程。
39 0
|
3月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据处理平台Hive详解
【7月更文挑战第15天】Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,在大数据处理和分析领域发挥着重要作用。通过提供类SQL的查询语言,Hive降低了数据处理的门槛,使得具有SQL背景的开发者可以轻松地处理大规模数据。然而,Hive也存在查询延迟高、表达能力有限等缺点,需要在实际应用中根据具体场景和需求进行选择和优化。
|
3月前
|
存储 JSON 分布式计算
DataWorks操作报错合集之在处理元数据存储时发生报错:ODPS-0010000,该如何处理
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
3月前
|
存储 NoSQL 大数据
大数据存储:HBase与Cassandra的对比
【7月更文挑战第16天】HBase和Cassandra作为两种流行的分布式NoSQL数据库,在数据模型、一致性模型、数据分布、查询语言和性能等方面各有千秋。HBase适用于需要强一致性和与Hadoop生态系统集成的场景,如大规模数据处理和分析。而Cassandra则更适合需要高可用性和灵活查询能力的场景,如分布式计算、云计算和大数据应用等。在实际应用中,选择哪种数据库取决于具体的需求和场景。希望本文的对比分析能够帮助读者更好地理解这两种数据库,并做出明智的选择。
下一篇
无影云桌面