Hive基本操作命令大全 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持使用SQL查询和管理大规模数据。将详细介绍Hive的基本操作命令，从创建表、加载数据、查询数据到数据管理等方面进行整理。 创建表 Hive提供了多种方式创建表，例如：- 创建一个简单的表：sqlCREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);- 创建一个结构相同的新表：sqlCREATE TABLE new_table LIKE records;- 创建一个分区表：sqlCREATE TABLE logs(ts BIGINT, line STRING) PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING); 加载数据 Hive提供了多种方式加载数据，例如：- 从本地文件加载数据：sqlLOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' INTO TABLE logs PARTITION(dt='2001-01', country='GB');- 从HDFS加载数据：sqlLOAD DATA INPATH '/user/hadoop/input/hive/partitions/file1' INTO TABLE logs PARTITION(dt='2001-01', country='GB'); 查询数据 常用查询操作如下：- 显示表中的所有分区：sqlSHOW PARTITIONS logs;- 显示所有表：sqlSHOW TABLES;- 显示表的结构信息：sqlDESCRIBE invites;- 查询数据：sqlSELECT * FROM records; 数据管理 数据管理命令示例如下：- 更新表的名称：sqlALTER TABLE source RENAME TO target;- 添加新的一列：sqlALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');- 删除表：sqlDROP TABLE records;- 删除表中的数据但保留表结构：shelldfs -rmr /user/hive/warehouse/records;

暴风 Hadoop 集群架构流程包含多个核心组件，适用于海量数据处理。在这个架构中，Scribe 和 nginx+php 共同作用，形成了高效的数据采集和处理流程。整个系统通过 hive 数据仓库对数据进行存储和分析，提供了简洁且高效的数据管理方案。

Hive是由Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，允许用户通过SQL-like语法查询、管理和处理存储在分布式文件系统（如HDFS）中的大数据。在与Hive的交互中，我们可以使用一个名为**hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar**的Hive驱动包，这是一个Uber JAR，包含所有必要依赖，开发者只需此一包便可连接到Hive服务器。 Hive JDBC驱动的主要组件 连接管理：提供了Driver类，用于通过Class.forName(\"org.apache.hive.jdbc.HiveDriver\")加载驱动，并使用Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)建立与Hive Server的连接。 Statement和PreparedStatement：用于执行SQL查询。Statement用于静态SQL，PreparedStatement更适用于预编译SQL，提高效率并防止SQL注入。 ResultSet：执行查询后，结果会返回一个ResultSet对象，可遍历和提取数据。 事务支持：虽然Hive不直接支持ACID事务，但JDBC驱动提供模拟事务功能，对于查询操作可实现一定程度的事务处理。 元数据查询：可以获取数据库的元数据，如表结构、列信息等，便于开发和调试。 提示：在使用hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar时，请确保你的环境已配置Hadoop。

Kylin在小米大数据中的应用 Kylin 是由 eBay 开源的一个大数据分析平台，提供基于 Hadoop 的 OLAP 解决方案，具有较强的查询分析能力，并结合了 Hadoop 的大规模存储和计算性能，适合高效处理大数据。聚焦于 Kylin 在小米公司大数据平台中的应用实践，详细剖析其应用场景、架构原理及优化技术。 Kylin架构与原理 Kylin 采用预计算的方式构建 Cube 结构，从而大幅提升查询速度。其核心机制是将复杂的 SQL 查询转换为对预计算 Cube 的简单调用，以减少实时计算负载，提升查询性能。 Kylin的优化技术 Kylin 使用 HBase 作为存储层，并在此基础上优化性能。它支持 数据分区、字典编码、位图索引 等多种技术，进一步提升了查询效率，适合大规模数据的实时查询需求。 小米大数据环境与应用场景 小米的大数据环境庞大复杂，包括 用户数据、日志数据、交易数据 等多种类型数据。Kylin 在该环境下被应用于 用户行为分析、销售数据分析、市场趋势预测 等场景。它的快速查询能力，使小米可以迅速获得关键业务数据支持。 Kylin与小米大数据生态系统的集成 Kylin 可以与 Hive、Spark 等大数据处理工具结合使用，形成完整的生态系统。还探讨了 Kylin 在小米大数据环境中的集成方案，展示其与其他数据工具的协同效应。 Kylin在数据仓库的应用 在企业数据仓库的搭建中，Kylin 的特点使其成为理想的选择之一。也探讨了 Kylin 在小米的数据仓库系统中的应用，包括如何支持高效的数据存储与分析。 未来展望 最后，还展望了 Kylin 在大数据分析平台中的扩展潜力及其可能的技术升级方向，为未来的数据分析提供更多可能性。

《CDH权限管理文档》详解CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是Cloudera公司提供的一个全面的大数据处理平台，包含了Hadoop生态系统中的多种组件，如HDFS、MapReduce、YARN、HBase等。在CDH环境中，权限管理是保障数据安全和系统稳定运行的重要环节。将围绕CDH权限管理，特别是Kerberos的安装与配置进行详细阐述。 1. 环境介绍 文档中提到的环境由四台机器组成，它们在域ZETYUN.COM下运行，分别担当不同的角色：- cdh-server：作为KDC（Key Distribution Center）和CM（Cloudera Manager）服务器，负责Kerberos服务的部署和管理。- cdh-agent1, cdh-agent2, cdh-agent3：作为CDH的代理节点，运行各种数据处理服务。 2. Kerberos安装及配置 Kerberos是一种网络认证协议，它通过密钥分发中心（KDC）为用户提供身份验证服务，确保网络资源的安全访问。 2.1 安装 在CDH环境中，Kerberos的安装首先要在服务器端进行，接着在各个代理节点上安装客户端工具。 2.1.1 检查系统中已有的Kerberos相关包在cdh-agent1上，可以使用yum list | grep krb5命令检查已安装的Kerberos软件包。 2.1.2 在cdh-server上安装Kerberos服务器组件执行yum install krb5-server krb5-auth-dialog krb5-libs krb5-workstation krb5-devel -y安装必要的服务端软件。 2.1.3 在代理节点安装Kerberos客户端工具执行yum install krb5-workstation krb5-devel -y安装客户端所需的软件。 2.2 配置 Kerberos涉及两个主要的配置文件：kdc.conf和krb5.conf。 配置kdc.conf 修改/var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf文件，设置KDC的端口、密钥类型、ACL文件、字典文件、管理员key等相关参数。

Apache Atlas 是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘、数据安全和数据质量监控。在 Apache Atlas 2.1.0 版本中，进一步优化了与 CDH（Cloudera Data Hub）6.3.1 的兼容性，适用于大规模数据环境。CDH 6.3.1 是 Cloudera 提供的企业级大数据平台，包含 Hadoop、HBase 和 Spark 等多个组件，优化了性能与最新的组件版本，提供全面的数据处理和分析方案。Apache Atlas 2.1.0 编译在 CDH 6.3.1 上，确保与平台的深度集成和功能利用。 关键知识点 元数据管理：Apache Atlas 提供强大的元数据管理功能，如数据模型定义、实体建模、分类和标签。这在 CDH 环境中帮助用户更好地理解数据结构和含义，提高分析效率。 数据血缘：Apache Atlas 能追踪数据的来源和流向，便于数据治理和问题排查。用户在 CDH 中可以清晰看到每一步数据处理过程，有助于流程优化和问题快速定位。 数据安全：通过定义敏感数据标签，Apache Atlas 支持访问控制，确保只有授权用户访问特定数据。在 CDH 6.3.1 中，数据安全进一步增强，为组织提供了更高的数据保护。 数据质量：Apache Atlas 2.1.0 提供数据质量监控和度量，支持数据清洗和校验规则。结合 CDH，用户能实时检测数据质量问题，确保分析结果准确。 集成与扩展：Apache Atlas 设计时考虑了与 Hive、HBase、Kafka 等系统的集成。这些集成在 CDH 中，使数据治理无缝嵌入现有大数据工作流。 API与插件：Apache Atlas 提供 RESTful API，便于开发人员构建自定义工具，扩展元数据管理功能。对于 CDH 6.3.1 用户，API 使其能够按需定制管理方案。 性能提升：Apache Atlas 2.1.0 的性能优化，使其处理大量元数据更高效，满足大规模数据治理需求。

项目概述 在数字化转型的背景下，大数据技术在用户行为分析、市场洞察与业务决策支持等方面的应用愈发广泛。本项目“基于大数据技术的用户日志数据分析及可视化平台搭建”将通过数据采集、存储与处理、数据分析与可视化四个核心步骤，深度挖掘用户日志数据，构建直观的可视化展示平台。 技术细节 数据采集 使用Logstash、Fluentd等工具收集用户日志数据，涵盖点击流、浏览行为等内容。Python的logging模块也可辅助采集。 数据存储与处理 利用HDFS进行分布式存储，支持高并发性和扩展性；MapReduce和Spark用于数据处理，Spark以其内存计算优势提升处理效率。 数据分析 初步分析使用Apache Hive或Pig进行SQL-like查询，复杂分析通过PySpark及MLlib实现模式识别、机器学习建模。 数据可视化 使用Tableau、Grafana或Kibana进行交互式可视化，将数据分析结果转换为直观图表，支持实时仪表板展示。 项目代码 项目代码包含数据采集、清洗、转换的Python脚本，Hadoop和Spark作业，及前端可视化界面代码，常采用Django或Flask等Python Web框架实现。

Thrift 是一个用于跨语言服务开发的软件框架，libfb303-0.9.3.jar 提供了在 Hive 1.x 以上版本中替代 libfb303.jar的支持。此框架显著提高了系统扩展性，使服务的开发与集成更加便捷。

Table of ContentsAbout the Tutorial ···· iAudience ··· iPrerequisites ··· iDisclaimer & Copyright ··· iTable of Contents ···· ii1. INTRODUCTION ································ ····· 1Hadoop ···· 1What is Hive? ···· 2Features of Hive ··· 2Architecture of Hive ··· 2Working of Hive ··· 42. HIVE INSTALLATION ································ ····· 6Step 1: Verifying JAVA Installation ····· 6Step 2: Verifying Hadoop Installation ···· 8Step 3: Downloading Hive ···· 15Step 4: Installing Hive ····· 15Step 5: Configuring Hive ···· 16Step 6: Downloading and Installing Apache Derby ··· 17Step 7: Configuring Metastore of Hive ···· 19Step 8: Verifying Hive Installation ···· 203. HIVE DATA TYPES ································ ···· 22Column Types ····· 22Literals ··· 24Null Value ····· 24Complex Types ··· 24

Hive ODBC驱动程序介绍 Hive ODBC 驱动程序是连接Apache Hive与Windows系统上各种应用程序的关键组件，包含 32位(x86) 和 64位(x64) 两个版本，文件名分别为 HiveODBC64.msi 和 HiveODBC32.msi。它通过 ODBC（Open Database Connectivity） 标准API，帮助用户无缝访问不同数据库，无需关注底层数据库的实现细节。 Apache Hive概述 Apache Hive 是用于处理和查询大数据集的重要工具，它为存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据提供了一个 SQL-like 查询接口，使用户能够轻松操作大数据。 ODBC接口功能 ODBC 作为中间件，允许应用程序与数据库交互。借助 Hive ODBC驱动程序，用户可以使用ODBC兼容的工具（如Excel、Tableau、Power BI等）直接查询和分析 Hive 中的数据，甚至用于数据报表生成和 ETL 过程中的数据导入导出。 安装步骤 下载并运行对应系统的安装包（HiveODBC64.msi或HiveODBC32.msi）。 根据安装向导完成安装。 配置ODBC数据源，输入服务器地址、端口、数据库名称等信息。 验证连接确保成功连接到 Hive 服务器。 配置注意事项 确保Hive服务器正常运行 并允许ODBC连接。 检查防火墙设置，确保相关端口未被阻塞。 配置安全性参数时务必注意隐私和数据安全。