问题排查方式  一般的错误,查看错误输出,按照关键字google 异常错误(如namenode.datanode莫名其妙挂了):查看hadoop($HADOOP_HOME/logs)或hive日志 hadoop错误 1.datanode无法正常启动 添加datanode后,datanode无法正常启动,进程一会莫名其妙挂掉,查看namenode日志显示如下:  -06-21 18:53:39,182 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK*

情况描述 Hive建表时报错,元数据存储在mysql中. 报错信息 如下: FAILED: Execution Error, bytes com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too bytes at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.Native

一.hive概述 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.使用SQL来快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce 应用,学习成本低,十分适合数据仓库的统计分析. [数据仓库]英文名称为 Data Warehouse,可简写为 DW 或 DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它

1.Hive基本操作 #创建数据库hive>create database name;#创建新表hive> create table students(id int,name string); #创建一个新表,结构与其他一样 hive> create table new_students like students; #创建分区表 hive> create table students(id int,name string) partitioned by(region string

1. Hive什么 a.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(注意不是数据仓库),将结构化的数据文件映射成一张数据库表. b.Hive是SQL的解析引擎,可以把sql语句转换成MapReduce,但也允许自定义mr程序. c.Hive不适合用于联机(online)事务处理,也不提供实时查询功能.它适用于基于大量不可变数据的批处理作业. d. Hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作,也不支持update操作.数据是以load的方式加载到建立好的表中.数据一旦导入就不可以修改

create table hive_1(id string,name string ,gender string)row format delimited fields terminated by ','stored as TEXTFILE; load data local inpath '/luozt/hive_001.txt' into table hive_1 ; create EXTERNAL table hive_2(id string,name string ,gender stri

--创建内表create table if not exists employee(id int comment 'empoyeeid',dateincompany string comment 'data come in company',money float comment 'work money',mapdatamap array<string>,arraydata  array<int>,structordata struct<col1:string,col2:st

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

一.基础环境 Hive 组件需要基于之前已部署完毕的 Hadoop 全分布系统,在 master 节点上实现 Hive 组件安装. 1.Hadoop-全分布式配置(全部配置) 2.Hadoop-集群运行(部分配置) # 查看之前部署的环境 [root@master ~]# su - hadoop [

#!/bin/bash # Program: # uninstall ambari automatic # History: # 2014/01/13 - Ivan - 2862099249@qq.com - First release PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin:~/bin export PATH #取得集群的所有主机名,这里需要注意:/etc/hosts配置的IP和主机名只能用一个空格分割

Hadoop在国内主要以互联网公司为主,下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司. 1. 百度 百度在2006年就关注了Hadoop并开始调研和使用,截止2012年,总的集群规模超过7个集群,单集群超过2800台机器节点,Hadoop机器总数超过15000台机器,总的存储容量超过100PB,已经使用的超过74PB,每天提交的作业数目超过6600个,每天的输入数据量已经超过7500TB,输出超过1700TB. 百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队大搜索团队社区产品团队广告团

<Hive编程(影印版)> 基本信息 原书名:Programming Hive 作者: Edward Capriolo Dean Wampler Jason Rutherglen 出版社:东南大学出版社 ISBN:9787564141974 上架时间:2013-6-20 出版日期:2013 年5月 开本:16开 页码:352 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 更多关于 >>><Hive编程(影印版)> 内容简介 计算机书

SequoiaDB与Hadoop部署 SequoiaDB与Hadoop在物理上部署方案如下图所示,部署建议如下: l  SequoiaDB与Hadoop部署在相同的物理设备上,以减少Hadoop与SequoiaDB之间的网络数据传输: l  每个物理设备上都部署一个协调节点和多个数据节点,编目节点可选在任意三台物理设备各部署一个编目节点: SequoiaDB支持的Hive 版本列表 n  Hive 0.11.0 n  Hive 0.10.0 配置方法 安装和配置好Hadoop/Hive 环境,启

年少无知,安装了1.2.0版本.开源社区动力太强,更新的吼吼的跟不上啊,升级发生错误,于是就想重装了.在网上找到了一个很好的删除脚本,分享一下.原文链接 http://www.cnblogs.com/cenyuhai/p/3287855.html #1.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* rm -rf ambari* #2.删除安装包 #用yum list installed | grep H

文章来自于:http://tianhailong.com/hadoop%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%95%B4%E7%90%86.html 按照what.how.why整理了下文章,帮助大家快速梳理下hadoop知识: what:Hadoop的作用: http://tianhailong.com/hadoop%E7%9A%84%E4%BD%9C%E7%94%A8.html hadoop到底能做什么?怎么用hadoop?: http://tianhailong.com/hadoop%

yum remove -y hadoop_* zookeeper* ranger* hbase_* ranger* hbase_* ambari-* hadoop_* zookeeper_* hbase* range* pig* hive* tez* mysql-* bigtop-* tuned-* ambari-* apache-maven* postgresql* hdp-select* cd /usr/lib/ rm -rf hadoop hbase zookeeper hcatalog

#1.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* #rm -rf ambari* #2.删除安装包 #用yum list installed | grep HDP来检查安装的ambari的包 yum remove -y sqoop.noarch yum remove -y lzo-devel.x86_64 yum remove -y hadoop-libhdfs.x86_64 yum remove -

在上一章<环境搭建>基础上,本章对各个模块做个测试 Mysql 测试 1.Mysql节点准备 为方便测试,在mysql节点中,增加点数据 进入主节点 docker exec -it hadoop-maste /bin/bash 进入数据库节点 ssh hadoop-mysql 创建数据库 create database zeppelin_test; 创建数据表 create table user_info(id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,n

一.软件准备 1.基础docker镜像:ubuntu,目前最新的版本是18 2.需准备的环境软件包: (1) spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz (2) hadoop-2.7.3.tar.gz (3) apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz (4) jdk-8u101-linux-x64.tar.gz (5) mysql-5.5.45-linux2.6-x86_64.tar.gz.mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar (

#.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* #rm -rf ambari* #.删除安装包 #用yum list installed | grep HDP来检查安装的ambari的包 yum remove -y sqoop.noarch yum remove -y lzo-devel.x86_64 yum remove -y hadoop-libhdfs.x86_64 yum remove -y

一.简介 hive由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,是基于Hadoop之上的,文件是存储在HDFS上的,底层运行的是MR程序.hive可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能. 二.HIVE特点 构建在Hadoop之上的数据仓库 使用HQL作为查询接口 使用HDFS存储 使用MapReduce计算 本质:将HQL转化成MapReduce程序 灵活性和扩展性比较好:支持UDF.自定义存储格式等 适合离线数据处理