来python爬虫中,经常会遇到数据的存储问题,如果有大量数据,hive存储是个不错的选择. 那么python如何来连接hive呢?网上有各种教程但是都不是很好用,亲自测试pyhive可用 要求:可用的hive环境  python3++  hive环境必须要安装hiveserver2( HiveServer是一种可选服务,允许远程客户端可以使用各种编程语言向Hive提交请求并检索结果.HiveServer是建立在Apache ThriftTM(http://thrift.apache.org/)

本来一切就绪,镜像里已安装如下主要的pip包. pyhive configparser pandas hdfs thrift sqlparse sasl thrift-sasl 但,使用pyhive client去真正连接hive服务器时,还是会报如下错误: thrift.transport.TTransport.TTransportException: Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no me

一. Meta Store 使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore 现在尤其要关注这三个表 DBS表,存储的是Hive的数据库 TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联 COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 二. HDFS 浏览器打开 http://hadoop100:50070/explorer.html#/ 

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

前言 本文讲解如何通过数据库客户端界面工具DBeaver连接hive,并解决驱动下载不下来的问题. 1.为什么使用客户端界面工具 为什么使用客户端界面工具而不用命令行使用hive 通过界面工具查看分析hive里的数据要方便很多 业务人员没有权限通过命令行连接hive 领导喜欢在界面工具上查看hive里的数据 2.为什么使用DBeaver 其实在网上搜一下,连接hive的工具还有很多,使用DBeaver的原因是因为我之前连接关系型数据库使用的就是DBeaver,正好DBeaver支持连接hive,

Hive Hive将HiveQL(类sql语言)转为MapReduce,完成数据的查询与分析,减少了编写MapReduce的复杂度.它有以下优点: 学习成本低:熟悉sql就能使用 良好的数据分析:底层基于MapReduce实现 同样存在一些缺点: HiveDL表达能力有限 效率不高 Hive调优比较困难 Hive架构 用户通过Hive的用户接口(User Interfaces)与hive交互,常见的用户接口有CLI,JDBC/ODBC,WEB UI等 Hive将元数据存在Meta Store中,

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

连接Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin (默认是你们账号:anonymous,zeppelin账号需要新创建,方便做数据权限管理) 连接Impala 1. 我所用的zeppelin版本没有impala jdbc包,下载地址: https://downloads.clo

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

前面已经学习了将数据从Sql Server导入到Hive DB,并在Hue的Web界面可以查询,接下来是配置客户端工具直接连Hive数据库,常用的有DbVisualizer.SQuirreL SQL Client.DataGrip,只试用了前面两种,花了1天多时间最终实现了用这两款工具连Hive,还是挺有成就感的. 先把环境说明下,有些问题跟环境版本是非常依赖的. Hadoop/Hive:使用的是CDH 5.15版 DbVisualizer:v 9.58 SQuirreL SQL Client:

关键字:Hive客户端.界面.SQuirrel SQL Client 刚看到一个可以连接Hive的客户端界面工具–SQuirrel SQL Client,试了一下,用起来还行,在这里记录一下安装及使用方法. SQuirrel SQL Client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL.PostgreSQL.MSSQL.Oracle.Hive等等任何支持JDBC访问的数据库.使用起来非常方便.而且,SQuirrel SQL C

区分 hdfs hbase hive hbase适用场景 收藏 八戒_o 发表于 11个月前 阅读 308 收藏 1 点赞 0 评论 0 摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景 Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoo

Navicat连接hive 第一步:win下安装好mysql 第二步:win下安装Navicat 第三步:启动hadoop集群,启动hive 第四步:Navicat连接hive 在第四步中需先配置ssh,然后配置常规属性,最后点连接 配置ssh连接spark1节点 配置常规属性连接hive 注意:在常规属性中的用户名和密码是hive安装目录中配置文件hive-site.xml中设置的user和password.我的配置都是hive hive-site.xml配置文件中部分内容 <property

为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs-site.xml, core-site.xml 三个文件复制一份,放到 resource 目录下.网上有说只需要放 hive-core.xml 就可以了.我部署的是高可用的集群,只复制 hive-core.xml 会报错.三个都放就不会有问题了. 2. 在本机上解压 hadoop 的安装包,下载 w

1 环境 hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.6 jdk1.8 2 配置文件 在hive-site.xml中配置mysql数据库连接. cp apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml  ./spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ cp apache-hive-2.1.1-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.ja

需要oracle帐号登录后下载 1.下载: http://www.oracle.com/technetwork/developer-tools/sql-developer/downloads/index.html 2.下载后的就是xxx.app,直接启动即可 如何使用sql developer连接hive 1.首先下载hive的jdbc驱动:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/hive/jdbc/2-6-1.html.下载的时候,弹窗随便填

hdfs hbase hive hbase适用场景 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6001822.html Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop

1.python连接hive,其实是连接hiveserver,连接的包的impyla impyla安装: error: cc1plus 没有文件或目录 需要安装gcc 和g++,并且版本保持一致 error: sasl/sasl.h: 没有那个文件或目录 sudo apt-get install libsasl2-dev

Java连接Hive的方式就是通过JDBC的方式来连接,URL为jdbc:hive2://host:port/db;principal=X@BIGDATA.COM等,这种方式是直接连接HiveServer2服务的,但是在现实中,还有一种以Zookeeper的方式去连接,例如: jdbc:hive2://zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2 那么,这种