hadoop的hive连接不上

Hadoop、Hive和Spark都是大数据框架，但它们的作用和特点有所不同。

Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算模型。Hadoop适用于批处理任务，可以处理大量的数据，但处理速度较慢。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop上。Hive适用于数据分析和查询，可以将数据转换为易于理解的格式，但处理速度较慢。

Spark是一个快速、通用、分布式计算引擎，可以处理大规模数据集。它支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python等。Spark适用于实时数据处理和机器学习等任务，处理速度较快。

因此，Hadoop、Hive和Spark都是大数据框架，但它们的作用和特点有所不同，可以根据具体的需求选择合适的框架。

相关问题

superset连接hadoop hive 2

Superset是一个数据可视化和探索平台，可以连接多种数据源，包括Hadoop Hive。

要连接Hadoop Hive，需要做以下几个步骤：

1. 安装PyHive和Presto客户端驱动程序

pip install pyhive
pip install thrift
pip install sasl
pip install thrift_sasl
pip install PyPresto

2. 在Superset中添加Hadoop Hive数据源

在Superset中，点击“数据源”按钮，然后选择“添加数据源”，在下拉列表中选择“Hadoop Hive”。

在这里，您需要输入以下信息：

- 名称：给数据源起一个名称
- 主机：Hadoop Hive服务的主机名或IP地址
- 端口：Hadoop Hive服务的端口号，默认为10000
- 数据库名称：要连接的Hadoop Hive数据库的名称
- 身份验证：选择“无”或“用户名密码”身份验证方式
- 用户名：如果启用了身份验证，则需要提供用户名
- 密码：如果启用了身份验证，则需要提供密码

3. 测试连接

在完成数据源的配置后，可以点击“测试连接”按钮来测试是否能够成功连接到Hadoop Hive数据库。

如果一切正常，Superset将显示一个成功的消息，表示已经成功连接到Hadoop Hive。

现在，您可以使用Superset来执行查询和创建可视化图表了。

Hadoop hive 配置文件

Hadoop Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使用HiveQL（类似于SQL）查询语言来进行数据查询和分析。Hive的配置文件位于Hive安装目录下的`conf`文件夹中。以下是一些常见的Hive配置文件：

1. `hive-site.xml`：这是Hive的主要配置文件，包含了许多Hive的配置选项，如Hive元数据存储位置、数据仓库目录、Hive执行引擎、HiveServer2配置等。

2. `hadoop-metrics2-hiveserver2.properties`：这是用于配置HiveServer2的指标监控的配置文件。

3. `hive-env.sh`：这个脚本文件用于设置Hive的环境变量，如Java路径、Hadoop路径等。

4. `hiveserver2-site.xml`：这是HiveServer2服务的配置文件，包含了一些与HiveServer2相关的配置选项，如连接类型、身份验证方式、并发连接数等。

这些配置文件可以根据您的需求进行修改和调整，以满足特定的环境和需求。请注意，在修改配置文件之前，请备份原始文件以防止意外情况发生。

希望这些信息对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提问。