黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: 黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门

1. Apache Hive 概述

  1. 分布式SQL计算定义
    以分布式的形式,执行SQL语句,进行数据统计分析
  2. Apache Hive功能
  1. 将SQL语句翻译成MapReduce程序,提供用户分布式SQL计算能力

2. 模拟实现Hive功能

  • 元数据管理
  • SQL解析器

3. Hive基础架构

  • 元数据管理
  • SQL解析器:完成SQL解析、执行优化、代码提交等功能
  • 用户接口:提供用户和Hive交互的功能

4. Hive部署

4.1 规划

4.2 步骤

  1. 安装MySQL数据库

  1. 配置Hadoop
    Hive的运行依赖于Hadoop
    同时涉及到HDFS文件系统的访问
    需设置hadoop用户允许代理其他用户

  2. 下载解压Hive
  • 切换到hadoop用户
su - hadoop
tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /export/server/
  • 设置软链接
ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive
  1. 提供MySQL、Driver包
mv mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/hive/lib/
  1. 配置Hive
  • 在Hive的conf目录内,新建hive-env.sh文件,填入以下环境变量内容:
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
  • 在Hive的conf目录内,新建hive-site.xml文件,填入以下内容:

  1. 初始化元数据库
  • 在MySQL中新建数据库:hive
CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;
  • 执行元数据库初始化命令
cd /export/server/hive
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
# 初始化成功后,会在MySQL的hive库中新建74张元数据管理的表。
  1. 启动Hive(使用Hadoop用户)
  • 创建一个hive的日志文件夹
mkdir /export/server/hive/logs
  • 启动元数据管理服务(必须启动,否则无法工作)
bin/hive --service metastore # 前台启动
nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 & # 后台启动
  • 启动客户端
bin/hive   # Hive Shell方式(可以直接写SQL)
bin/hive --service hiveserver2   # Hive ThriftServer方式(不可直接写SQL,需要外部客户端链接使用)

5. Hive初体验

6. Hive客户端

6.1 HiveServer & Beeline

  1. 启动
  • 在hive安装的服务器上,首先启动metastore服务,然后启动hiveserver2服务
#先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &
  1. beeline
  • 在node1上使用beeline客户端进行连接访问。需要注意hiveserver2服务启动之后需要稍等一会才可以对外提供服务。
  • Beeline是JDBC的客户端,通过JDBC协议和Hiveserver2服务进行通信,协议的地址是:jdbc:hive2://node1:10000
[root@node1 ~] #/export/server/hive/bin/beeline 
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
beeline> ! connect jdbc:hive2://node1:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1:10000: 
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://node1:10000> 

6.2 DataGrip & DBeaver

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
9月前
|
SQL 运维 监控
SQL查询太慢?实战讲解YashanDB SQL调优思路
本文是Meetup第十期“调优实战专场”的第二篇技术文章,上一篇《高效查询秘诀,解码YashanDB优化器分组查询优化手段》中,我们揭秘了YashanDB分组查询优化秘诀,本文将通过一个案例,助你快速上手YashanDB慢日志功能,精准定位“慢SQL”后进行优化。
|
8月前
|
SQL Java 数据库连接
MyBatis动态SQL字符串空值判断,这个细节99%的程序员都踩过坑!
本文深入探讨了MyBatis动态SQL中字符串参数判空的常见问题。通过具体案例分析,对比了`name != null and name != ''`与`name != null and name != ' '`两种写法的差异,指出后者可能引发逻辑混乱。为避免此类问题,建议在后端对参数进行预处理(如trim去空格),简化MyBatis判断逻辑,提升代码健壮性与可维护性。细节决定成败,严谨处理参数判空是写出高质量代码的关键。
1032 0
|
9月前
|
SQL 分布式计算 资源调度
Dataphin功能Tips系列(48)-如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
340 4
|
11月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
549 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
11月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
480 8
|
11月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute MaxFrame评测 | 分布式Python计算服务MaxFrame(完整操作版)
在当今数字化迅猛发展的时代,数据信息的保存与分析对企业决策至关重要。MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架,支持Python编程接口、兼容Pandas接口并自动进行分布式计算。通过MaxCompute的海量计算资源,企业可以进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算等任务。本文将详细介绍如何开通MaxCompute和DataWorks服务,并使用MaxFrame进行数据操作。包括创建项目、绑定数据源、编写PyODPS 3节点代码以及执行SQL查询等内容。最后,针对使用过程中遇到的问题提出反馈建议,帮助用户更好地理解和使用MaxFrame。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据挖掘
MaxFrame 性能评测:阿里云MaxCompute上的分布式Pandas引擎
MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具,基于MaxCompute平台,极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力,无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示,在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时,MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升,最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题,MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。
241 6
|
12月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
425 2
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
1488 6

热门文章

最新文章