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文章目录01 引言02 打包鉴权jar2.1 步骤1：新建项目2.2 步骤2：编写鉴权代码2.2 步骤3：打包03 配置鉴权3.1 步骤一：上传jar包3.2 步骤二：配置hite-site.xml3.3 步骤三：配置user.password.conf3.4 步骤四：配置hadoop core-site.xml文件04 启动验证4.1 步骤一：重启hadoop4.2 步骤二：重启hiveserv
在海量数据场景中，出于稳定的要求，Spark一般用于处理数据仓库上层的查询、计算和分析操作，而底层的操作由Hive完成。Hive 适合海量数据的批处理操作场景，操作简单，容错性和扩展性好，缺点是高延迟、查询和计算都比较慢，因此Hive被广泛应用在离线计算场景中，尤其是对海量数据的批处理操作和分析场景中。ClickHouse 适合海量数据的大宽表（维度和指标较多的表）的灵活和随机的查询、过滤和聚合计
ChengYing除了可自动部署运维外，还可以对接Taier部署Hadoop集群，Taier 是一个大数据分布式可视化的DAG任务调度系统，旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。然后配置SFTP的host，认证方式，默认采用用户名密码方式
中信建投基于分析型数据库构建统一查询服务平台，满足企业大规模用数需求。
华为LakeFormation是企业级的一站式湖仓构建服务
Hive实战 利用Hive统计分析出热门视频TOP10,并将分析好的数据导出到mysql数据库中，步步相扣，记录一次试验完整过程，体验操作
SQL中去除重复数据
文章目录1.Hive入门1.1什么是Hive1.2 Hive的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3Hive架构原理2.Hive安装2.1Hive安装2.2HiveJDBC访问2.2.1启动hiveserver2服务2.2.2连接hiveserver2服务2.2.3注意2.3Hive常用交互命令2.4Hive其他命令操作2.5Hive常见属性配置2.5.1数据仓库位置配置2.5.2查询后信息
前言：近期在工作中往hive插入数据的过程中，发现了一些坑，它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现（同一时候引来一些问题）。也许是一些bug。总而言之，这些都须要使用Hive的IT人员需要额外注意，希望大家注意。一、数据导入的六种方式1、加载本地文件到hive表2、加载hdfs文件到hive中3、加载数据覆盖表中已有的数据4、创建表时通过select加载create table if
springboot 集成hive
quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域的开源项目，是由java开发的一个开源的任务日程管理系统。quartz能做什么？作业调度：调用各种框架的作业脚本，例如shell,hive等。定时任务：在某一预定的时刻，执行你想要执行的任务。架构图如下：quartz包含的主要接口如下：Scheduler 代表调度容器，一个调度容器中可以注册多个JobDetail和Tr
大家好，喜欢Bigdata的阿尼亚来了！希望大家会喜欢阿尼亚的文章！！哇酷哇酷！！！本次为师傅们带来的是“红亚杯”数据分析进阶—使用Python操作Hive专题赛——满分解析系列的第②期，是“配置Hive并开启相关服务”篇章哦！第①期完整赛题的链接在下面，师傅们想看完整赛题的请安心享用：【阿尼亚喜欢BigData】“红亚杯”数据分析进阶—使用Python操作Hive专题赛——满分解析①_爱波吉的阿
一、数据采集（selenium）from selenium import webdriverimport timeimport reimport pandas as pdimport os在爬取的过程中可能会有登陆弹窗，要先定义一个处理弹窗的函数def close_windows():#如果有登录弹窗，就关闭try:time.sleep(0.5)if dr.find_element_by_clas
ImportError: cannot import name 'soft_unicode' from 'markupsafe' 错误现象 :解决方案错误现象 :ImportError: cannot import name ‘soft_unicode’ from ‘markupsafe’ (/opt/module/miniconda3/envs/superset/lib/python3.7/si
正确安装python中的wordcloud（词云库）第一步：这里的√一定要勾选上。第二步：（检查是否有python的环境变量）那么python就会自动添加环境变量。第三步：（安装wordcloud）使用命令：pip install wordcloud安装不顺利，下载失败！！！使用命令:pip install wordcloud -iSimple Index****”(从清华镜像站试一试)还是失败？
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行
爬虫看多了，对身体不好，我们来点现实的，学学表白找个女朋友他不香吗，对吧~文章最后教你们怎么打包成exe，如果你懒得搞懂代码怎么回事，直接复制代码打包成exe运行就好了。这样不管你发给别人也好，以后方便直接用也好，都很方便。咱就不整什么鸡皮疙瘩掉一地的情话啥的了，有需要的自行百度。我想了一下，要是一个个介绍，那不得写到天昏地暗去了，算了我直接放代码吧。还有什么是比发个笔芯更不容易尴尬的呢，对吧。即
1. DataX1.1. 产品特性DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。官方提供的datax框架图：最终把不同数据源和目标源组成的网状结构，变成了
HBase、ES、Hive
1，使用管理员身份运行cmd2，进入到mysql所在的bin目录3，执行mysql -u root -p输入pw4，查询已存在的数据库show databases；
报错hadoop. hbase. security. AccessDeniedException: Insufficient permissions解决方案
1.写入hive的指定分区中写入数据ResulToOra2.createTempView("tmp")spark.sql(s"""|insert overwrite table pdr.T_PSSC_TRAN_PORTRAIT_CENTER partition(dt='${sdfDay.format(date)}') select * fromtmp|""".stripMargin)pr
准备工作：Hbase依赖于zookeeper和Hadoop环境，所以在我们搭建Hbase的时候，需要确保zookeeper和Hadoop已经搭建完成。1、虚拟机安装配置好jdk，如果不会安装可以跳转到脚本安装jdk保姆级教程2、虚拟机安装配置好Hadoop，如果不会配置安装可以跳转到Hadoop配置保姆级教程3、虚拟机安装配置好zookeeper，如果不会配置安装可以跳转到zookeeper配置保
一、Hbase安装部署【集群】HBase集群也是支持主从架构的，在这计划使用bigdata01、02、03这三台机器。建议把HBase的从节点和Hadoop集群的从节点部署在相同的机器上面，这样可以最大化利用数据本地化的特性。所以最终的节点规划如下：bigdata01HMaster(HBase的主节点，主节点可以支持多个，实现HA)bigdata02HRegionserver(HBase的从节点)
package LearnJava6;import java.util.HashMap;import java.util.Scanner;import java.util.Set;//统计字符串中每个字符出现的次数public class HashMapDemo3 {public static void main(String[] args) {Scan...
spark将hive表数据写入kafka
基于hadoop集群搭建hive集群
相信做大数据开发的朋友对hive和HBase一定不会陌生。HBASE想了解更多大数据相关知识可以加V免费领取资料哦：baizhan112Hive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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。HBase是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。单个的从字面意思上或许很难
（1）java.io.EOFException报错: local host is: "node1/192.168.30.128"; destination host is: "node1":8020解决方法：Step 1 ：切换到/etc/hadoop目录下，修改core-site.xmlcd /etc/hadoopvi core-site.xml将<value>hdfs://node
一、Zookeeper的安装部署针对Zookeeper前期不需要掌握太多，只需要掌握Zookeeper的安装部署以及它的基本操作即可。Zookeeper也支持单机和集群安装，建议大家在学习阶段使用单机即可，单机和集群在操作上没有任何区别。在这里我们会针对单机和集群这两种方式分别演示一下。二、Zookeeper的单机部署1、环境安装jdk1.8zookeeper需要依赖于jdk，只要保证jdk已经正
本文档旨在描述相关CDH6.2.1集成ranger和atlas的安装配置操作，便于相关使用人员后参考
hive 、hbase的一些基本操作
sqoop是一个开源工具，主要用处是在Hadoop（hive，hdfs，hbase）与传统的数据库（mysql，Oracle）之间进行数据的传递MySQL到hdfs的默认加载首先在mysql里面建表并加载数据然后创建一个文件夹，在里面创建编写conf文件import--connectjdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false--usernameroo
对此问题在配置hive时也有出现，问题主要是虚拟机内HBase，Spark，Hadoop三者的guava版本不一致导致的。Hadoop的guava.jar存放在/share/common/lib目录下，HBase的guava.jar存放在lib文件夹下。在我的虚拟机中Hadoop中的guava版本最高，为guava-27.0-jre.jar版本，所以我们将其复制到对应的HBase和Spark目录。
一.下载sqoop官网如下：http://archive.apache.org/dist/sqoop/可以选择想要的版本！但后面一定要是.tar.gz
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言1. 合并小文件二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习
Deepin（Ubuntu通用）安装Hadoop伪分布环境（集成Hbase、Hive、MySQL）安装版本下载所有环境开启Deepin或Ubuntu（我用的是虚拟机）未完待续安装版本Hadoop3.2.2、Hbase2.4.2、Hive3.1.2、MySQL下载所有环境Hadoop3.2.2下载 bfsu这个镜像下载最快Hbase2.4.2下载Hive3.1.2下载选择bin.tar.gzMySQ
一、DataX介绍：DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。二、安装时环境1、IDK1.8(我这个datax安装包需要jdk1.8以上)2.python2.* （我没有安装python,使用的是liunx自带的python）查看linux
6、FlinkSQl 语法1、查询语句1、hint在对表进行查询的是偶动态修改表的属性-- 创建表CREATE TABLE word (lines STRING)WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'word','properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,n...
前言生产上的大数据平台都会配置多个 HiveServer，在使用 JDBC这种方式连接 hive服务时，如果直接连接某个 HiveServer，当其所在机器异常时，就会导致服务不可用。因此，生产上一般都要求使用 ZooKeeper开启 HA，通过 zk去间接访问 hive服务。这里以 CDH 5.X为例介绍 Hive如何通过 ZooKeeper开启 HA。Hive开启 HA（高可用）修改界面配置打
将hive数据导入hbase一、hive外部表映射hbase表1. hbase里面创建表2. 建立hive外部表并映射hbase表3.测试spark bulkload方式准备事项pom文件代码一、hive外部表映射hbase表1. hbase里面创建表create 'B_TEST_STU', { NAME => 'info', COMPRESSION => 'SNAPPY' }2. 建
Map key t.a contains dots but no replacement was configured! Make sure map keys don't contain dots in the first place or configure an appropriate replacement；Invalid BSON field name tt.dt；
缺点：1.空间占用大2.统计逻辑复杂，比如统计最近 30 天用户的累计活跃天(每个用户在 30 天里有 N 天使用 app，N 为 1-30，然后将月活跃用户的 N 天加总)？统计最近 7 天的用户累计使用时长？统计最近 30 天有播放的累计用户数？统计最近 30 天活跃用户有多少在最近 30 天里有连续 3 天及以上活跃？统计 28 天前活跃用户的 1、3、7、14、28 天留存率？3、mysq
1.架构图2.实现实例2.1 通过flink cdc的两张表 合并 成一张视图， 同时写入到数据湖(hudi) 中 同时写入到kafka 中2.2 实现思路1.在flinksql 中创建flink cdc 表2.创建视图(用两张表关联后需要的列的结果显示为一张速度)3.创建输出表，关联Hudi表，并且自动同步到Hive表4.查询视图数据，插入到输出表 -- flink后台实时执行2.3pom 文件
Hudi 0.11.0 + Flink1.14.4 + Hive + Flink CDC + Kafka
flinkSQL消费kafka实时写入hive表
beeline连接不上
一：数据库表数据优化(I）预创建HRegion 。用户可以在创建表的时候就顶无创建对 ion，这样就可以避免后期 HRegion自动拆分造成IO负载1．手动设定预分区Hbase> create'staff1','info','partition1',SPLITS =>['1000','2000','3000','4000']2．生成 16 进制序列预分区create 'staff2',
目的使用FlinkSQL（1.13.6）纯SQL方式，通过FlinkCDC（2.1.1）获取MySQL的Binlog数据，以流的形式同步到Hive表中。小文件问题可使用FlinkSQL批处理定期执行表合并来解决。步骤启动MySQL的Binlog功能（略）FlinkCDC获取MySQL Binlog并写入Kafka表；-- 读取MySQL源表DROP TABLE IF EXISTS mysql_cd
1、建立hive表CREATE TABLE `wb_tmp`(`surface` string,`radiation` string,`loader_id` string)ROW FORMAT DELIMITED...
hive
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