上一篇已经把hadoop环境搭建完成了，基于上一篇的Linux环境，把hive环境安装一下；一、hive安装步骤1、到hive官网上hive官网（ApacheHive）下载hive，（下载hive的时候，需要注意跟hadoop的版本兼容问题，一般hadoop是3.x.x,hive的版本也是3.x.x） 2、把下载的hive上传到服务器上，如有FTP上传，没有FTP通过rz命令，上传压缩包命令：rz-be然后回车，选择上传hive的压缩包；3、hive压缩包上传到服务器之后，移动到安装目录进行解压，解压命令：tar-xzvf解压的压缩包（只适用于.tar.gz的压缩包）；4、配置环境变量，
文章目录一、前言1.1写在前面的话1.2为什么有hive1.3Hive的本质1.4hive架构1.5MapReduce图解1.6SQL转化为MapReduce的过程二、什么是执行计划2.1什么是执行计划2.2语法组成三、explainquery3.0一个小实例3.1两个部分3.2Stage理解3.4何时划分Stage3.5划分规则(按照MR为例子)：3.6常见OperatorTableScan：表扫描操作SelectOperator：选取操作GroupByOperator：分组聚合操作ReduceOutputOperator：输出到reduce操作FilterOperator：过滤操作MapJ
参考资料为： 教材代码-林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程（第2版）》教材所有章节代码_厦大数据库实验室博客1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Hive的安装熟悉Hive的基本用法3.实验内容（一）完成Hive的安装和配置Mysql接口。先进行hive安装包的安装。然后修改文件名和文件权限；之后加入环境变量的路径：加入：然后输入命令使得配置立即生效。之后进入对应文件夹修改文件名：然后创建一个新的文件.xml输入信息：javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist
hive出现报错Error:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask(state=08S01,code=2)整理了网上找到的一些解决方法，希望对大家有所帮助：方法一：在运行sql命令前运行以下命令sethive.support.concurrency=false;方法二：yarn资源不足，修改hadoop配置文件yarn-site.xml，参数不固定property>name>yarn.scheduler.mini
hive出现报错Error:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask(state=08S01,code=2)整理了网上找到的一些解决方法，希望对大家有所帮助：方法一：在运行sql命令前运行以下命令sethive.support.concurrency=false;方法二：yarn资源不足，修改hadoop配置文件yarn-site.xml，参数不固定property>name>yarn.scheduler.mini
文章目录Hive优化措施一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表、大表Join
文章目录Hive优化措施一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表、大表Join
背景来自用户的需求:用户有一部分数据来自elasticsearch，我们已经支持了通过presto查询es数据。但是用户需要将es表和hive表做关联查询，而presto是不能跨数据源进行join查询的。所以需要先把es数据导入到hive中用户对数据同步周期的要求并不高一天1-2次就可以了，所以继续使用我们emr集群中已有的azkaban服务进行调度，把es数据同步到hive的过程写到azkaban中，实现了7张表的定期同步hive创建es外表参考教程-Elasticsearch-Hivehive引入elasticsearch-hadoop依赖包hive默认不支持创建es外表，需要引入elas
知识目录一、写在前面💕二、Hive的安装与配置✨2.1Hive简介2.2上传与解压2.3拷贝MySQL驱动2.4hive-site.xml文件2.5启动hive三、导入Hdfs数据到Hive✨3.1修改Hadoop集群配置3.2初始化3.3创建表3.4从Hdfs导入数据四、总结撒花😊一、写在前面💕大家好！我是初心，很高兴再次和大家见面。今天跟大家分享的文章是Hive的安装以及导入Hdfs的数据到Hive中，希望能帮助到大家！本篇文章收录于初心的大数据专栏。🏠个人主页：初心%个人主页🧑个人简介：大家好，我是初心，和大家共同努力💕欢迎大家：这里是CSDN，我记录知识的地方，喜欢的话请三连，有问题请
一：hive作用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表，并提供类SQL查询功能。Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序（1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（3）执行程序运行在Yarn上1.1：Hive优缺点1>Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数;缺点：1）Hive的HQL表达能力有限（1）迭代式算法无法表达（2）数据挖掘方面不擅长，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。2）Hive的效率比较低(Hive调优比较困难，粒度较粗)
