开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

前一个工作线程的hive.metastore.uri是否需要重新启动任何服务？

前一个工作线程的hive.metastore.uri不需要重新启动任何服务。

hive.metastore.uri是Hive的配置参数，用于指定Hive元数据存储的位置。它定义了Hive元数据服务的地址，包括元数据数据库的连接信息。当前一个工作线程的hive.metastore.uri发生变化时，只需要修改Hive配置文件中的该参数，并重新加载Hive配置即可，无需重新启动任何服务。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将查询转化为MapReduce任务在Hadoop集群上执行。Hive的元数据存储在一个独立的数据库中，通过hive.metastore.uri参数指定元数据服务的地址。

推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for Hive，它是腾讯云提供的一种云数据库产品，专为Hive设计。TencentDB for Hive提供了高可用、高性能的数据库服务，支持Hive元数据的存储和管理。您可以通过访问腾讯云官网了解更多关于TencentDB for Hive的详细信息和产品介绍。

腾讯云TencentDB for Hive产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/hive

相关搜索:是否有任何pelias服务需要wof包才能工作？图像文件上传与邮递员工作，但我的代码不工作。是否需要进行任何更改？是否可以在我的服务工作线程中推送变量套接字？当我需要前一个服务的结果时，如何使用RxJava链接多个改造服务？我是否需要在运行Oracle SQL Developer的客户端上安装任何Oracle服务？我需要检查对象javascript中是否有两个键中的任何一个除了java中的主线程，每次需要异步计算时，我都需要创建一个executor服务吗？我要将获取响应传递给另一个获取的服务工作线程如何制作If…And语句在Excel中工作，检查变量是否等于一组数字中的任何一个当我们需要访问任何特定分区键的最后一个排序键时，是否会对性能产生影响如果您将一个runnable提交给具有多个线程的executor服务，那么多个线程是否会执行该runnable？我是否需要一个服务来暴露pod中运行的每个应用程序？我是否需要为实现新接口的每个服务调用编写一个路由解析器？SonarQube是否总是需要一个外部代码覆盖工具来显示声纳服务器上的覆盖？我的测试代码和函数代码是否需要在同一个目录中，Pester代码覆盖率才能正常工作？当我在我的线程中添加列表框项目时，我需要发出蜂鸣声。它在一个线程中，而thread子例程不会让我做任何事情，而是添加项我的api.search函数根本不返回任何结果。我需要有一个经过批准的Twitter开发人员帐户才能让代码工作吗？如何在不使用任何线程的情况下对客户端进行排队并一次为一个客户端提供服务？我需要一个工作表公式来检测单元格中的分隔符是否应该在所有其他分隔符中忽略我如何构建一个独立的windows桌面应用程序，其中我不需要在客户端机器上额外安装任何服务器？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Presto连接Hive

其中 hive.metastore.uri 可以从 hive-site.xml 文件中获取。

06

Presto集群部署

随着大数据的普及，大部分企业的大数据查询与统计渐渐出现瓶颈。虽说存储方面有分布式的HDFS,HBSE,MongoDB等可以应对，但是面对千万级别（1x10^7）界别的数据量查询时，以上组件也不免显得力不从心。正因此，分布式查询引擎应运而生。而基于内存查询的分布式查询引擎--Presto正是其中之一。很多人都说现代计算机技术的发展都是拼开源，拼社区。而Presto的社区也不小，国际化的Facebook，也有国内电商大头京东。正因此，在经过实际尝试与测验之后决定简要地介绍一下presto的部署方式，希望能给有需要的朋友提供一些参考。

03

使用presto查询同步到hive的hudi数据

上述配置项为presto-server配置信息，同时将coordinator以及worker都集中在同一台主机。

01

CDP中的Hive3系列之管理Hive

Apache Hive 在行级别支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）v2 事务，无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。

03

CentOS 6.9 搭建 Presto 原

1.下载 presto-server-0.166.tar.gz 和 presto-cli-0.166-executable.jar, 也可以直接到 http://mvnrepository.com 寻找 jar 包

04

Centos 6.9 配置 Presto

4. 在 catalog 目录下创建文件 hive.properties ，文件内容如下

03

多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案

EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储，presto连接hive快速ad-hoc查询，但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求，多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。

Presto Hive连接器

Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。

02

Presto 安装与部署

Presto 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息，因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。

02

Presto之分布式安装查询Hive

工作需要使用Presto，记录下。Presto需要Hive，安装Hive的步骤略，可参考我的这篇博客。

03

Presto使用Docker独立运行Hive Standalone Metastore管理MinIO（S3）

在Hive 3.0.0以及之后，Hive Metastore便可独立于Hive单独运行，可作为各数据的元数据中心。本文介绍使用Docker运行Hive Standalone Metastore，并以Presto中的Hive连接器为例，通过Hive Metastore管理MinIO（S3兼容的对象存储）中的数据。

02

presto环境搭建

1、环境准备支持操作系统： Linux or Mac OS X Java 8, 64-bit Python 2.4+

01

比hive快10倍的大数据查询利器-- presto

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛，让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就来部署体验一下吧。

04

Presto实战

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。

02

大数据实时查询-Presto集群部署搭建

Presto是一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。Presto的运行模型和Hive或MapReduce有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的MapReduce任务，一个接着一个地运行。每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。然而Presto引擎没有使用MapReduce。它使用了一个定制的查询和执行引擎和响应的操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一个处理段。这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。

04

[喵咪大数据]Presto查询引擎

如果大家正在按照笔者的教程尝试使用大数据组件还是之前有使用过相关的组件,大家会发现一个问题HIVE在负责的查询下调用Mapreduce会很慢,在这个场景下就涌现出很多查询引擎来优化,比如大家熟悉的Spark-SQL,Impala,kilin已经今天的主角Presto, Presto以速度和极强的扩展性取得了胜利,不仅能够提高对HIVE数据查询速度还能和异构数据库进行关联查询,比如HIVE和Mysql进行关联查询,那么我们就来迫不及待的揭开Presto的庐山真面目附上: 喵了个咪的博客:w-blog.c

05

快速学习-Presto安装部署

支持以下文件类型：Text, SequenceFile, RCFile, ORC 此外，需要有远程的Hive元数据。不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce，只需要HDFS。

02

OLAP引擎：基于Presto组件进行跨数据源分析

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节，Presto虽然具备解析SQL的能力，但它并不属于标准的数据库范畴。

02

如何为Presto集成Kerberos环境下的Hive

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中部署Presto》以及Presto与Hive的集成，本篇文章Fayson主要介绍如何为Presto集成Kerberos环境下的Hive。内容概述： 1.环境准备 2.Presto与Kerberos环境Hive集成 3.Prest

04

HMS数据库设置和优化

如果您有本地集群，则需要知道如何为 Hive Metastore (HMS) 设置后端数据库。设置包括安装受支持的数据库、配置属性、指定 Metastore 位置。您还可以配置可选的连接参数。

03

Kylin启动失败||启动成功但Web界面显示404

如果Kylin启动时控制台报某某依赖未找到的Error，那就很大可能是环境变量的配置出现了错误

01

Ranger Hive-HDFS ACL同步

Ranger资源映射服务器（Resource Mapping Server：RMS）可以将访问策略从Hive自动转换为HDFS。

02

将Hive数据迁移到CDP

使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后，您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外，您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。

03

Flink集成数据湖之实时数据写入iceberg

随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时，其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。

03

配置 HMS 以实现高可用性

要在主实例出现故障时提供到辅助 Hive Metastore 的故障转移，您需要知道如何在 Cloudera Manager 中添加 Metastore 角色并配置属性。

04

hive metastore 3.0介绍

数据库、表、函数等 Hive 对象的定义存储在 Metastore 中。根据系统的配置方式，统计数据和授权记录也可能存储在那里。 Hive 和其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析、授权和有效执行用户查询。

01

hive.metastore.HiveMetaStoreClient

14/04/07 15:33:21 INFO hive.metastore: Waiting 1 seconds before next connection attempt. 14/04/07 15:33:22 INFO hive.metastore: Trying to connect to metastore with URI thrift://127.0.0.1:9083 14/04/07 15:33:22 WARN hive.metastore: Failed to connect to the

08

最强指南！数据湖Apache Hudi、Iceberg、Delta环境搭建

作为依赖Spark的三个数据湖开源框架Delta，Hudi和Iceberg，本篇文章为这三个框架准备环境，并从Apache Spark、Hive和Presto的查询角度进行比较。主要分为三部分

03

如何在CDH集群中部署Presto

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hado

02

hadoop上搭建hive

hadoop2.7.1+ubuntu 14.04 hive 2.0.1 集群环境 namenode节点：master (hive服务端) datanode 节点：slave1,slave2（hive客户端） hive建立在hadoop的HDFS上，搭建hive前，先需搭建hadoop 远程模式： 101.201.81.34（Mysql server meta server安装位置）

03

Hue集成Hive

上一篇博客为大家介绍了Hue集成HDFS，本篇我们继续,为大家带来Hue如何集成Hive!

02

0589-Cloudera Manager6.2的新功能

虚拟私有集群(Virtual Private Cluster)使用Cloudera共享数据体验（Shared Data Experience，SDX）来简化on-premise和on-cloud的应用程序的部署，并使运行在不同集群中的工作负载能够安全，灵活地共享数据。

02

Hive元数据服务MetaStore

MetaSore 是 Hive 元数据存储的地方。Hive 数据库、表、函数等的定义都存储在 Metastore 中。根据系统配置方式，统计信息和授权记录也可以存储在此处。Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析，授权以及有效执行用户查询。

04

Hive参数调优

大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。

03

大数据集群搭建之Linux安装Hive2.3.2

GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation

02

Spark 安装配置实验

http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554

02

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（三）

三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介（1）Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp，及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间（如每小时执行一次）或数据可用性（如等待输入数据完成后再执行）连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象，批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业，这样可以更好地简化操作控制。（2）为什么需要Oozie

02

如何为Hive2启用Kerberos认证

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》，本篇文章Fayson主要介绍如何为已安装好的Hive2服务启用Kerberos认证。内容概述： 1.部署环境说明 2.添加Kerberos配置 3.验证Kerberos认证 4.总结测试环境： 1.C

02

hiveServer2服务端安装

另外： * hive.metastore.execute.setugi true 用户使用自身及所在组的权限来使用hive的元数据 * hive.server2.enable.doAs true这样hive server会以提交用户的身份去执行语句，如果设置为false，则会以起hive server daemon的admin user来执行语句

02

Hadoop-2.6.0为基础的Hive安装

hive服务端安装好之后，服务端如何连接使用？ * 服务端需要启动hive metastore服务，客户端才能远程使用hive元信息

02

用beeline连接SparkSQL

1. 在$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml文件中添加下面的属性

01

快速学习-Hive 安装

（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive

03

Ubuntu 16.04下Hive 安装

Ubuntu 16.04，Hadoop版本是2.7.2 ，选择Hive版本为 hive-2.1.17

02

从 0 到 1 学习 Presto，这一篇就够了

Presto 作为现在在企业中流行使用的即席查询框架，已经在不同的领域得到了越来越多的应用。本期内容，我会从一个初学者的角度，带着大家从 0 到 1 学习 Presto，希望大家能够有所收获！

05

Flink集成iceberg在生产环境中的实践

目前我们的大数据系统里，主要承接的业务是部门内的一些业务日志数据的统计、分析等，比如网关日志数据，服务器监控数据，k8s容器的相关日志数据，app的打点日志等。主要的流任务是flink任务是消费kafka的数据，经过各种处理之后通过flink sql或者flink jar实时写入hive，由于业务对数据的实时性要求比较高，希望数据能尽快的展示出来，所以我们很多的flink任务的checkpoint设置为1分钟，而数据格式采用的是orc格式，所以不可避免的出现了一个在大数据处理领域非常常见但是很麻烦的问题，即hdfs小文件问题。

04

hive集群搭建

下载安装mysql 下载并安装MySQL官方的 Yum Repository wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 使用上面的命令就直接下载了安装用的Yum Repository，大概25KB的样子，然后就可以直接yum安装了。 yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 下面就是使用yum安装MySQL了 y

04

表的高级操作：倾斜表&事务表

对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。比如，表中的key字段所包含的数据中，有50%为字符串”1“，那么这种就属于明显的倾斜现象；于是在对key字段进行处理时，倾斜数据会消耗较多的时间。

02

Hive 基本架构

hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。

02

Hive快速入门系列(4) | 如何将Hive元数据配置到MySql

上一篇博文我们讲了怎样安装MySql，这篇文章为上篇的后续，此篇文章讲的是如何将Hive元数据配置到MySql。

02

MySQL 到 TiDB：vivo 的 Hive Metastore 横向扩展之路

本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。

06

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭