hive的安装与配置linux

时间: 2023-05-31 19:20:36 浏览: 48
### 回答1: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上,并提供SQL查询功能。以下是Hive的安装与配置步骤: 1. 安装Java环境:Hive需要Java环境支持,可以通过以下命令安装: sudo apt-get install openjdk-8-jdk 2. 安装Hadoop:Hive需要Hadoop作为底层存储和计算平台,可以通过以下命令安装: sudo apt-get install hadoop 3. 下载Hive:可以从官网下载Hive的最新版本,也可以通过以下命令下载: wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 4. 解压Hive:将下载的Hive文件解压到指定目录,例如: tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/ 5. 配置Hive环境变量:将Hive的bin目录添加到系统环境变量中,例如: export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 6. 配置Hive元数据存储:Hive需要一个元数据存储来管理表和分区等信息,可以选择使用MySQL或Derby等数据库,也可以使用Hive自带的Derby数据库。以下是使用Derby数据库的配置步骤: 6.1 创建Hive元数据存储目录: mkdir /usr/local/hive/metastore_db 6.2 修改Hive配置文件hive-site.xml,添加以下内容: <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:derby:/usr/local/hive/metastore_db;create=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> 7. 启动Hive:可以通过以下命令启动Hive: hive 以上就是Hive的安装与配置步骤。 ### 回答2: Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,它提供了对海量结构化和非结构化数据的高效处理能力。在安装和配置Hive之前,必须先安装和配置Hadoop。 1. 安装Java Hive依赖于Java环境,因此需要先安装最新的Java版本。在Linux系统中,安装Java可以使用以下命令: $ sudo apt-get install default-jdk 2. 下载和安装Hadoop Hive需要依赖Hadoop来处理数据,因此需要先安装Hadoop。在下载和安装Hadoop之前,需要先设置JAVA_HOME环境变量,可以在.bashrc文件中添加以下命令: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java 下载和安装Hadoop的步骤如下: 1)下载Hadoop安装包,解压并移动到一个合适的目录。 2)配置Hadoop环境变量,在.bashrc文件中添加以下命令: export HADOOP_HOME=path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 3)配置Hadoop集群信息,修改conf目录下的core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件。 4)启动Hadoop集群,使用以下命令: $ start-dfs.sh $ start-yarn.sh 3. 下载和安装Hive 下载和安装Hive的步骤如下: 1)下载Hive安装包,解压并移动到一个合适的目录。 2)配置Hive环境变量,在.bashrc文件中添加以下命令: export HIVE_HOME=path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 3)启动Hive服务,使用以下命令: $ hive --service metastore $ hive --service hiveserver2 4)连接Hive,使用以下命令: $ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 以上就是Hive的安装和配置过程,需要注意的是,安装和配置Hadoop和Hive时要遵循官方文档的说明,并严格按照步骤操作。 ### 回答3: Apache Hive是一个数据仓库工具,可以将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统上,并通过HiveQL查询语言进行查询和分析。Hive具有类似SQL的语法,因此熟悉SQL的用户能够轻松地了解和使用Hive。下面是Hive的安装和配置过程。 1. 安装Java: Hive运行在Java虚拟机上,因此必须首先安装Java。使用以下命令安装Java: sudo apt-get update sudo apt-get install default-jre sudo apt-get install default-jdk 2. 下载和解压缩Hive: 从Apache Hive的官网上下载最新版本的Hive,然后解压缩: sudo wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/hive-3.1.1/apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz sudo tar xzf apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz 3. 配置Hive: 在安装之前先检查Hadoop的配置是否正确。编辑Hive配置文件hive-env.sh,将Hadoop的路径设置成正确的路径: sudo nano apache-hive-3.1.1-bin/conf/hive-env.sh export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop 然后编辑hive-site.xml文件,设置Hive和Hadoop的连接: sudo nano apache-hive-3.1.1-bin/conf/hive-site.xml <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:derby:;databaseName=/usr/local/hive/metastore_db;create=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore.</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore.</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> 4. 启动Hive: 使用以下命令启动Hive: cd apache-hive-3.1.1-bin bin/hive 5. 测试Hive: 连接到Hive客户机并键入以下命令: hive> show databases; 如果显示了列表,则表示安装和配置已成功完成。 总结: 安装和配置Hive在Linux上可能有些复杂,但只要遵循以上步骤,就可以轻松地安装和配置Hive,并开始使用Hive来管理和分析您的数据。

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### 回答1: 要卸载安装的Hive,可以按照以下步骤进行操作: 1. 停止Hive服务:在终端中输入命令“hive --service metastore”,然后按下Ctrl+C键停止服务。 2. 删除Hive安装目录:在终端中输入命令“sudo rm -rf /usr/local/hive”,然后输入管理员密码确认删除。 3. 删除Hive配置文件:在终端中输入命令“sudo rm /etc/hive/conf/hive-site.xml”,然后输入管理员密码确认删除。 4. 删除Hive用户和组:在终端中输入命令“sudo userdel hive”,然后输入管理员密码确认删除。 5. 删除Hive数据库:在终端中输入命令“sudo rm -rf /usr/local/hive/metastore_db”,然后输入管理员密码确认删除。 完成以上步骤后,就成功卸载了安装的Hive。 ### 回答2: 在Linux上卸载已安装的Hive是一个相对简单的过程,只需要按照以下步骤进行操作即可。 1. 停止Hive服务 要卸载Hive,我们必须先停止正在运行的Hive服务。在终端上输入以下命令可以关闭所有的Hive进程: hive --service hiveserver2 stop && hive --service metastore stop 2. 卸载Hive软件包 使用系统包管理器(比如yum或apt-get)可以轻松地卸载已安装的Hive软件包。我们可以输入以下命令卸载Hive: 使用yum安装的话,则输入以下命令: sudo yum remove hive 如果使用apt-get安装,则输入以下命令: sudo apt-get remove hive 3. 删除配置文件和数据文件 在卸载Hive之后,需要手动删除配置文件和数据文件。可以使用以下命令删除Hive的配置文件: sudo rm -rf /etc/hive/conf/ 删除Hive数据,输入以下命令即可: sudo rm -rf /usr/local/hive 4. 删除环境变量 最后,删除Hive的环境变量也很重要,可以使用以下命令删除它们: sudo vi /etc/profile 找到以下行并删除: export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 保存并退出。 以上是卸载Hive的所有步骤。在Linux上卸载已安装的Hive并不复杂,只需要按照以上步骤操作即可。 ### 回答3: Linux下卸载Hive分为以下几个步骤: **1.删除Hive的安装文件夹** 首先,进入Hive安装的文件夹,使用命令cd进行切换。 删除Hive的安装文件夹可以使用以下命令: sudo rm -rf ~/<Hive安装文件夹> **2.删除Hive相关的环境变量** Hive初始化脚本通常会在启动bash shell时自动执行,并将Hive相关的环境变量添加到用户环境变量中。需要使用以下命令删除/usr/local/hive/bin/hive-config.sh环境变量: sudo gedit /etc/profile.d/hive.sh 输入如下内容: unset HIVE_HOME export PATH=$PATH:<添加其他路径> 按ctrl + s保存文件并退出。 **3.删除Hive的数据库** Hive已经在服务器上运行并连接了数据库,还需要删除相关的表和数据。通常情况下,使用以下命令删除 Hive 数据库: $ hadoop fs -rm -r /user/hive/warehouse $ hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse **4.根据需要删除已安装的Hadoop** 如果您决定完全删除Hive,请根据需要删除已安装的Hadoop,可以在这里查看如何卸载已安装的Hadoop。 完成以上步骤之后,Hive就被成功卸载了。在卸载Hive之前,请务必备份任何数据和配置文件,以免误操作导致数据丢失。
在Linux系统中,可以使用Hive来关联MySQL数据库,需要进行以下步骤: 1. 安装MySQL JDBC驱动:需要下载MySQL JDBC驱动,将其复制到Hive的lib目录下。 2. 配置Hive:编辑Hive的配置文件hive-site.xml,在其中添加以下配置: <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>hive</value> <description>username to use against metastore database</description> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>hive_password</value> <description>password to use against metastore database</description> 这里的ConnectionURL需要根据自己的MySQL配置进行修改,ConnectionUserName和ConnectionPassword分别为连接MySQL的用户名和密码。 3. 创建MySQL表:在MySQL中创建表,并插入数据。 4. 在Hive中查询MySQL表:可以使用如下命令在Hive中查询MySQL表: CREATE EXTERNAL TABLE mysql_table ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION 'mysql://localhost:3306/hive/mysql_table'; 这里的LOCATION需要根据自己的MySQL配置进行修改。 这样就可以在Linux系统上使用Hive来关联MySQL数据库了。
### 回答1: 要在Linux上安装Sqoop,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,您需要下载Sqoop的最新版本。您可以从Sqoop的官方网站上下载它。 2. 下载完成后,您需要解压缩Sqoop的压缩包。您可以使用以下命令: tar -xvf sqoop-<version>.bin__hadoop-<hadoop-version>.tar.gz 3. 接下来,您需要将Sqoop的目录添加到PATH环境变量中。您可以使用以下命令: export PATH=$PATH:/path/to/sqoop/bin 4. 然后,您需要配置Sqoop的环境变量。您可以编辑Sqoop的conf目录中的sqoop-env.sh文件,并设置以下变量: export HADOOP_COMMON_HOME=/path/to/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/hadoop export HIVE_HOME=/path/to/hive 5. 最后,您需要启动Sqoop服务。您可以使用以下命令: sqoop2-server start 完成以上步骤后,您就可以在Linux上成功安装Sqoop了。 ### 回答2: Sqoop是一个开源工具,用于将大量数据在Hadoop和关系型数据库之间传输。Sqoop支持从关系型数据库中导出数据到Hadoop,以及从Hadoop导出数据到关系型数据库中。它可以在单节点或分布式集群中运行,并且适用于各种数据存储,包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、Teradata等。 Linux中安装Sqoop步骤如下: 1. 首先确保你的系统上已经安装了Java环境。可以在Linux命令行中输入命令java -version检查Java环境。 2. 下载并安装Hadoop,Sqoop需要依赖于Hadoop。 3. 从Apache Sqoop网站下载最新的Sqoop压缩包。可以选择下载最新的稳定版本。 4. 解压缩Sqoop的压缩包。可以在Linux命令行中执行命令tar -zxf sqoop-x.x.x.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz解压缩Sqoop。 5. 将Sqoop的解压缩目录移动到想要安装Sqoop的目录下。 6. 添加Sqoop的bin目录到系统环境变量中,这样在终端中就可以直接使用Sqoop命令了。 7. 对于MySQL数据库,需要将MySQL JDBC驱动程序添加到Sqoop的lib目录中。 以上就是在Linux系统中安装Sqoop的步骤,按照上述步骤操作,即可在自己的Linux系统上成功安装Sqoop。安装完成后,可以在命令行中输入sqoop help查看Sqoop的帮助文档,了解Sqoop的具体使用方法。 ### 回答3: Sqoop是一款可用于在Hadoop与关系型数据库之间传输数据的工具。在Linux系统下安装Sqoop大概需要几个步骤: 1. 下载Sqoop 可以从官方网站下载Sqoop https://sqoop.apache.org/ ,选择下载最新版本。下载之后,将其解压到你想存放的目录下。 2. 安装依赖项 在Debian和Ubuntu上,使用如下命令安装sqoop依赖项: sudo apt-get install libmysql-java 在RHEL和Fedora上,使用如下命令安装sqoop依赖项: sudo yum install mysql-connector-java 3. 配置Sqoop Sqoop需要配置Sqoop环境变量,把下载的Sqoop安装目录的bin目录放在系统环境变量的PATH中。 export PATH=$PATH:/path/to/sqoop/bin 可以在.bashrc或者.profile文件中设置,这样每次登录时都会在系统中设置Sqoop路径变量。 4. 测试Sqoop 输入如下命令 ,确认Sqoop已经被正确安装: sqoop help 如果一切正常,你将看到一些Sqoop命令的摘要信息,表示Sqoop已经成功安装并准备好使用。 5. 配置Sqoop与Hadoop Sqoop需要与Hadoop协同工作。必须设置$HADOOP_HOME环境变量才能让Sqoop找到Hadoop系统,并将其与Sqoop连接起来。 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop 同样也可以在.bashrc或者.profile文件中设置HADOOP_HOME,就可以与Sqoop协同工作了。 6. 配置Sqoop与关系型数据库 Sqoop还需要与数据库协同工作。在您的Sqoop目录下,有一个conf/子目录,其中包含可用于配置Sqoop的一些配置文件。您需要编辑其中一个文件,以配置Sqoop以与数据库协同工作。 其中,配置JDBC驱动程序是必须的步骤之一。找到conf/sqoop-env.sh文件,并打开。 在配置文件中加入以下行: export SQOOP_HOME=/path/to/sqoop export SQOOP_CONF_DIR=$SQOOP_HOME/conf export SQOOP_LIB_DIR=$SQOOP_HOME/lib export SQOOP_CLASSPATH=$SQOOP_CONF_DIR:$SQOOP_LIB_DIR:$SQOOP_LIB_DIR/* export HADOOP_COMMON_HOME=/path/to/hadoop/ export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_COMMON_HOME export HBASE_HOME=/path/to/hbase 7. 配置Sqoop的两个配置文件 sqoop-site.xml和sqoop-env.xml文件用于Sqoop的配置,它们也是Sqoop默认使用的主要文件。有必要编辑这些文件以进行配置以进行Sqoop操作。 Sqoop使用sqoop-site.xml作为其主配置文件,它必须在conf目录中进行操作。文件包含许多关于如何与数据库进行通信的配置项,包括您必须修改的: 设置数据源 选择目标文件系统(例如HDFS) 指定常见引用平台(例如Hive) 等等 sqoop-env.xml包含的是Sqoop的环境变量及其默认值,同样需要进行编辑,以便将其与您的环境相匹配。 8. 配置完毕,测试Sqoop 最后,测试您的Sqoop安装是否已经正确完成。例如,使用以下命令,测试MySQL通过Sqoop导出到Hadoop: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/hadoop --username root --password yourpassword --table yourtable 以上是Linux下安装sqoop的大概流程,一些变量需要根据自己实际情况进行设置修改。希望对你有所帮助!
### 回答1: 要在Linux上搭建Hive on Spark环境,需要以下步骤: 1. 安装Hadoop和Spark 首先需要安装Hadoop和Spark,可以选择Hadoop 2.8.0和Spark 1.6.3版本。安装过程可以参考官方文档。 2. 安装Hive 安装Hive需要下载Hive 2.1.1版本,并解压到指定目录。然后需要配置Hive的环境变量,将Hive的bin目录添加到PATH中。 3. 配置Hive on Spark 在Hive的conf目录下,需要创建hive-site.xml文件,并添加以下配置: <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <name>spark.master</name> <value>local[*]</value> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <name>spark.executor.memory</name> <value>1g</value> 其中,hive.execution.engine配置为spark,spark.master配置为local[*],表示使用本地模式运行Spark。spark.submit.deployMode配置为client,表示以客户端模式提交Spark任务。spark.executor.memory配置为1g,表示每个executor的内存为1GB。 4. 启动Spark和Hive 启动Spark和Hive需要分别执行以下命令: $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh $HIVE_HOME/bin/hive 其中,$SPARK_HOME和$HIVE_HOME分别为Spark和Hive的安装目录。 5. 测试Hive on Spark 在Hive命令行中,可以执行以下命令测试Hive on Spark: hive> set hive.execution.engine=spark; hive> select count(*) from table_name; 其中,table_name为需要查询的表名。如果查询结果正确,则说明Hive on Spark环境搭建成功。 ### 回答2: Hadoop是一个开源的分布式文件系统和计算框架,在大数据领域中应用广泛,而Hive则是基于Hadoop的数据仓库系统,通过将数据存储在Hadoop中,并使用类SQL的语言查询和分析数据。但是,Hive的执行速度很慢,而Spark是速度很快的内存计算框架,能够比Hadoop更快地处理大数据。因此,用户可以使用Hive on Spark来加速Hive查询。 要在Linux上搭建Hive on Spark环境, 需要按照以下步骤进行操作: 1. 下载并安装Hadoop:在官方网站上下载Hadoop的最新版本,然后解压和配置。 2. 下载并安装Spark:在官方网站上下载Spark的最新版本,然后解压和配置。 3. 下载并安装Hive:在官方网站上下载Hive的最新版本,然后解压和配置。 4. 配置环境变量:在.bashrc或.bash_profile中添加Hadoop和Spark的路径,并运行source命令使其生效。 5. 启动Hadoop集群:运行start-all.sh脚本启动Hadoop集群,可以通过jps命令检查集群是否正常运行。 6. 启动Spark:运行spark-shell来启动Spark,可以通过测试程序检查Spark是否正常运行。 7. 启动Hive:运行hive命令来启动Hive,可以通过测试程序测试Hive是否正常运行。 8. 配置Hive on Spark:在hive-site.xml文件中添加以下变量来配置Hive on Spark: hive.execution.engine=spark hive.spark.client.server.connect.timeout=600 hive.spark.client.connect.timeout=600 9. 验证Hive on Spark:运行一些查询来验证Hive on Spark是否正常运行,并通过Spark网页界面查看运行情况。 总之,搭建Hive on Spark环境需要仔细地完成操作,按照步骤进行操作,将会帮助你更快更有效地处理大数据。 ### 回答3: 首先,在准备搭建 Hive on Spark 环境之前,我们需要确保已经安装了 Java JDK 、Hadoop 和 Spark 环境。在此基础上,按照以下步骤完成 Hive on Spark 的搭建: 1. 下载Hive 在 Apache Hive 的官网上可以下载到需要的版本,我们这里选择 hive-2.1.1 版本,下载后解压。 2. 配置Hadoop环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export HADOOP_HOME=/your/path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 3. 配置Hive环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export HIVE_HOME=/your/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 4. 配置Spark环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容: export SPARK_HOME=/your/path/to/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin 保存文件,并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 5. 配置Hive的hive-site.xml文件 将 $HIVE_HOME/conf 目录下的 hive-default.xml.template 文件复制一份并命名为 hive-site.xml,然后根据需要进行修改。在 hive-site.xml 中添加以下内容: <name>spark.master</name> <value>spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT></value> <description>URL of the Spark Master</description> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <description>Whether to run Spark in client or cluster mode</description> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <description>Execution engine</description> <name>hive.spark.client.connect.timeout</name> <value>300s</value> 注意,其中的 <SPARK_MASTER_HOST> 和 <SPARK_MASTER_PORT> 分别应该替换为实际使用的 Spark Master 的地址和端口。 6. 配置Spark的spark-defaults.conf文件 将 $SPARK_HOME/conf 目录下的 spark-defaults.conf.template 文件复制一份并命名为 spark-defaults.conf,然后根据需要进行修改。在 spark-defaults.conf 中添加以下内容: spark.executor.memory 4g spark.driver.memory 2g spark.sql.shuffle.partitions 200 根据需要调整默认的内存大小(如果已经分配过多可能会导致OOM),设置适当的partition数(避免执行时的数据倾斜问题)。 7. 启动Hive服务 执行启动Hive的命令: hive --service metastore & hive 需要注意的是,需要先启动 metastore 服务,然后才能启动 Hive 客户端。 8. 准备测试数据 接下来,为了测试 Hive on Spark 的功能,可以使用 Hive 提供的测试数据集来进行测试。 将 https://github.com/facebookarchive/facebook-360-spatial-workstation.git 克隆到本地,进入 samples 文件夹,执行以下命令来生成哈希表: beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "CREATE TABLE h3 (id int, lat double, lon double, geog string) \ ROW FORMAT DELIMITED \ FIELDS TERMINATED BY ',' \ LINES TERMINATED BY '\n' \ STORED AS TEXTFILE;" cd h3/ /data/gdal/gdal-2.2.0/bin/ogr2ogr -f CSV GEOM{FID}H3v11.csv geohash-cells.geojson -lco COMPRESS=DEFLATE beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/h3/GEOMFIDH3v11.csv' INTO TABLE h3;" 在以上命令中,我们使用了 beeline 来连接到 Hive 服务器,并使用 ogr2ogr 工具读取 geojson 文件并转存为 CSV 文件后导入到 Hive 中。 9. 执行Spark SQL查询 接下来可以使用 Spark SQL 来查询 Hive 中的数据。 运行 Spark Shell: $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT> \ --jars $HIVE_HOME/lib/hive-exec-<HIVE_VERSION>.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-metastore-<HIVE_VERSION>.jar 如果以上命令运行正常,将会进入 Spark Shell 中。 在 Shell 中运行如下代码: import org.apache.spark.sql._ val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) hiveContext.setConf("hive.metastore.uris","thrift://<IP_ADDRESS>:9083") hiveContext.sql("use default") hiveContext.sql("show databases").foreach(println) hiveContext.sql("select count(*) from h3").foreach(println) 其中,<IP_ADDRESS> 应该替换为实际使用的 Thrift 服务器的 IP 地址。 10. 结束Spark SQL查询 完成测试后,可以使用以下命令退出 Spark Shell: scala> :q 至此,Hive on Spark 环境已经搭建完成。
Hive 的调度 Shell 脚本一般用于定时执行 Hive 命令或脚本。以下是一个简单的调度脚本示例: #!/bin/bash # 设置环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive # 定义 Hive 命令或脚本 HIVE_CMD="hive -f /path/to/hive/script.hql" # 执行 Hive 命令或脚本 $HIVE_CMD 在上面的示例中,脚本首先设置了 Hadoop 和 Hive 的环境变量,然后定义了要执行的 Hive 命令或脚本。最后,使用 $HIVE_CMD 执行 Hive 命令或脚本。 你可以根据实际情况修改脚本中的路径和命令,以满足自己的需求。另外,你还可以使用 crontab 或其他调度工具来定期执行该脚本。Hive的调度可以使用shell脚本来实现。一般来说,Hive调度的shell脚本包括以下几个部分: 1. 环境变量设置:需要设置Hadoop和Hive的环境变量,以便在脚本中调用Hadoop和Hive命令。 2. 脚本参数设置:需要设置脚本的一些参数,比如日期、时间等信息,以便在执行任务时使用。 3. Hive任务脚本编写:需要编写Hive任务的脚本,包括Hive语句和参数设置。 4. 任务调度设置:需要使用Linux中的crontab等工具设置任务的调度时间,以便定时执行任务。 例如,以下是一个简单的Hive调度脚本示例: #!/bin/bash export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin # 设置脚本参数 YEAR=date +%Y MONTH=date +%m DAY=date +%d HOUR=date +%H MINUTE=date +%M # 编写Hive任务脚本 HQL="SELECT count(*) FROM my_table WHERE year='$YEAR' AND month='$MONTH' AND day='$DAY';" # 执行Hive任务 $HIVE_HOME/bin/hive -e "$HQL" # 设置任务调度 # 每天的9点和21点执行任务 0 9,21 * * * /path/to/hive_script.sh >> /path/to/hive_script.log 这个脚本设置了Hadoop和Hive的环境变量,并设置了脚本的参数。然后,它编写了一个Hive任务脚本,查询一个名为my_table的表,并统计当天的数据条数。最后,它使用Linux中的crontab工具设置了任务的调度时间,每天的9点和21点执行任务,并将执行结果输出到日志文件中。Hive的调度可以使用shell脚本实现。下面是一个示例脚本,可以通过修改其中的参数来适应不同的需求: bash #!/bin/bash # 设置Hive客户端路径 export HIVE_HOME=/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin # 设置Hadoop客户端路径 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin # 设置日志文件路径 export LOGFILE=/path/to/logfile.log # 执行Hive脚本 hive -f /path/to/hive/script.hql >> $LOGFILE 2>&1 # 检查Hive执行结果并发送邮件 if [ $? -eq 0 ]; then echo "Hive job completed successfully." | mail -s "Hive Job Success" user@example.com else echo "Hive job failed. Check the log file for more information." | mail -s "Hive Job Failure" user@example.com fi 这个示例脚本中,首先设置了Hive和Hadoop客户端路径,以便能够正确执行Hive脚本。然后定义了日志文件路径,指定Hive执行输出的日志信息将会写入到这个文件中。 接下来,执行Hive脚本,并将输出重定向到日志文件中。如果Hive脚本执行成功,脚本会发送一封邮件通知用户;如果执行失败,则会在邮件中包含错误信息。 在实际使用中,你需要根据具体需求修改这个示例脚本中的路径、日志文件名和邮件地址等参数。Hive的调度可以使用shell脚本来完成。下面是一个简单的示例,假设你要每天晚上10点执行一个Hive查询: #!/bin/bash HIVE_QUERY="SELECT COUNT(*) FROM mytable WHERE date = date_sub(CURRENT_DATE(), 1)" HIVE_OUTPUT="/path/to/output" HIVE_LOG="/path/to/log" HIVE_DB="mydatabase" HIVE_TABLE="mytable" # Run the Hive query hive -e "$HIVE_QUERY" 1>"$HIVE_OUTPUT" 2>"$HIVE_LOG" # Check the exit code of the Hive query if [ $? -eq 0 ] then # If the query was successful, update the partition PARTITION=$(date +%Y-%m-%d -d "yesterday") hive -e "ALTER TABLE $HIVE_DB.$HIVE_TABLE ADD IF NOT EXISTS PARTITION (date='$PARTITION')" fi 这个脚本将执行一个Hive查询,将结果输出到指定的输出文件中,并将日志输出到指定的日志文件中。如果查询成功,则会更新分区。你可以使用cron等工具来调度此脚本,以便在每天晚上10点自动运行。Hive调度脚本一般包含以下几个步骤: 1. 设置环境变量 为了能够正常运行Hive命令,需要设置Hive的环境变量。可以通过以下命令设置: export HIVE_HOME=/path/to/hive export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH 2. 定义变量 为了能够方便地修改参数,可以定义一些变量。例如: export INPUT_DIR=/path/to/input export OUTPUT_DIR=/path/to/output 3. 执行Hive命令 使用Hive命令执行具体的任务。例如: hive -e "SELECT * FROM table_name" > $OUTPUT_DIR/output.txt 4. 保存脚本 将以上内容保存为一个Shell脚本文件,例如myscript.sh,并赋予执行权限: chmod +x myscript.sh 5. 定时执行 使用Linux的crontab命令可以定时执行脚本。例如,每天凌晨1点执行: 0 1 * * * /path/to/myscript.sh 以上是一个简单的Hive调度脚本的示例,具体的脚本内容需要根据实际需求进行修改。Hive调度的shell脚本通常需要完成以下几个任务: 1. 创建Hive表:在脚本中使用HiveQL语句创建所需的表格。 2. 加载数据:通过HiveQL语句将数据加载到相应的表格中。 3. 执行Hive查询:使用HiveQL语句执行需要的查询操作。 4. 将结果导出:将查询结果导出到指定的文件或目录中。 以下是一个简单的Hive调度脚本示例: #!/bin/bash # 定义Hive数据库和表格名 DATABASE=my_db TABLE=my_table # 创建Hive表格 hive -e "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS $DATABASE; USE $DATABASE; CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE ( id INT, name STRING, age INT );" # 加载数据 hive -e "USE $DATABASE; LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE $TABLE;" # 执行Hive查询 hive -e "USE $DATABASE; SELECT name, age FROM $TABLE WHERE age > 18;" # 导出结果到文件 hive -e "USE $DATABASE; INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/path/to/output' SELECT name, age FROM $TABLE WHERE age > 18;" 这个示例脚本假设已经有了一个名为my_db的Hive数据库,并且在其中创建了一个名为my_table的表格。脚本首先使用HiveQL语句创建表格,然后将数据加载到表格中。接下来,脚本执行一条查询语句,从表格中选出年龄大于18岁的人名和年龄。最后,脚本将查询结果导出到/path/to/output目录中。Hive的调度Shell脚本主要用于自动化地执行Hive任务。以下是一个简单的Hive调度Shell脚本示例: #!/bin/bash LOGFILE=/path/to/logfile/hive.log echo "Hive script started at $(date)" >> $LOGFILE hive -f /path/to/hive/script.hql >> $LOGFILE 2>&1 echo "Hive script finished at $(date)" >> $LOGFILE 在这个示例中,脚本首先定义了一个LOGFILE变量来存储日志文件的路径和名称。然后它使用“echo”命令将当前时间戳写入日志文件。接下来,它调用“hive”命令并指定Hive脚本的路径和名称(/path/to/hive/script.hql)。输出将被重定向到日志文件,并且任何错误消息也将被记录在日志文件中。最后,脚本再次使用“echo”命令将当前时间戳写入日志文件。 您可以根据您的具体需求修改该示例脚本,例如添加错误处理、更改日志文件位置或使用Cron等工具自动化调度。 我可以提供一些关于Hive调度shell脚本的基本信息,但是更多的信息可以在Hive官方文档中找到。Hive的调度Shell脚本通常包括以下步骤: 1. 设置环境变量:脚本需要设置Hive的环境变量,例如HIVE_HOME和HADOOP_HOME。 2. 定义变量:脚本需要定义一些变量,例如输入文件路径、输出文件路径、Hive脚本路径等。 3. 执行Hive脚本:使用hive命令执行Hive脚本,例如: $HIVE_HOME/bin/hive -f $HIVE_SCRIPT_PATH 其中,$HIVE_SCRIPT_PATH是Hive脚本的路径。 4. 日志记录:在执行Hive脚本的过程中,脚本需要记录日志以便于查看执行结果和调试。 5. 错误处理:如果Hive脚本执行失败,脚本需要进行错误处理,例如发送邮件或者执行其他操作。 6. 定时调度:最后,脚本需要设置定时调度,例如使用crontab命令将脚本设置为每天定时执行。 以上是Hive的调度Shell脚本的一般步骤,具体实现方式根据实际情况可能会有所不同。Hive的调度Shell脚本可以通过以下步骤实现: 1. 创建一个文本文件,可以使用任何文本编辑器编写,如vi或nano。 2. 在文件中编写Hive查询语句。 3. 在文件开头添加 #!/bin/bash,表示这是一个bash脚本。 4. 使用crontab或其他调度工具将脚本定期运行。例如,如果您想在每天早上6点运行脚本,可以将以下内容添加到crontab中: 0 6 * * * /path/to/your/script.sh 这将在每天早上6点运行名为script.sh的脚本文件。 5. 最后,将文件保存并授予执行权限: chmod +x /path/to/your/script.sh 然后就可以通过运行./script.sh来执行脚本了。 希望这些步骤可以帮助您编写和运行Hive的调度Shell脚本。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,可以用于大规模数据处理和分析。Hive调度脚本通常用于自动化调度Hive任务的执行,以便在指定的时间自动运行这些任务。 以下是一个简单的Hive调度shell脚本示例: #!/bin/bash # 设置Hive和Hadoop的环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive # 设置执行日期 today=$(date +%Y-%m-%d) # 运行Hive查询 $HIVE_HOME/bin/hive -e "SELECT COUNT(*) FROM mytable WHERE date='$today';" 这个脚本中,首先设置了Hadoop和Hive的环境变量,然后定义了当前的执行日期。接着,使用hive -e命令运行了一个Hive查询,查询了名为mytable的表在当天的记录数。 您可以根据自己的需求来修改和扩展这个示例脚本,例如添加更多的Hive查询、调整执行时间等。 我不太了解hive的调度shell脚本,但是我可以尝试给你提供一些帮助。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于处理大规模数据。在使用Hive时,可以编写调度脚本来自动化处理任务。下面是一个Hive调度脚本的示例: #!/bin/bash # 设置环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive # 定义变量 DATABASE_NAME=mydb TABLE_NAME=mytable QUERY="SELECT * FROM $TABLE_NAME" # 运行Hive查询 $HIVE_HOME/bin/hive -e "$QUERY" # 将查询结果导出到文件 $HIVE_HOME/bin/hive -e "USE $DATABASE_NAME; INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/result' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT * FROM $TABLE_NAME;" # 发送邮件 echo "查询结果见附件" | mutt -a /tmp/result -s "Hive查询结果" -- recipient@example.com 以上脚本包含以下步骤: 1. 设置环境变量,包括Hadoop和Hive的安装路径。 2. 定义要处理的数据库和表名以及查询语句。 3. 运行Hive查询并将结果导出到本地目录。 4. 发送包含查询结果的邮件。 可以根据实际需求修改脚本中的参数和步骤。Hive的调度Shell脚本可以使用crontab来实现定时任务。下面是一个示例脚本: shell #!/bin/bash # 设置Hadoop和Hive环境变量 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export HIVE_HOME=/path/to/hive # 运行Hive脚本 $HIVE_HOME/bin/hive -f /path/to/hive_script.hql 在此基础上,可以通过crontab来定时运行脚本。例如,如果要在每天凌晨2点运行脚本,可以使用以下命令来编辑crontab: shell crontab -e 然后在打开的编辑器中添加以下行: shell 0 2 * * * /path/to/hive_scheduler.sh 保存并退出编辑器后,crontab将在每天凌晨2点运行Hive脚本。Hive的调度可以通过编写shell脚本来实现。下面是一个示例脚本,可以根据实际需求进行修改: #!/bin/bash # 设置Hive执行环境 export HADOOP_USER_NAME=hdfs export HIVE_CONF_DIR=/path/to/hive/conf # 执行Hive脚本 hive -f /path/to/hive/script.hql 在这个脚本中,首先通过export命令设置了Hive执行所需的环境变量。然后通过hive命令执行了指定的Hive脚本,该脚本的路径可以根据实际情况进行修改。 此外,还可以通过其他方式来实现Hive调度,例如使用Apache Oozie等调度工具,或者使用cron等定时任务工具来执行脚本。 我可以为您提供一些有关Hive调度shell脚本的建议,例如,您可以使用Hive调度功能来在指定的时间自动执行特定的任务,例如查询或计算等等。 首先,您需要执行hive的调度shell脚本。可以使用以下命令:hive -f <nameOfScript>.sh。这将调用您提供的shell脚本,开始调度hive作业。Hive的调度可以通过编写Shell脚本实现。以下是一个简单的Hive调度Shell脚本的示例: #!/bin/bash # 设置Hive执行路径和Hive脚本路径 HIVE_BIN=/usr/local/hive/bin/hive HIVE_SCRIPT=/path/to/hive/script.hql # 执行Hive脚本 $HIVE_BIN -f $HIVE_SCRIPT # 检查Hive脚本执行状态并打印日志 if [ $? -eq 0 ]; then echo "Hive脚本执行成功" else echo "Hive脚本执行失败" fi 在脚本中,首先需要设置Hive的执行路径和要执行的Hive脚本路径。然后,使用Hive执行命令$HIVE_BIN -f $HIVE_SCRIPT来运行Hive脚本。最后,使用if语句检查Hive脚本执行状态,并在控制台打印执行日志。Hive 的调度脚本可以使用 shell 脚本编写,通常使用 crontab 或者 Oozie 等调度工具来实现。 使用 crontab 调度可以按照一定的时间间隔执行指定的 Hive 脚本。例如,要在每天早上 6 点运行一个 Hive 脚本,可以在 crontab 中添加以下条目: 0 6 * * * /path/to/hive -f /path/to/script.hql 这条命令会在每天早上 6 点运行指定路径下的 Hive 脚本。其中,/path/to/hive 是 Hive 执行器的路径,/path/to/script.hql 是要运行的 Hive 脚本的路径。 另外,也可以使用 Oozie 调度工具来进行 Hive 脚本的调度。Oozie 可以支持更加灵活的调度方式,例如可以根据任务的状态、时间、数据等条件来触发任务的执行。 以上是关于 Hive 调度 shell 脚本的简要介绍,希望对您有所帮助。Hive调度shell脚本的主要目的是自动化执行Hive脚本并将结果输出到指定位置。以下是一个简单的Hive调度shell脚本示例: bash #!/bin/bash # 设置Hadoop和Hive环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive # 设置Hive脚本路径和输出路径 SCRIPT_PATH=/path/to/hive/script.hql OUTPUT_PATH=/path/to/output # 执行Hive脚本 $HIVE_HOME/bin/hive -f $SCRIPT_PATH > $OUTPUT_PATH 2>&1 # 检查执行状态并输出日志 if [ $? -eq 0 ]; then echo "Hive脚本执行成功!" else echo "Hive脚本执行失败,请检查日志文件。" cat $OUTPUT_PATH fi 这个脚本首先设置Hadoop和Hive的环境变量,然后指定要执行的Hive脚本的路径和输出路径。接下来,它使用Hive命令行工具执行脚本,并将结果输出到指定的输出路径中。最后,它检查执行状态并输出日志,如果执行成功,则输出成功的消息,否则输出失败的消息并打印日志文件的内容。 您可以根据需要自定义此脚本,例如添加定时调度,自动备份输出文件等功能。Hive的调度Shell脚本可以用来自动化运行Hive脚本,以下是一个简单的例子: #!/bin/bash # 设置Hadoop和Hive的环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HIVE_HOME=/usr/local/hive # 设置输入和输出路径 input_path=/input/data output_path=/output/data # 运行Hive脚本 $HIVE_HOME/bin/hive -f /path/to/hive_script.hql -hiveconf input_path=$input_path -hiveconf output_path=$output_path 在上述脚本中,我们首先设置Hadoop和Hive的环境变量。然后,我们设置输入和输出路径。最后,我们运行Hive脚本,并通过-hiveconf参数将输入和输出路径传递给Hive脚本。Hive的调度Shell脚本可以用于定期运行Hive查询任务。以下是一个简单的Hive调度Shell脚本的示例: bash #!/bin/bash # 设置Hive客户端路径 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin # 设置日期格式 DATE=date +%Y-%m-%d # 运行Hive查询 hive -e "SELECT * FROM table WHERE date='$DATE'" # 结束脚本 exit 0 在上面的示例中,首先设置Hive客户端路径和日期格式。然后,使用Hive的-e选项运行一个查询,查询的条件是当天的日期。最后,使用exit命令结束脚本。 这个脚本可以在Linux或Unix系统上运行,可以将它加入到定时任务中,实现自动化调度。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,它可以帮助我们进行大规模数据处理。对于Hive的调度任务,可以使用shell脚本来完成。 一般来说,Hive的调度任务可以通过编写shell脚本并利用crontab来实现定时运行。在shell脚本中,我们需要定义Hive脚本的路径和执行语句。以下是一个简单的Hive调度shell脚本示例: #!/bin/bash # 设置Hive脚本路径 hive_script_path=/path/to/hive/script.hql # 执行Hive脚本 hive -f $hive_script_path 在上面的示例中,我们定义了Hive脚本的路径,并利用hive -f命令来执行Hive脚本。可以根据实际需求修改脚本中的路径和执行语句。 然后,我们可以将该脚本保存为一个可执行文件,并利用crontab设置定时任务。例如,我们可以在每天早上8点运行该脚本,可以在终端中执行以下命令: $ crontab -e 然后在打开的文本编辑器中添加以下内容: 0 8 * * * /path/to/hive/schedule.sh 这将会在每天早上8点运行我们编写的Hive调度shell脚本。 当然,这只是一个简单的示例,实际情况可能会更加复杂。在实际应用中,我们需要根据具体的需求编写更为复杂的Hive调度脚本。当您想要为Hive中的作业编写一个调度脚本时,可以使用shell脚本来完成这个任务。以下是一个示例脚本,可以作为参考: bash #!/bin/bash # 设置Hadoop和Hive的环境变量 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export HIVE_HOME=/path/to/hive # 定义Hive作业的数据库名称和表名 database_name="my_db" table_name="my_table" # 运行Hive查询语句 query="SELECT * FROM $database_name.$table_name" $HIVE_HOME/bin/hive -e "$query" # 检查查询是否成功完成 if [ $? -eq 0 ] then echo "Hive job completed successfully." else echo "Hive job failed." fi 在这个示例脚本中,您需要设置Hadoop和Hive的环境变量,然后定义Hive作业的数据库名称和表名。接下来,使用Hive的-e选项来运行查询语句,并检查查询是否成功完成。您可以根据需要修改和调整脚本,以满足您的具体需求。Hive的调度脚本可以使用shell脚本来实现。以下是一个示例脚本: bash #!/bin/bash # 设置Hive脚本目录和日志目录 SCRIPT_DIR=/path/to/hive/scripts LOG_DIR=/path/to/logs # 执行Hive脚本,并将日志输出到指定目录 hive -f $SCRIPT_DIR/my_script.hql 2>&1 | tee $LOG_DIR/my_script.log 该脚本首先设置Hive脚本和日志目录的路径,然后执行Hive脚本,并将日志输出到指定目录中。tee命令可将标准输出重定向到文件中,同时保留标准输出到终端。 此外,您还可以使用Linux的crontab工具来调度Hive脚本的执行。例如,以下是一个每天晚上9点执行Hive脚本的crontab示例: bash 0 21 * * * /path/to/hive/scheduling_script.sh 该命令在每天晚上9点执行指定的脚本。您只需要将脚本路径替换为实际的脚本路径即可。 我可以为您提供一些有关Hive调度shell脚本的信息,例如如何使用它们来实现自动化作业、构建管道等等。Hive的调度可以使用shell脚本来实现。以下是一个简单的Hive调度脚本示例,供您参考: #!/bin/bash # 设置Hive数据库的连接信息 hive_database="your_hive_database" hive_username="your_hive_username" hive_password="your_hive_password" # 设置Hive查询语句 hive_query="SELECT * FROM your_table;" # 执行Hive查询 hive -e "$hive_query" --database $hive_database --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --hiveconf hive.metastore.uris=thrift://your_hive_metastore_host:9083 --hiveconf hive.security.authorization.enabled=false --hiveconf hive.security.authentication=none --hiveconf hive.cli.print.header=true --hiveconf hive.resultset.use.unique.column.names=false --hiveconf hive.cli.print.current.db=false --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more --hiveconf hive.vectorized.execution.enabled=false --hiveconf hive.execution.engine=mr --hiveconf hive.exec.parallel=true --hiveconf hive.exec.dynamic.partition=true --hiveconf hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict --hiveconf mapred.job.queue.name=default --hiveconf mapreduce.job.reduces=1 --hiveconf mapreduce.map.memory.mb=4096 --hiveconf mapreduce.reduce.memory.mb=8192 --hiveconf mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276m --hiveconf mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx6554m --hiveconf mapreduce.job.name='your_job_name' --hiveconf hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 --hiveconf hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000 --hiveconf hive.exec.compress.output=true --hiveconf hive.exec.dynamic.partition.modes=nonstrict --hiveconf hive.auto.convert.join=true --hiveconf hive.optimize.bucketmapjoin=true --hiveconf hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true --hiveconf hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat --hiveconf hive.merge.mapfiles=true --hiveconf hive.merge.mapredfiles=true --hiveconf hive.merge.size.per.task=256000000 --hiveconf hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 --hiveconf hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false --hiveconf hive.stats.fetch.column.stats=true --hiveconf hive.stats.fetch.partition.stats=true --hiveconf hive.stats.autogather=true --hiveconf hive.stats.jdbcdriver=com.mysql.jdbc.Driver --hiveconf hive.stats.dbclass=mysql --hiveconf hive.exec.submitviachild=true --hiveconf hive.tez.container.size=2048 --hiveconf hive.vectorized.execution.reduce.enabled=true --hiveconf hive.vectorized.execution.map.enabled=true --hiveconf hive.tez.auto.reducer.parallelism=true --hiveconf hive.optimize.index.filter=true --hiveconf hive.tez.cpu.vcores=2 --hiveconf hive.exec.max.created.files=100000 --hiveconf hive.exec.min.split.size=1 --hiveconf hive.optimize.skewjoin=true --hiveconf hive.optimize.skewjoin.compiletime=true --hiveconf hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.bucketmapjoin=false --hiveconf hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.tez=false --hiveconf hive.optimize.bucketmapjoin=true --hiveconf hive.tez.container.max.java.heap.fraction=0.85 --hiveconf hive.tez.java.opts=-XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -verbose:gc -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/tez -XX:+UseNUMA -XX:+UseCondCardMark -XX:G1HeapRegionSize=16mHive调度的shell脚本一般包括以下几个部分: 1. 连接Hive服务:使用beeline命令连接到Hive Server2,示例如下: beeline -u jdbc:hive2://<hive_server2>:/<database> -n <username> -p 2. 设置参数:设置Hive执行的参数,例如: set hive.execution.engine=tez; set hive.tez.container.size=8192; 3. 执行HiveQL语句:编写HiveQL语句并执行,例如: CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 ( col1 INT, col2 STRING, col3 DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 4. 退出beeline:执行完所有语句后,使用exit命令退出beeline,例如: !exit 完整的Hive调度shell脚本示例如下: #!/bin/bash beeline -u jdbc:hive2://<hive_server2>:/<database> -n <username> -p set hive.execution.engine=tez; set hive.tez.container.size=8192; CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 ( col1 INT, col2 STRING, col3 DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; !exit Hive的调度可以使用Shell脚本来完成。以下是一个基本的Hive调度Shell脚本示例: #!/bin/bash # 定义变量 HIVE_BIN="/usr/bin/hive" HIVE_SCRIPT="/path/to/hive_script.hql" # 执行Hive脚本 $HIVE_BIN -f $HIVE_SCRIPT 在此示例中,首先定义了两个变量HIVE_BIN和HIVE_SCRIPT。HIVE_BIN指定了Hive的二进制文件路径,HIVE_SCRIPT指定了要执行的Hive脚本路径。 然后使用$HIVE_BIN和$HIVE_SCRIPT变量执行Hive脚本,这将通过Hive客户端运行脚本。 您可以在此基础上进行修改和扩展,例如添加日期和时间戳以生成唯一的输出文件名,或者添加错误处理和日志记录。可以使用Shell脚本来调度Hive作业。以下是一个示例脚本: #!/bin/bash # 设置Hadoop和Hive的路径 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export HIVE_HOME=/path/to/hive # 设置Hadoop和Hive的类路径 export HADOOP_CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath) export HIVE_AUX_JARS_PATH=/path/to/aux/jars # 定义变量 DATABASE=your_database_name TABLE=your_table_name INPUT_PATH=/path/to/input OUTPUT_PATH=/path/to/output # 执行Hive脚本 $HIVE_HOME/bin/hive -e "USE $DATABASE; INSERT OVERWRITE TABLE $TABLE SELECT * FROM your_query;" # 拷贝输出结果到HDFS $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p $OUTPUT_PATH $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put $HIVE_HOME/$DATABASE/$TABLE/* $OUTPUT_PATH 此脚本将会执行一个Hive查询,并将结果保存到指定的输出路径中。你可以使用 crontab 或其他工具来定期运行该脚本,以便自动执行Hive作业。请注意,在运行脚本之前,需要根据你自己的环境和要求来修改脚本中的路径和变量。Hive的调度shell脚本可以通过在Linux或Unix系统上使用crontab或其他调度工具来实现。在编写脚本之前,需要先编写Hive的SQL查询,并将其存储在Hive脚本文件中。 例如,假设我们想要每天晚上11点运行一个名为"myhivequery.hql"的Hive查询。我们可以创建一个名为"run_hive_query.sh"的shell脚本,并将以下代码添加到其中: #!/bin/bash #设置Hive的环境变量 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin #运行Hive查询 hive -f /path/to/myhivequery.hql 接下来,我们需要设置crontab来调度运行此脚本。打开终端,输入以下命令: crontab -e 这将打开一个文本编辑器,允许我们编辑我们的crontab文件。在文件的末尾,添加以下行: 0 23 * * * /path/to/run_hive_query.sh 这个cron表达式指定了每天23:00运行我们的脚本。我们需要将"/path/to/run_hive_query.sh"替换为实际的脚本路径。 保存并退出文件,cron将在每天指定的时间运行我们的脚本,该脚本将运行Hive查询并将结果输出到指定位置。Hive的调度Shell脚本通常使用Linux的crontab进行调度,下面是一个简单的例子: bash #!/bin/bash # 设置环境变量 export HADOOP_USER_NAME=hadoop export HIVE_HOME=/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin # 执行Hive脚本 hive -f /path/to/hive/script.hql 在crontab中设置定时调度,比如每天早上6点执行: 0 6 * * * /path/to/shell/script.sh 这样就会在每天早上6点执行一次Hive脚本了。需要注意的是,执行脚本的用户需要有执行权限,并且Hive的环境变量需要正确设置。Hive 的调度可以通过编写 Shell 脚本来实现。下面是一个基本的 Hive 调度 Shell 脚本的示例: bash #!/bin/bash # 设置 Hive 命令行参数 HIVE_ARGS="-hiveconf mapred.job.queue.name=my_queue" # 运行 Hive 查询 hive ${HIVE_ARGS} -f /path/to/hive/query.hql 在这个示例中,脚本首先设置了 Hive 命令行参数(这里是设置了作业队列),然后运行了一个 Hive 查询,使用了 -f 参数指定了 Hive 查询脚本的路径。 当然,这只是一个简单的示例。实际上,Hive 调度可以更加复杂,需要根据具体的业务需求进行编写。可以根据实际情况来设置参数、指定查询、添加依赖关系等等,以实现更加高效、可靠的调度。当使用Hive作为数据处理引擎时,可以编写一个调度shell脚本来定期运行Hive脚本以更新数据。下面是一个简单的Hive调度shell脚本示例,其中包括了一些常用的命令和参数: #!/bin/bash # 设置Hive脚本和日志文件路径 SCRIPT_PATH=/path/to/hive/script.hql LOG_PATH=/path/to/log/file.log # 执行Hive脚本 hive -f $SCRIPT_PATH > $LOG_PATH 2>&1 # 检查Hive脚本是否执行成功 if [ $? -eq 0 ] then echo "Hive script executed successfully!" else echo "Hive script failed to execute. Check log file for details." fi # 结束脚本执行 exit 0 在上述示例中,调度脚本首先设置Hive脚本和日志文件的路径,然后使用hive -f命令执行Hive脚本,并将输出写入日志文件中。脚本还包括一个检查语句,以检查Hive脚本是否成功执行。最后,脚本通过exit命令结束执行。 请注意,这只是一个简单的示例脚本,实际的Hive调度脚本可能需要更多的命令和参数,以便在实际的数据处理场景中运行。当你在Hive中使用调度shell脚本时,你可以采取以下步骤: 1.编写Hive脚本,包括必要的Hive命令和逻辑。 2.将Hive脚本保存在HDFS上的一个目录中。 3.编写一个调度脚本,其中包括调用Hive脚本的命令以及计划运行时间。 4.将调度脚本保存在你选择的位置。 5.设置调度器,例如cron或oozie。 6.启动调度器,让它按照你指定的计划来运行调度脚本。 当调度脚本被运行时,它将调用Hive脚本,这将在Hive中执行你的任务。你也可以在调度脚本中包含其他命令和逻辑来处理任务完成后的后续步骤,例如将结果导出到一个文件中。以下是Hive调度Shell脚本的示例: bash #!/bin/bash # 设置Hive的JDBC连接参数 HIVE_JDBC_URL="jdbc:hive2://localhost:10000/default" HIVE_USER="hiveuser" HIVE_PASSWORD="hivepassword" # 执行Hive SQL语句的函数 function run_hive_query() { # 将传入的SQL语句作为参数 local query="$1" # 使用beeline连接Hive服务器,并执行SQL语句 beeline -u "${HIVE_JDBC_URL}" \ --silent=true \ --showHeader=false \ --outputformat=tsv2 \ --fastConnect=true \ --verbose=false \ --showWarnings=false \ --hiveconf hive.cli.print.header=false \ --hiveconf hive.resultset.use.unique.column.names=false \ --hiveconf hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict \ --hiveconf hive.exec.dynamic.partition=true \ --hiveconf hive.exec.max.dynamic.partitions=10000 \ --hiveconf hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000 \ --hiveconf hive.exec.max.created.files=100000 \ --hiveconf hive.auto.convert.join=true \ --hiveconf hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true \ --hiveconf hive.optimize.reducededuplication=true \ --hiveconf hive.optimize.skewjoin=true \ --hiveconf hive.vectorized.execution.enabled=true \ --hiveconf hive.vectorized.execution.reduce.enabled=false \ --hiveconf hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled=false \ --hiveconf hive.vectorized.execution.mapjoin.native.enabled=false \ --hiveconf hive.cbo.enable=true \ --hiveconf hive.compute.query.using.stats=true \ --hiveconf hive.stats.fetch.column.stats=true \ --hiveconf hive.stats.fetch.partition.stats=true \ --hiveconf hive.stats.autogather=true \ --hiveconf hive.server2.enable.doAs=false \ -n "${HIVE_USER}" -p "${HIVE_PASSWORD}" \ --hivevar query="${query}" \ -e '$query' } # 示例:执行查询 run_hive_query "SELECT * FROM my_table LIMIT 10;" 上面的脚本定义了一个名为run_hive_query的函数,它将接收Hive SQL语句作为参数,并使用beeline命令连接到Hive服务器并执行该语句。 在函数的主体中,beeline命令的各种选项用于配置连接参数和执行参数。例如,--hiveconf选项用于设置Hive的各种配置选项,如动态分区模式、向量化执行和查询统计信息。 在示例中,函数通过调用run_hive_query函数并传递一个简单的SQL查询作为参数来演示如何使用它。 请注意,此示例假定您已经安装并配置了Hive和beeline,并且能够正确地连接到Hive服务器。

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这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

javascript 中字符串 变量

在 JavaScript 中,字符串变量可以通过以下方式进行定义和赋值: ```javascript // 使用单引号定义字符串变量 var str1 = 'Hello, world!'; // 使用双引号定义字符串变量 var str2 = "Hello, world!"; // 可以使用反斜杠转义特殊字符 var str3 = "It's a \"nice\" day."; // 可以使用模板字符串,使用反引号定义 var str4 = `Hello, ${name}!`; // 可以使用 String() 函数进行类型转换 var str5 = String(123); //

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

css怎么写隐藏下拉列表

您可以使用 CSS 中的 display 属性来隐藏下拉列表。具体方法是: 1. 首先,在 HTML 中找到您想要隐藏的下拉列表元素的选择器。例如,如果您的下拉列表元素是一个 select 标签,则可以使用以下选择器:`select { }` 2. 在该选择器中添加 CSS 属性:`display: none;`,即可将该下拉列表元素隐藏起来。 例如,以下是一个隐藏下拉列表的 CSS 代码示例: ```css select { display: none; } ``` 请注意,这将隐藏所有的 select 元素。如果您只想隐藏特定的下拉列表,请使用该下拉列表的选择器来替代 sel

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.