关系型数据库与大数据平台之间的数据传输之前写过一些使用Sqoop将数据在HDFS与MySQL互导使用Sqoop将SQLServer视图中数据导入Hive使用DataX将Hive与MySQL中的表互导使用Sqoop将Hive数据导出到TiDB虽然没写过，但网上一堆写的，那为什么我要专门写一下呢？我发现一些大家可能会忽略但很重要的地方！所以，请继续看下去，你肯定会有收获的！！！文章目录1建Hive表2建TiDB表3Sqoop脚本4问题排查5问题处理1建Hive表注意分隔符‘\001’，用别的也可以，但要和Sqoop命令一致createtabletest_table(contract_nostrin
Hive架构原理a.用户接口：ClientCLI（Hiveshell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、HiveWEBUI（浏览器访问hive）和Thrift服务器b.驱动器：Driver解析器（SQLParser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。编译器（PhysicalPlan）：将AST编译生成逻辑执行计划优化器（QueryOptimizer）：对逻辑执行计划进行优化。执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划对于Hive来说
什么是窗口函数hive中开窗函数通过over关键字声明；窗口函数，准确地说，函数在窗口中的应用；比如sum函数不仅可在groupby后聚合，在可在窗口中应用；hive中groupby算子和开窗over，shuffle的逻辑都是一样的；map时生成键值对，key在groupby中是groupby后跟的字段，在over中是partitionby后跟的字段；selectgroup_name,sum(sales)assum_salesfromdw_sec_saler_infogroupbygroup_name中分组（key）字段是group_nameselectgroup_name,id,sum(sa
在实际项目开发过程中，可能开发环境和生产（测试）环境不一样，经常需要修改配置常量，才能满足对应的环境，才能使软件运行起来。在vue3中可以使用2个文件进行区分。.env.development：开发环境.env.production：生产（测试）环境1.首先使用HBuilderX建立一个VUE3项目，并且能跑起来2.分别建立2个文件，必须以VITE_开头，否则无法识别，如图所示3.然后在使用的地方加上如下命令import.meta.env.VITE_TEST4.重新启动服务器，一定要重新启动服务器，否则无效打开浏览器，我们可以看到输出了开发环境。5.选择build，生成生产模式，程序就在dis
一、背景kerberos认证是比较底层的认证，掌握好了用起来比较简单。kettle完成kerberos认证后会存储认证信息在jvm中，之后直接连接hive就可以了无需提供额外的用户信息。sparkthriftserver本质就是通过hivejdbc协议连接并运行sparksql任务。二、思路kettle中可以使用js调用java类的方法。编写一个jar放到kettle的lib目录下并。在启动kettle后会自动加载此jar中的类。编写一个javascript转换完成kerbero即可。二、kerberos认证模块开发准备使用scala语言完成此项目。hadoop集群版本:cdh-6.2.0ke
目录1安装MySql2安装Hive3Hive元数据配置到MySql4启动Hive5Hive常用交互命令6Hive常见属性配置Hive官网1安装MySql为什么需要安装MySql?原因在于Hive默认使用的元数据库为derby，开启Hive之后就会占用元数据库，且不与其他客户端共享数据，如果想多窗口操作就会报错，操作比较局限。以我们需要将Hive的元数据地址改为MySql，可支持多窗口操作。（1）检查当前系统是否安装过Mysql，如果有，则删除[huwei@hadoop101~]$rpm-qa|grepmariadbmariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64[huwei@h
背景：业务表使用hbase存储,使用hive整合phoenix，使用sql语句进行数据查询（如果可以的话使用网关API对外提供服务）统一接口调用，查询上线比较高效。1、hive整合phoenix的原理Hive支持使用HDFS之外的存储系统作为底层存储系统，其中官方明确支持HBase，Kudu，Druid和JDBC(MySQL等)。Hive提供了相应的接口StorageHandlers，用以实现和其他存储系统的整合。Phoenix实现了相应的接口，可以使用Phoenix作为Hive的底层存储系统，在Hive中操作Phoenix表，并和Hive本地表进行互操作。2、准备phoenix-hive连接
驱动Hive驱动hive驱动可以直接去官网下载官网地址，填一下个人信息。如果想直接下载可以去我上次的资源下地址，需要用zip解压。星环驱动星环驱动是我第一次接触，是国产的基于开源Hive驱动自研的产品，我看到官网上有很多类型的数据库产品，没过两天星环的销售人员还给我打了电话，可见国内市场还是不太容易的，顺便给推广一下。驱动地址DBeaver配置驱动选择驱动管理器配置驱动基本信息导入驱动保存完成连接数据库选择驱动配置连接信息。
文章目录一、前景引入二、Sentry对Hive【授权】的接管2.1、权限数据的产生2.2、插件源码跟踪2.3、Thrift接口跟踪三、Sentry对Hive【鉴权】的接管3.1、鉴权在Hive处理数据中的生命周期3.2、MetastoreAuthzBinding四、收尾一、前景引入 在本系列的第一篇文章里【sentry到ranger系列】sentry的开篇，已经对Sentry所处的一个整体的位置有了了解，如下图所示 接下来，从Hive的鉴权开始看一下Sentry究竟怎么实现的权限管理和提供的鉴权能力。二、Sentry对Hive【授权】的接管2.1、权限数据的产生 在了解权限的接管细节前，
更多Paimon数据湖内容请关注：https://edu.51cto.com/course/35051.htmlPaimon提供了两种类型的Catalog：FilesystemCatalog和HiveCatalog。FilesystemCatalog：会把元数据信息存储到文件系统里面。HiveCatalog：则会把元数据信息存储到Hive的Metastore里面，这样就可以直接在Hive中访问Paimon表了。注意：此时也会同时在文件系统中存储一份元数据信息，相当于元数据会存储两份，这个大家需要特别注意一下。还有就是我们在使用HiveCatalog的时候，Paimon中的数据库名称、表名称，以
