Bienenstockinstallation
Ich möchte hier betonen:
Hadoop, Zookpeer, Spark und Kafka wurden normal gestartet
Installation und Bereitstellung von Hive beginnen
Grundlegende Abhängigkeitsumgebung:
1,jdk 1.6+ 2, hadoop 2.x 3,hive 0.13-0.19 4,mysql (mysql-connector-jar)
Die Installationsdetails sind wie folgt:
#java export JAVA_HOME=/soft/jdk1.7.0_79/ export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar #bin export PATH=$PATH:/$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:/usr/local/hadoop/hive/bin #hadoop export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop #scala export SCALA_HOME=/usr/local/hadoop/scala #spark export SPARK_HOME=/usr/local/hadoop/spark #hive export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive
>
https://hive.apache.org/downloads.html
tar xvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz -C /usr/local/hadoop/ cd /usr/local/hadoop/ mv apache-hive-2.1.0 hive
修改启动环境 cd /usr/local/hadoop/hive vim bin/hive-config.sh #java export JAVA_HOME=/soft/jdk1.7.0_79/ #hadoop export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop #hive export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive
cd /usr/local/hadoop/hive vim conf/hive-site.xml <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseInfoNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</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>xujun</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> </configuration>
Änderung Ändern Sie den Wert des darin enthaltenen Konfigurationselements „system:java.io.tmpdir“ an die obige Adresse /tmp/hive 2. MySQL installiert und gestartet 1. Datenbank erstellen
create database hive grant all on *.* to hive@'%' identified by 'hive'; flush privileges;
cd /usr/local/hadoop/hive bin/schematool -initSchema -dbType mysql SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Metastore connection URL: jdbc:mysql://hadoop3:3306/hive?createDatabaseInfoNotExist=true Metastore Connection Driver : com.mysql.jdbc.Driver Metastore connection User: hive Starting metastore schema initialization to 2.1.0 Initialization script hive-schema-2.1.0.mysql.sql Initialization script completed schemaTool completed
[hadoop@hadoop1 hadoop]$ hive/bin/hive which: no hbase in (/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin://soft/jdk1.7.0_79//bin:/bin:/bin:/bin:/usr/local/hadoop/hive/bin:/home/hadoop/bin) SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/hadoop/hive/lib/hive-common-2.1.0.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. tez, spark) or using Hive 1.X releases. hive> show databases; OK default Time taken: 1.184 seconds, Fetched: 1 row(s) hive>

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PHP ist eine weit verbreitete serverseitige Programmiersprache, die in fast allen Branchen eingesetzt wird. In diesem Artikel werden wir die besondere Rolle von PHP bei der Verarbeitung großer Datenmengen untersuchen. Unter bestimmten Umständen kann PHP mit ApacheHive zusammenarbeiten, um eine Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit zu erreichen. Lassen Sie uns zunächst Hive vorstellen. Hive ist eine Hadoop-basierte Data Warehouse-Lösung. Es kann strukturierte Daten in SQL-Abfragen abbilden und die Abfragen als MapReduce-Aufgaben ausführen.

In den letzten Jahren sind Data Warehouses zu einem integralen Bestandteil des Unternehmensdatenmanagements geworden. Die direkte Verwendung der Datenbank für die Datenanalyse kann einfache Abfrageanforderungen erfüllen. Wenn wir jedoch umfangreiche Datenanalysen durchführen müssen, kann eine einzelne Datenbank diese Anforderungen nicht mehr erfüllen. Derzeit müssen wir ein Data Warehouse verwenden, um große Datenmengen zu verarbeiten . Hive ist eine der beliebtesten Open-Source-Komponenten im Data-Warehouse-Bereich. Es kann die verteilte Hadoop-Computing-Engine und SQL-Abfragen integrieren und die parallele Verarbeitung großer Datenmengen unterstützen. Verwenden Sie gleichzeitig in der Go-Sprache

Da die Datenverarbeitung immer wichtiger wird, wird die Big-Data-Analyse immer häufiger. Allerdings möchten viele Unternehmen möglicherweise nicht viel Geld für eine Business-Analytics-Plattform ausgeben. Open-Source-Lösungen bieten diesen Unternehmen eine sinnvolle Option. In diesem Artikel besprechen wir, wie man die Open-Source-Big-Data-Analyseplattform Hive mit PHP implementiert. Hive ist ein Hadoop-basiertes Data-Warehouse-System, das große Datensätze auf Hadoop über SQL abfragen und verwalten kann. Für die Abfrage wird die SQL-ähnliche HiveQL-Sprache verwendet

Ein Microsoft-Beamter bestätigte weit verbreitete Berichte, dass Google Chrome, ChromiumEdge, Discord und mehrere andere Anwendungen von Microsofts integrierter Antivirensoftware „WindowsDefender“ als „Behavior:Win32/Hive.ZY“ gekennzeichnet wurden. Der Technologieriese bestätigte in einer Erklärung, dass er an einer Lösung arbeitet, die in den nächsten Stunden für alle bereitgestellt wird. Was genau ist „Behavior:Win32/Hive.ZY“? Laut einem auf dem Sicherheitsportal von Microsoft veröffentlichten Dokument ist jede mit „Behavior:Win32/Hive.ZY“ gekennzeichnete Datei dies

Bei der Installation und Konfiguration von Hive unter CentOS7 können Sie die folgenden Schritte ausführen: Stellen Sie sicher, dass Java installiert ist: Stellen Sie zunächst sicher, dass Java auf CentOS7 installiert ist. Mit dem folgenden Befehl können Sie überprüfen, ob Java installiert ist: java-version. Wenn Java nicht installiert ist, installieren Sie bitte die entsprechende Java-Version entsprechend Ihren Anforderungen. Laden Sie Hive herunter: Besuchen Sie die offizielle Website von ApacheHive () und laden Sie die neueste stabile Version von Hive herunter. Dekomprimieren Sie das komprimierte Hive-Paket: Verwenden Sie den folgenden Befehl, um das komprimierte Hive-Paket zu dekomprimieren: tarxvfzhive-x.x.x.tar.gz Dadurch wird Hive in das aktuelle Verzeichnis dekomprimiert. Umgebungsvariablen konfigurieren: Terminal öffnen,

Während die Aktualisierung der Software und das Herunterladen von Dateien nur von vertrauenswürdigen Quellen zu den Standardpraktiken der Cybersicherheit gehören, ist angesichts der jüngsten Zunahme von Malware-Angriffen klar, dass in diesem Bereich mehr Aufklärung erforderlich ist. Zu diesem Zweck hat das Forensik-Team von Varonis einige Hinweise dazu gegeben, wie Angreifer, die Hive-Ransomware verwenden, in ihrer neuesten Angriffsserie auf Microsoft Exchange Server abzielen. Für diejenigen, die es nicht wissen: Hive folgt einem Ransomware-as-a-Service-Modell. Obwohl Microsoft E im Jahr 2021 wegen bekannter Schwachstellen ins Visier nimmt,

Viele Benutzer von Windows 11 und 10 sind beunruhigt, wenn sie Warnmeldungen von Windows Defender sehen, die besagen, dass die Bedrohung „Verhalten: Win32/Hive.ZY“ erkannt wurde. Berichten zufolge wird diese Windows Defender-Warnung oder -Warnung ausgelöst, wenn Benutzer versuchen, einige häufig verwendete Anwendungen wie Google Chrome oder Chromium Edge, WhatsApp, Discord und Spotify zu öffnen. Selbst wenn Sie diese Bedrohung auf Ihrem PC blockiert haben, wird beim nächsten Öffnen dieser betroffenen Anwendung die Meldung MicrosoftDefenderAntivi angezeigt

Die Dienste, die die Hive-Komponente bereitstellen kann: 1. SQL-Anweisungen in Mapreduce-Codes konvertieren; 2. Daten können mit HDFS gespeichert werden; 3. Daten können mit MapReduce berechnet werden; Hive ist ein auf Hadoop basierendes Data Warehouse-Tool, das zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten verwendet wird. Das Hive Data Warehouse-Tool kann strukturierte Datendateien einer Datenbanktabelle zuordnen und SQL-Abfragefunktionen bereitstellen, mit denen SQL-Anweisungen zur Ausführung in MapReduce-Aufgaben umgewandelt werden können .
