hive-0.13.1启动缓慢的原因 发现时间主要消耗在以下3个地方: 1. hadoopjar的时候要把相关的jar包上传到hdfs中(这里大概消耗5s,hive0.11一样,这个地方不太好优化) 2. 在每次hive cli启动的时候,初始化HiveMetaStore时,在init时,会调用以下3个方法,创建default db,role ,admin. 详细代码: synchronized(HMSHandler.class) { createDefaultDB(); createDefau

 直接上干货:  报错归纳1: DEBUG [main] - Logging initialized using 'class org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl' adapter. 原因:xml里面不能有java方不存在的类,它是会去找的,找不到就报错,所以,万一删掉java类了,xml里面的相对应映射的字段也要注释掉.遇到两次了!浪费不少时间! 2.MyBatis     他要加空构造   实例化对象 原因:MyBitis ,他实体类pojo 

11:12:21.924 [main] DEBUG org.apache.ibatis.logging.LogFactory - Logging initialized using 'class org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl' adapter. org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error opening session. Cause: java.lang.NullP

在hive中,show tables,create 等命令能正常执行,删除表drop table x时,会出现卡住的现象. 进入mysql, show variables like 'char%' 可以看到 按理说是正确的. 后面发现,是在建好hive数据库后,没有第一时间将character_set_database编码由utf8修改为latin1.而是去hive中create了一张表.而后才将character_set_database编码由utf8改成了latin 解决办法: 在mysql

Hive uses log4j for logging. By default logs are not emitted to the console by the CLI. The default logging level is WARN for Hive releases prior to 0.13.0. Starting with Hive 0.13.0, the default logging level is INFO. Hive使用log4j记录日志,默认日志不输出到cli控制台.

1.环境准备 1.1软件版本 hive-0.14 下载地址 2.配置 安装hive的前提,必需安装好hadoop环境,可以参考我之前Hadoop社区版搭建,先搭建好hadoop环境:接下来我们开始配置hive 2.1环境变量 sudo vi /etc/profile HIVE_HOME=/home/hadoop/source/hive- PATH=$HIVE_HOME/bin export HIVE_HOME 2.2hive-site.xml <configuration> <prope

1.安装mysql,可参考下面链接 http://www.cnblogs.com/liuchangchun/p/4099003.html 2.安装hive,之前,先在mysql上创建一个hive,数据库,并在hive数据库中建立表user create database hive; use hive; create table user(Host ),User ),Password )); 3.进入mysql,赋予权限,密码自己改 mysql -u root -p insert into use

以下两种方法都可以,推荐用方法一! 方法一: 步骤一: yum -y install mysql-server 步骤二:service mysqld start 步骤三:mysql -u root -p Enter password: (默认是空密码,按enter) mysql > CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; mysql > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT O

本人,苦心多时,历经磨难和心血,与大家共同攻克问题难关! 问题一: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient 参考:http://blog.csdn.net/l1028

这几天,无意之间,被这件事情给迷惑,不解!先暂时贴于此,以后再解决! 详细问题如下: 在hive的安装目录下(我这里是 /home/hadoop/app/hive-1.2.1),hive的安装目录的lib下(我这里是/home/hadoop/app/hive-1.2.1/lib)存放了mysql-connector-java-5.1.21.jar. 我的mysql,是用root用户安装的,在/home/hadoop/app目录,所以,启动也得在此目录下. 对于djt002,我的mysql是roo

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

以加入elsaticsearch-hadoop-2.1.2.jar为例,讲述在Hive中加入第三方jar的几种方式. 1,在hive shell中加入 [hadoop@hadoopcluster78 bin]$ ./hive Logging initialized using configuration in file:/home/hadoop/apache/hive-0.13.1/conf/hive-log4j.properties hive> add jar /home/hadoop/ela

hive调试信息显示模式: ./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 非常有用. 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持,配置一个独立的元数据库需要增加以下几步骤: 第一步:安装MySQL服务器端和MySQL客户端,并启动MySQL服务.此步省略,具体

在配置好hive后启动报错信息如下: [walloce@bigdata-study- hive--cdh5.3.6]$ bin/hive Logging initialized using configuration in file:/opt/modules/cdh/hive--cdh5.3.6/conf/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.Runt

启动Hive时出现: Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name%7D 解决方法: 在 hive-site.xml 中替换 system

1.启动hive的时候出现这个问题,报错如下所示: [hadoop@slaver1 conf]$ hive Logging initialized -cdh5.-cdh5.3.6.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.

Hive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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

---恢复内容开始--- 一,准备 先有三台linux,对hadoop集群的搭建. eddy01:开启一个hdfs的老大namenode,yarn的老大ResourceManager其中进程包括(NodeManager,ResourceManager,NameNode,SecondaryNameNode) eddy02:(datanode,nodemanager) eddy03:(datanode,nodemanager) 配置文件(只需要对eddy01中有这些配置,eddy02,eddy03都

1.hive命令登录HIVE数据库后,执行show databases;命令可以看到hive数据库中有一个默认的default数据库. [root@hadoop hive]# hive Logging initialized using configuration in file:/usr/local/hive/conf/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR and may not be available .X releases. hive

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

以增加elsaticsearch-hadoop-2.1.2.jar为例,讲述在Hive中增加第三方jar的几种方式. 1,在hive shell中增加 [hadoop@hadoopcluster78 bin]$ ./hive Logging initialized using configuration in file:/home/hadoop/apache/hive-0.13.1/conf/hive-log4j.properties hive> add jar /home/hadoop/ela