一.beeline连接hive报错 1. User: root is not allowed to impersonate root (state=08S01,code=0) 在初次搭建完hadoop和hive后,没有设置登录验证的情况下,直接使用beeline命令连接远程的hive数据库,连接命令如下: beeline -u jdbc:hive2://hserver1:10000 -n root 可能会报出如下错误: Connecting to jdbc:hive2://hserver1:10

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

HiveServer2是一个能使客户端针对hive执行查询的一种服务,与HiverServer1比较,它能够支持多个客户端的并发请求和授权的:HiveCLI 和 hive –e的方式比较单一,HS2允许远程客户端使用多种语言诸如Java,Python等向Hive提交请求,然后取回结果. $HIVE_HOME/bin目录下面的hiveserver2 由于配置了环境变量因此可以直接使用 nohup hiveserver2 1>/hiveserver2log/log.txt 2>/hiveserve

问题描述:beeline -u 方式导出数据,结果文件中含有"|"(竖杠). 执行的sql为:beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000/default -e 'select * from tablename' > /home/tmp/result.nb 执行结果如下: 在Beeline中,结果可以被展示为多种格式,格式可以在outputformat参数中设置.下面是支持的输出各式: table vertical xmlattr xmlelemen

beeline -u jdbc:hive2://192.168.1.77:10000 zeppelin default jdbc: jdbc:hive2://nn01.ooccpp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

首先虚拟机上已经安装好hive. 下面是连接hive需要的操作. 一.配置. 1.查找虚拟机的ip 输入 ifconfig 2.配置文件 (1)配置hadoop目录下的core-site.xml和hdfs-site.xml 在core-site.xml中添加下面配置: <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> </property> &

之前遇到过的坑,通过beeline连接spark thirft server,当在Hive进行表结构修改,如replace/add/change columns后,表结构没有变化,还是旧的表结构,导致无法验证数据. 操作步骤如下: -- 1.create table -- hive/beeline execute create table test_table(id int); -- 2.check metadata in beeline desc test_table; -- 3. add c

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,

看问题:beeline连接hiveserver2报错.连接串:hive  --service beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/hive 错误:Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://localhost:10000/hive: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache

hive2.3.4 presto0.215 使用hive2.3.4的beeline连接presto报错 $ beeline -d com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver -u "jdbc:presto://localhost:8080/hive" Error: Unrecognized connection property 'url' (state=,code=0) 增加--verbose查看详细报错 $ beeline -d com.facebo

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#/ 

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/

Hive是一个基于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,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

可能是配置的问题. 我将hive.metastore.uris从配置文件中注释掉之后解决了hiveserver2启动成功但无法通过beeline连接的问题. [root@node03 conf]# vi hive-site.xml <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive_remote/warehouse</value> </property

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:

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

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

工作中第一次和搞大数据的同事配合,他让我用hue看hive数据,,由于本人英语菜逼,hue全英文的页面看不习惯,遂找了一个DBeaver工具,我也是第一次使用这个工具,好像挺可以的,可以连mysql,oracle,hive等.. 使用的过程中遇到一些坑,所以就记一下,以便之后回忆. 一些傻瓜式操作就不说了,直接上干货了 1.首先要编辑驱动设置,就是版本一定要对应,应该是hive的版本,一定要对应,,要不然,连接会报错的 红框框里面hive和hadoop是我新加的.然后apply and clos

Hadoop源码解析 2 --- Hadoop配置文件解析 1 Hadoop Configuration简介    Hadoop没有使用java.util.Properties管理配置文件, 也没有使用Apache Jakarta Commons Configuration管理配置文件,而是使用了一套独有的配置文件管理系统,并提供自己的API,即使用 org.apache.hadoop.conf.Configuration处理配置信息. org.apache.hadoop.conf目录结构如下: