解决Hive 2.1.1 中文乱码与表结构查看问题

资源摘要信息:"Hive是一个开源的数据仓库工具，可以用来进行数据摘要、查询和分析。Hive的核心是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构，其目的是为了解决在Hadoop上进行数据分析遇到的困难。Hive提供了类SQL查询语言HiveQL（类似MySQL），允许熟悉SQL的开发者轻松地查询存储在Hadoop文件系统中的大数据。它将SQL语句转换成MapReduce任务进行执行，允许熟悉SQL的用户不需要学习复杂的MapReduce API和Java编程就能进行大数据分析。Hive的核心是Metastore，它是用来存储Hive表模式信息的仓库，Metastore主要通过关系型数据库（比如MySQL）来实现。 hive2.1.1是一个Hive的特定版本，提供了与Hadoop兼容的数据仓库功能。在这个版本中，用户可以执行各种数据操作，包括数据提取、转换和加载（ETL），数据查询，以及数据汇总等。Hive 2.1.1版本相比于之前版本，提供了性能改进、新功能的增加，以及bug修复。 在使用Hive时，用户有时会遇到中文乱码问题。这通常是因为Hive在处理数据时，其默认字符集和编码方式可能与数据的实际编码不匹配所致。解决这个问题可能需要调整Hive和Hadoop环境的配置，比如设置HiveServer2的字符集为UTF-8，或者在创建表时指定正确的字符编码。 替换hive-exec-2.1.1.jar是处理Hive环境问题的一种方式。hive-exec-2.1.1.jar是Hive 2.1.1版本的执行引擎，包含了执行用户查询请求的类和方法。在某些情况下，如果Hive环境运行不正常，比如在更新或者升级Hive环境后出现兼容性问题，可能需要替换旧版本的hive-exec-2.1.1.jar文件为更新版本或者其他用户的已知有效版本。替换前应确保备份原始的jar文件，以防替换后出现新的问题需要回滚。 对于Hive的使用，还可以关联到其他的标签和概念。Hadoop是一个分布式存储和计算的开源框架，与Hive紧密结合，提供底层存储和计算支持。而数据仓库的概念，指的是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理的决策制定过程。在大数据领域，数据仓库扮演着关键的角色，它帮助企业和组织从海量数据中提取信息，转化为具有商业价值的洞察力。"