• Hadoop Hive概念学习系列之hive三种方式区别和搭建、HiveServer2环境搭建、HWI环境搭建和beeline环境搭建(五)


     说在前面的话

      以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master、slave1、slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端。

     以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 

    Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0


    hive三种方式区别和搭建
      Hive中metastore(元数据存储)的三种方式:
      a)  内嵌Derby方式
      b)  Local方式
      c)  Remote方式


    1.本地derby
      这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可

    <?xml version="1.0"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
    <configuration> 
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> 
            <value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value> 
        </property>
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> 
            <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.local</name> 
            <value>true</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
            <value>/user/hive/warehouse</value> 
        </property> 
    </configuration>

      注:使用derby存储方式时,运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库,否则会提示如下错误。

    [html] view plaincopyprint?
    hive> show tables; 
    FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalDataStoreException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details. 
    NestedThrowables: 
    java.sql.SQLException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details. 
    FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask 
    hive> show tables;
    FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalDataStoreException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details.
    NestedThrowables:
    java.sql.SQLException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details.
    FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
    
     


    2.本地mysql (比如master、slave1、slave2集群。hive一般我是安装在master上)(也叫作hive单用户模式)

      当然,你也来个master、slave1、slave2集群,外加client专门来安装hive、sqoop、azkaban这样的。

      或者,你也来个master、slave1、slave2、slave3、slave4集群,hive一般我也是安装在master上。


      这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置(下面两种使用mysql的方式,需要将mysql的jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下)。

    <?xml version="1.0"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
    
    <configuration> 
        <property> 
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
            <value>/user/hive_remote/warehouse</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.local</name> 
            <value>true</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> 
            <value>jdbc:mysql://localhost/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=true</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> 
            <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> 
            <value>hive</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> 
            <value>password</value> 
        </property> 
    </configuration>

    3.远端mysql (在主从上配)(也叫作hive多用户模式)

      (比如master、slave1、slave2集群。hive一般我是安装在master和slave1上)

      或者,你也来个master、slave1、slave2、slave3、slave4集群,hive一般我也是安装在master和slave1上。

    1、remote一体
      这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器,并且需要在Hive服务器启动meta服务。
      这里用mysql的测试服务器,ip位192.168.1.214,新建hive_remote数据库,字符集位latine1

    <?xml version="1.0"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
    
    <configuration> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
            <value>/user/hive/warehouse</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> 
            <value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> 
            <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> 
            <value>hive</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> 
            <value>password</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.local</name> 
            <value>false</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.uris</name> 
            <value>thrift://192.168.1.188:9083</value> 
        </property> 
    
    </configuration>

      注:这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开。


    2.Remote分开
      将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分
      1)、服务端配置文件(比如在master)

    <?xml version="1.0"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
    
    <configuration> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
            <value>/user/hive/warehouse</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> 
            <value>jdbc:mysql://192.168.57.6:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> 
            <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> 
            <value>root</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> 
            <value>123456</value> 
        </property> 
    </configuration>

      2)、客户端配置文件(比如在slave1)

    <?xml version="1.0"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
    
    <configuration> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> 
            <value>/user/hive/warehouse</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.local</name> 
            <value>false</value> 
        </property> 
    
        <property> 
            <name>hive.metastore.uris</name> 
            <value>thrift://192.168.57.5:9083</value> 
        </property> 
    
    </configuration>
    
     

      启动hive服务端程序

    hive --service metastore

      或者

    hive  --servie metastore -9083

      客户端直接使用hive命令即可。

    root@my188:~$ hive 
    Hive history file=/tmp/root/hive_job_log_root_201301301416_955801255.txt 
    hive> show tables; 
    OK 
    test_hive 
    Time taken: 0.736 seconds 
    hive>
    
     

      看hive的官方文档

    http://hive.apache.org/

     

     

    服务端这边

    步骤一:[root@sparkmaster local]# yum -y install mysql-server

     

    步骤二:[root@sparkmaster local]# service mysqld start

    步骤三:

    [root@sparkmaster local ] mysql -uroot -p

    mysql> CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive';

    mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT OPTION;

    mysql> flush privileges;
    mysql> exit;

    [root@sparkmaster local]#

     步骤四:去hive的安装目录下的lib,下将 mysql-connector-java-5.1.21.jar 传到这个目录下。

     步骤五:去hive的安装目录下的conf,下配置hive-site.xml,见上。

     步骤六: 环境变量生效。这些不多赘述。

     若是出现问题,则见

    1 复习ha相关 + weekend110的hive的元数据库mysql方式安装配置(完全正确配法)

    客户端这边

    步骤一:注意,不是这个

     

    是这个

    [root@sparkslave1 local]# yum -y install mysql-server

     

     步骤二:[root@sparkslave1 local]# service mysqld start

     步骤三:

    [root@sparkslave1 local ] mysql -uroot -p

    mysql> CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive';

    mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT OPTION;

    mysql> flush privileges;
    mysql> exit;

    [root@sparkslave1 local]#

     步骤四:去hive的安装目录下的lib,下将 mysql-connector-java-5.1.21.jar 传到这个目录下。

     步骤五:去hive的安装目录下的conf,下配置hive-site.xml,见上。

     步骤六: 环境变量生效。这些不多赘述。

    演示:

     服务端和客户端启动hive

      启动hive服务端程序

         hive --service metastore   

      客户端直接使用hive命令即可

    $ hive   

    hive> show tables;  

    OK  

    test_hive  

    Time taken: 0.736 seconds  

    hive>  

     HiveServer2测试

    在hive安装目录下的bin目录下,执行nohup hive --service hiveserver2 &

    或者,任一目录下,执行 $HIVE_HOME/bin/hiveserver2   或者     $HIVE_HOME/bin/hive   --service  hiveserver2

    或者  $HIVE_HOME/bin/hive   --service  hiveserver2  10001   >/dev/null   2>/dev/null   &

     HWI测试

    在hive安装目录下的bin目录下,执行 hive  --service hwi

    CLI测试

    在hive安装目录下的bin目录下,执行 hive  --service cli    或  ./hive

      

    HiveServer2   & HWI   &   beeline 三大详细讲解
    知识准备:bin/hiveserver2,这个是thrift服务器。
           bin/beeline,这个是客户端cli
    其实,去看下Hive的架构,一目了然了。

      1、CLI(command line interface)即命令行接口。
      2、Thrift Server是Facebook开发的一个软件框架,它用来开发可扩展且跨语言的服务,Hive集成了该服务,能让不同的编程语言调用Hive的接口。
      3、Hive客户端提供了通过网页的方式访问Hive提供的服务,这个接口对应Hive的HWI组件(Hive web interface),使用前要启动HWI服务。
      4、Metastore是Hive中的元数据存储,主要存储Hive中的元数据,
        包括表的名称、表的列和分区及其属性、表的属性(是否为外部表等)、表的数据所在目录等,一般使用MySQL或Derby数据库。

    参考链接:

     http://www.aboutyun.com/thread-12278-1-1.html

      在之前的学习和实践Hive中,使用的都是CLI或者hive –e的方式,该方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作,并且该方式比较笨拙单一。幸好Hive提供了轻客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如JavaPython向Hive提交请求,取回结果。

      HiveServer或者HiveServer2都是基于Thrift的,但HiveSever有时被称为Thrift server,而HiveServer2却不会。

      既然已经存在HiveServer为什么还需要HiveServer2呢?这是因为HiveServer不能处理多于一个客户端的并发请求,这是由于HiveServer使用的Thrift接口所导致的限制,不能通过修改HiveServer的代码修正。因此在Hive-0.11.0版本中重写了HiveServer代码得到了HiveServer2,进而解决了该问题。HiveServer2支持多客户端的并发和认证,为开放API客户端如JDBC、ODBC提供了更好的支持。

           既然HiveServer2提供了更强大的功能,将会对其进行着重学习,但也会简单了解一下HiveServer的使用方法。在命令中输入hive --service help,结果如下。从结果可以了解到,可以使用hive <parameters> --service serviceName <serviceparameters>启动特定的服务,如cli、hiverserver、hiveserver2等。

    [hadoop@hadoop~]$ hive --service help
    Usage ./hive<parameters> --service serviceName <service parameters>
    Service List: beelinecli help hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledumprcfilecat schemaTool version
    Parametersparsed:
    --auxpath : Auxillary jars
    --config : Hive configuration directory
    --service : Starts specificservice/component. cli is default
    Parameters used:
    HADOOP_HOME or HADOOP_PREFIX : Hadoop installdirectory
    HIVE_OPT : Hive options
    For help on aparticular service:
    ./hive --service serviceName --help
    Debug help: ./hive --debug --help

    在命令行输入hive --service hiveserver –help查看hiveserver的帮助信息:

    [hadoop@hadoop~]$ hive --service hiveserver --help
    Starting Hive Thrift Server
    usage:hiveserver
    -h,--help Print help information
    --hiveconf <property=value> Use value for given property
    --maxWorkerThreads <arg> maximum number of worker threads,
    default:2147483647
    --minWorkerThreads <arg> minimum number of worker threads,
    default:100
    -p <port> Hive Server portnumber, default:10000
    -v,--verbose Verbose mode

    启动hiveserver服务,可以得知默认hiveserver运行在端口10000,最小100工作线程,最大2147483647工作线程。

    [hadoop@hadoop~]$ hive --service hiveserver -v
    Starting Hive Thrift Server
    14/08/01 11:07:09WARN conf.HiveConf: DEPRECATED: hive.metastore.ds.retry.* no longer has anyeffect. Use hive.hmshandler.retry.*instead
    Starting hive serveron port 10000 with 100 min worker threads and 2147483647 maxworker threads

    接下来学习更强大的hiveserver2Hiveserver2允许在配置文件hive-site.xml中进行配置管理,具体的参数为:

      hive.server2.thrift.min.worker.threads– 最小工作线程数,默认为5。

      hive.server2.thrift.max.worker.threads – 最小工作线程数,默认为500。
      hive.server2.thrift.port– TCP 的监听端口,默认为10000。
      hive.server2.thrift.bind.host– TCP绑定的主机,默认为localhost。

      也可以设置环境变量HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST和HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT覆盖hive-site.xml设置的主机和端口号。

    从Hive-0.13.0开始,HiveServer2支持通过HTTP传输消息,该特性当客户端和服务器之间存在代理中介时特别有用。与HTTP传输相关的参数如下:

      hive.server2.transport.mode – 默认值为binary(TCP),可选值HTTP。
      hive.server2.thrift.http.port– HTTP的监听端口,默认值为10001。

      hive.server2.thrift.http.path – 服务的端点名称,默认为 cliservice。
      hive.server2.thrift.http.min.worker.threads– 服务池中的最小工作线程,默认为5。
      hive.server2.thrift.http.max.worker.threads– 服务池中的最小工作线程,默认为500。

      启动Hiveserver2有两种方式

        一种是上面已经介绍过的hive --service hiveserver2

        另一种更为简洁,为hiveserver2。

    使用hive--service hiveserver2 –H或hive--service hiveserver2 –help查看帮助信息:

    Starting HiveServer2
    Unrecognizedoption: -h
    usage:hiveserver2
    -H,--help Print help information
    --hiveconf <property=value> Use value for given property

      默认情况下,HiveServer2以提交查询的用户执行查询(true),如果hive.server2.enable.doAs设置为false,查询将以运行hiveserver2进程的用户运行。为了防止非加密模式下的内存泄露,可以通过设置下面的参数为true禁用文件系统的缓存:

      fs.hdfs.impl.disable.cache – 禁用HDFS文件系统缓存,默认值为false。
      fs.file.impl.disable.cache – 禁用本地文件系统缓存,默认值为false。


    HiveServer2

      客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作。
      步骤一:配置HiveServer2,即是配置Hive的JDBC接口啦
            去修改hive-site.xml文件,当然默认大部分都配置好了,若出现什么问题,去网上搜索查查再具体配置。
           见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+up+HiveServer2

      步骤二:启动HiveServer2,默认是10000,
        在hive的安装目录下,执行bin/hive --server hiveserver2
        或执行bin/hiveserver2
        或执行bin/hive --service Hiveserver2 &
        当然也可以如下这样
          bin/hive --service hiveserver2 --hiveconf hive.server2.thrift.port=10001

      

      

    Hive与JDBC示例(非常重要,公司里必须这么干)
    在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:
       步骤一:在hive的安装目录下  
    bin/hive --service Hiveserver2 & //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是:Hiveserver2
       我这里使用的Hive1.2.1版本,故我们使用Hiveserver2服务,下面我使用 Java 代码通过JDBC连接Hiveserver。

       步骤二:准备好,测试数据
    本地目录/home/hadoop/下的djt.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开)如下所示:
       1 dajiangtai
       2 hadoop
       3 Hive
       4 hbase
       5 spark

     在此,比如你是在Eclipse里或MyEclipse里编程,则需要

    Hive项目开发环境搭建(EclipseMyEclipse + Maven)

      步骤三:编写号,程序代码
      import java.sql.Connection;
      import java.sql.DriverManager;
      import java.sql.ResultSet;
      import java.sql.SQLException;
      import java.sql.Statement;
      public class Hive {
       private static String driverName = "org.apache.Hive.jdbc.HiveDriver";//Hive驱动名称
       private static String url = "jdbc:hive2://djt11:10000/default";//连接Hive2服务的连接地址
       private static String user = "spark";//对HDFS有操作权限的用户
       private static String password = "spark";//在非安全模式下,指定一个用户运行查询,忽略密码
      private static String sql = "";
       private static ResultSet res;
      public static void main(String[] args) {
       try {
       Class.forName(driverName);//加载HiveServer2驱动程序
       Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);//根据URL连接指定的数据库
       Statement stmt = conn.createStatement();

       //创建的表名
       String tableName = "testHiveDriverTable";

       /** 第一步:表存在就先删除 **/
       sql = "drop table " + tableName;
       stmt.execute(sql);

       /** 第二步:表不存在就创建 **/
       sql = "create table " + tableName + " (key int, value string) row format delimited fields terminated by ' ' STORED AS TEXTFILE";
       stmt.execute(sql);

      // 执行“show tables”操作
      sql = "show tables '" + tableName + "'";
       res = stmt.executeQuery(sql);
       if (res.next()) {
       System.out.println(res.getString(1));
      }

       // 执行“describe table”操作
       sql = "describe " + tableName;
       res = stmt.executeQuery(sql);
      while (res.next()) {
       System.out.println(res.getString(1) + " " + res.getString(2));
       }

       // 执行“load data into table”操作
       String filepath = "/home/hadoop/djt.txt";//Hive服务所在节点的本地文件路径
       sql = "load data local inpath '" + filepath + "' into table " + tableName;
       stmt.execute(sql);

      // 执行“select * query”操作
       sql = "select * from " + tableName;
       res = stmt.executeQuery(sql);
       while (res.next()) {
       System.out.println(res.getInt(1) + " " + res.getString(2));
       }

       // 执行“regular Hive query”操作,此查询会转换为MapReduce程序来处理
       sql = "select count(*) from " + tableName;
       res = stmt.executeQuery(sql);
       while (res.next()) {
       System.out.println(res.getString(1));
       }
       conn.close();
       conn = null;
       } catch (ClassNotFoundException e) {
       e.printStackTrace();
      System.exit(1);
       } catch (SQLException e) {
       e.printStackTrace();
       System.exit(1);
       }
      }
      }

      运行结果(右击-->Run as-->Run on Hadoop)
       执行“show tables”运行结果:
            testHivedrivertable

         执行“describe table”运行结果:
          key int
          value string

       执行“select * query”运行结果:
          1 dajiangtai
          2 hadoop
          3 Hive
          4 hbase
          5 spark

         执行“regular Hive query”运行结果:
          5

    HWI环境搭建方法一

     

     

     

      

      第二步:

     

      第三步:

      第四步:

       第五步:

    Hwi环境搭建方法二(与上面一样的,自行选择)
      HWI是Hive Web Interface的简称,是hive cli的一个web替换方案。

    http://blog.csdn.net/ckfflyingdream/article/details/50515837  感谢!

    Hive Web Interface(HWI)简介:Hive自带了一个Web-GUI。但在lib下,是一个hive-hwi-1.2.1.jar,需要我们自己制作。

    怎么制作出hive-hwi-*.*.*.war?

      这里,以hive-1.2.1位例。

    下载源码

      下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/
      得到apache-hive-1.2.1-src.tar.gz 
    打包
    将源码解压: 
      tar -zxvf apache-hive-1.2.1-src.tar.gz
    进入解压后的目录,再进入hwi目录下:
      cd apache-hive-1.2.1-src/hwi/
    生成war包:
      jar cvM hive-hwi-1.2.1.war -C web .
    将生成的war包,拷贝到hive的lib目录下,重启hwi服务。

    报错解决
      若有如下报错,需将jre下的tools.jar包拷到Hive的lib目录下,重启hwi服务:

    cp /usr/java/jdk1.7.0_79/lib/tools.jar /home/Big.Data/Hive/apache-hive-1.2.1-bin/lib/.
    sh bin/hive --service hwi
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Problem accessing /hwi/. Reason:
    Unable to find a javac compiler;
    com.sun.tools.javac.Main is not on the classpath.
    Perhaps JAVA_HOME does not point to the JDK.
    It is currently set to "/usr/java/jdk1.7.0_79/jre"

    怎么制作出hive-hwi-*.*.*.war?
        需要下载Hive的源码文件,然后将hwi/web目录下的文件用 jar cvf hive-hwi-1.2.1.war ./* 
        其实war包也是zip包,可以通过。
        cd hwi/web
        zip hive-hwi-1.2.1.zip ./*      //打包成.zip文件。
        将zip包后缀改成war
        mv hive-hwi-1.2.1.zip hive-hwi-1.2.1.war

      


    cp hive-hwi-1.2.1.war /opt/sxt/soft/apache-hive-1.2.1-bin/lib/

    命令来打包成一个war包,然后放到Hive的lib目录下即可。

     <property>
    <name>hive.hwi.listen.host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
    <description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.hwi.listen.port</name>
    <value>9999</value>
    <description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.hwi.war.file</name>
    <value>${env:HWI_WAR_FILE}</value>
    <description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}. </description>
    </property>

     这是hive-1.2.1自带的,需要修改成下面部分。


    配置文件conf/hive-site.xml,添加hive.hwi.war.file的配置:

    <property>
    <name>hive.hwi.listen.host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
    <description>This is the host address the Hive Web Interface will listen on</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.hwi.listen.port</name>
    <value>9999</value>
    <description>This is the port the Hive Web Interface will listen on</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.hwi.war.file</name>
    <value>lib/hive-hwi-1.2.1.war</value>
    <description>This sets the path to the HWI war file, relative to ${HIVE_HOME}. </description>
    </property>
    启动
    $ sh bin/hive --service hwi

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    没有UI war包的,需要自己下载对应版本的源码进行打包,后拷到lib下。

      其实这里/lib/hive-hwi-1.2.1war,就是hive安装目录下。soga!

      在配置文件中,监听端口默认是9999,也可以通过hive配置文件对端口进行修改。当配置完成后,
      在hive的安装目录下,执行bin/hive --server hwi

      对应地,http://masterIP:9999/hwi

     

       Hive网络接口操作实例

      如,数据库及表信息查询、Hive查询、等

    可参照http://blog.csdn.net/wulantian/article/details/38271803

    https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted#GettingStarted-RunningHiveServer2andBeeline


    beeline环境搭建
    步骤一:
    在hive的安装目录下,执行bin/beeline,进入beeline,执行以下
    !connect jdbc:hive2://localhost:10000 root org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

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