调测Hive HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中

查看更多 →

登录 MRS 客户端，将下载的ES-Hadoop和httpclient的jar依赖包上传到MRS客户端。 在MRS客户端创建HDFS目录，将ES-Hadoop lib包和httpclient依赖包上传到该目录下。 hadoop fs -mkdir /tmp/hadoop-es hadoop fs -put

查看更多 →

spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。

查看更多 →

ts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。

查看更多 →

混合集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Kafka,Flume 自定义集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader

查看更多 →

客户端安装目录 source bigdata_env kinit Hive业务用户（如果集群未开启Kerberos认证，请跳过该操作） 执行以下命令登录Hive客户端。 beeline 创建表时指定inputFormat和outputFormat： CREATE [TEMPORARY]

查看更多 →

ts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。

查看更多 →

al=impala/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=impala/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/impala.keytab"; 以上已经经过安全认证，所以用户名和密码为null或者空。

查看更多 →

快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

查看更多 →

该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

查看更多 →

Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类

查看更多 →

如何删除所有HiveServer中的永久函数 问题 如果需要删除永久函数（Permanent UDF），如何在多个HiveServer之间同步删除？ 回答 因为多个HiveServer之间共用一个MetaStore存储数据库，所以MetaStore存储数据库和HiveServer

查看更多 →

job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

查看更多 →

ericStatsEvaluator.init. 解决方案：set hive.map.aggr=false; Hive SQL设置hive.auto.convert.join = true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException

查看更多 →

“密码”和“确认新密码”输入该用户对应的密码。 用户组：单击“添加”，选择“hive”和“hadoop”用户组并单击“确定”。 根据集群的认证模式及是否启用Ranger鉴权为新创建的用户赋权： 集群的“认证模式”为“安全模式”： “启用Ranger鉴权”按钮置灰（Hive已启用Ranger鉴权），执行1

查看更多 →

复。 需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文件及文件夹的权限和属主/组信息，可通过如下HDFS客户端命令导出。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -ls -R <migrating_path>

查看更多 →

INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'

查看更多 →

Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看；主机名为hadoop，服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统 域名 >", "krb_service":"hive"} 创建连接，执行HQL，样例代码中仅执行查询所有表功能，可根

查看更多 →

创建好的SparkSQL表和HBase表分别保存在Hive的数据库“default”和HBase的命名空间“default”。 在Manager角色界面创建一个角色，例如“hive_hbase_select”，并授予查询SparkSQL on HBase表hbaseTable和HBase表hbaseTable的权限。

查看更多 →

创建好的SparkSQL表和HBase表分别保存在Hive的数据库“default”和HBase的命名空间“default”。 在Manager角色界面创建一个角色，例如“hive_hbase_select”，并授予查询SparkSQL on HBase表hbaseTable和HBase表hbaseTable的权限。

查看更多 →

准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

查看更多 →