mysq迁移.png 刚接触Django的时候,测试数据存到了mysql,在数据库往线上环境迁移的时候遇到了问题,因为图形化界面Navicat连不上远程的默认权限的数据库,后来把登录权限调的很高才勉强连上... ---- 后来随着学习的深入,接触了linux的scp命令(scp无法在windows使用),加上mysql自带的mysqldump,能很快的完成数据库的迁移 将本地的数据库(fangyuanxiaozhan)导出为sql文件(fangyuanxiaozhan.sql) mysqldump
好多朋友遇到了在本地可以连接mysql数据库,而在jsp页面连接远程mysql数据库而连不上的问题,现总结以下 :
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。
经过查询,两台主机的地址分别是192.168.56.105和192.168.56.106,那么105作为本地,106作为远程
元数据服务(metastore)作用是:客户端连接metastore服务,metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务,就可以有多个客户端同时连接,而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码,只需要连接metastore 服务即可。
Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的[SQL]查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
最近加班挺多,所以也好久没远程访问自己云服务器上的MySQL数据库了。今天本地启动Node服务时连不上MySQL,照常用Navicat For MySQL连接远程数据库进行检查,结果发现突然报错了。
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台,设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合,让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据,这些数据来源就是hdfs上,hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
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
多次安装集群,但每次都不能顺利,都会遇到很多很多的坑,今天就过去踩过的坑简单的总结一下,希望已经踩了的和正在踩的童鞋能够借鉴一下,希望对你们能有所帮助。
第一种方式: derby版hive (不推荐) 默认使用derby(数据库)维护元数据 此版本,每个节点自己独立维护一个derby数据库,所以在节点1添加了数据库,在节点2 无法查看 第一步:查看
虚拟机安装mysql数据库,但是window下navicat始终连不上,cmd能够ping的通。
注意:各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下,本教材中密码统一采用:password(注意大小写)
将MySQL的驱动jar包上传至虚拟机,然后将该jar包复制到hive安装路径下的lib文件夹中
最近在研究hdfs,hive与ranger配合完成ACL访问控制,本文总结下遇到的问题。
本文的安装参照了官方的文档:GettingStarted,将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式,并且使用MySQL作为元数据数据库,远程连接MySQL。
解压hive压缩包 apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz(官网下载) 配置HADOOP_HOME环境变量 配置HIVE_HOME环境变量 在$HIVE_HOME/conf下创建hi
tar xivf apache-hive-3.1.2-bin -C /opt/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)
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。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
为了一次性成功,在hive主目录下找到conf文件夹下的hive_env.sh,将其中得HADOOP_HOME和HIVE_CONF_DIR放开并怕配置
1. 两台数据库服务器,IP分别为 192.168.216.128 和 192.168.216.129,在服务器上装MySQL(我的配置版本为5.7.24)
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
docker镜像安装mysql的好处:方便,容器间互不干扰,可以在同一主机上安装多个版本的mysql,只需要在主机上映射不同的端口即可。
最近在出差,客户现场的 HiveServer 在很长时间内不可用,查看 CM 的监控发现,HiveServer 的内存在某一时刻暴涨,同时 JVM 开始 GC,每次 GC 长达 1 分钟,导致很长时间内,整个 HiveServer 不可用。
根本原因:java.sql.SQLException异常:拒绝访问用户’root’@‘192.168.200.200’(使用密码:是)
在Ubuntu中,默认情况下,只有最新版本的MySQL包含在APT软件包存储库中,要安装它,只需更新服务器上的包索引并安装默认包apt-get。
在每一个节点上安装hive,每一个hive是拥有一套自己的元数据,每个节点的库,表就不统一。所以安装一个MySQL让其他的节点都连接这一个MySQL。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
在Linux系统安装好MySQL5.7数据库,不要以为就大功告成了后面还有大坑等着你踩了。宏哥这里介绍一下远程连接遇到的坑以及如何处理。由于征文要求安装环境教学除外宏哥这里就不介绍在Linux系统安装mysql数据库,有需要的可以自己百度一下。但是我看留言评论的文章还是有安装mysql数据的文章。。。。
堡垒机当中有一项非常重要的功能,叫做远程连接,对于许多不熟悉堡垒机的朋友,可能都不知道远程连接应该如何使用,或者说经常会出现远程连接连不上的问题,那么堡垒机一般是通过什么远程连接的针对这样的问题,我们应该怎么解决呢?
交互方式-用户接口:CLI(linux命令行)、WUI(hive web页面)、Client(连接远程服务HiveServer2,eg:JDBC、ODBC)
Ubuntu 16.04,Hadoop版本是2.7.2 ,选择Hive版本为 hive-2.1.17
FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》,内容来源于官方的:GettingStarted,将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式,并且使用MySQL作为元数据数据库,远程连接MySQL。
https://cdn.mysql.com/archives/mysql-5.7/mysql-boost-5.7.11.tar.gz
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造,但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行,然后使用脚本拼装成insert语句,进行数据构造。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
说起堡垒机这种事物的时候,网络运维人员都会感到熟悉,它的应用领域很广,堡垒机在电力、银行以及证券等领域,都发挥着不可忽视的作用,堡垒机能够有效保障网络和数据的安全,堡垒机远程连接原理是什么?xftp连不上堡垒机下的服务器如何解决?堡垒机的功能有哪些?
最近阿粉的一个读者问阿粉,说进了一个公司,但是是外包身份进入的,而且甲方公司要求不能在电脑上装一些破解的,盗版的软件,只要发现就能扫描到并且被删除。而且还没有提供正版的软件的激活码,就问阿粉,说有没有什么类似Navicat 一样的工具,又强大,又好用的。
对于很多互联网大型企业来说,在使用服务器的时候可能会遇到各种问题,除了会遇到黑客攻击以外,还可能会出现堡垒机xdmcp连接服务器连不上的问题,那么导致堡垒机xdmcp连接服务器连不上的原因是什么?该如何检测呢?
十一、pycharm远程代码调试 第三方登录和支付,都需要有服务器才行(回调url),我们可以用pycharm去远程调试服务器代码 服务器环境搭建 以全新阿里云centos7系统为例: 11.1.阿
大数据的生态包含各种各样的组件,hive是其中之一,hive主要是作为数据仓库的工具,简化相关人员的代码工作,只要编写简单的SQL就可以实现mapreduce效果。
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