他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是,MapReduce慢,但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL,那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小,人又懒,对吃的精细程度要求有限,那你可以买个电饭煲,能蒸能煲能烧,省了好多厨具。 上面的介绍,基本就是一个数...
4、Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、 Spark等服务的安装配置管理做了极大简化。 5、Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS, MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。 6、Apache Chukwa: 是...
mysql> SOURCE /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/hive-schema-0.10.0.mysql.sql; mysql> create user 'hive'@'%' identified by 'hive'; mysql> create user 'hive'@'localhost' identified by 'hive'; mysql> revoke all privileges, grant option from 'hive'@'%'; mysql> revoke all pr...
我们使用Presto的hive connector来对hive中的数据进行查询,因此需要先安装hive. 1. 本地下载hive,使用下面的命令传到hadoop0上 dockercp~/Download/hive-2.3.3-bin.tar.gz 容器ID:/ 2. 解压到指定目录 tar-zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gzmvapache-hive-2.3.3-bin /hive cd/hive 3、配置/etc/profile,...
于是就有了hive on spark, 其实是一样的，简单来说，hive还是起到sql翻译的作用，让spark去干真正的...
而Hadoop中的数据访问是多样化的,例如:存储在HDFS的数据可以被Hive访问、也可以被Spark访问、甚至是Presto来访问。而这么多的组件都在访问数据,如果不进行集中的权限控制,数据的安全性就会出现严重的问题。例如:用户无意间执行了一个INSERT OVERWRITE,将生产上的数据全部清除,而导致所有的ETL全线崩溃。这个代价,是我们所...
上面的介绍,基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS,上面跑MapReduce/Tez/Spark,在上面跑Hive,Pig。或者HDFS上直接跑Impala,Drill,Presto。这解决了中低速数据处理的要求。 那如果我要更高速的处理呢? 如果我是一个类似微博的公司,我希望显示不是24小时热博,我想看一个不断变化的热播榜,更新延迟在一分钟之内,...
Apache Hive是一个开源的数据仓库系统,用于查询和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集。Hive主要做三个功能:数据汇总、查询和分析。Hive 使用的语言称为 HiveQL(HQL),与SQL类似。HiveQL 自动将类似 SQL 的查询翻译成 MapReduce 作业,并在Hadoop上执行。
1. 用于执行Facebook部分批量分析的Hive平台 2. 用于Mapreduce自定义实施的Corona平台 3. 基于ANSI-SQL查询的Presto数据查询引擎 从计算角度来看,上方所讨论的Hive平台属于“资源密集型”,维护这一平台颇具挑战。因此,Facebook决定转向Apache Spark来管理数据。当前,Facebook通过与Spark的整合为实体排名系统部署了一个更...
最后,Hive在Hadoop生态系统中的地位也非常重要。它是Hadoop生态圈中的一款核心工具,为众多企业和组织提供了强大的数据仓库功能。Hive还可以与其他组件进行集成,如Spark、Presto等,以满足多样化的数据处理需求。此外,Hive还提供了很好的安全性功能,如权限管理、加密等,可以保护数据的安全和隐私。 总之,Hive是一款非常优秀...