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Hive JDBC (CDH)

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简介：
Hive JDBC (CDH) 是Cloudera Distribution of Hadoop中用于连接和操作Hive数据仓库的Java数据库连接驱动程序，支持SQL查询并提供对Hive元数据的访问。 包含的JAR文件有：hive-jdbc-standalone.jar、hive-jdbc-1.1.0-cdh5.10.0-standalone.jar、hive-jdbc-1.1.0-cdh5.10.0.jar和hive-jdbc.jar。

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  • Hive JDBC (CDH)
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    Hive JDBC (CDH) 是Cloudera Distribution of Hadoop中用于连接和操作Hive数据仓库的Java数据库连接驱动程序，支持SQL查询并提供对Hive元数据的访问。 包含的JAR文件有：hive-jdbc-standalone.jar、hive-jdbc-1.1.0-cdh5.10.0-standalone.jar、hive-jdbc-1.1.0-cdh5.10.0.jar和hive-jdbc.jar。
     
  • Hive 2.1.1 CDH 3.6.1 JDBC 连接驱动Jar包合集
    优质
    本资源提供Hive 2.1.1与CDH 3.6.1环境下的JDBC连接所需的驱动Jar包，适用于需要通过JDBC访问Hive数据的用户和开发者。 用于数据库客户端连接及FineReport报表工具的Jar包列表如下： 1. hadoop-common-3.0.0-cdh6.3.1.jar 2. hive-exec-2.1.1-cdh6.3.1.jar 3. hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.1.jar 4. hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.1-standalone.jar 5. hive-metastore-2.1.1-cdh6.3.1.jar 6. hive-service-2.1.1-cdh6.3.1.jar 7. libfb303-0.9.3.jar 8. log4j-1.2.17.jar 9. slf4j-api-1.7.25.jar 10. slf4j-log4j12-1.7.25.jar 11. ST4-4.0.8.jar
     
  • Hive JDBC 驱动: Hive-JDBC
    优质
    Hive-JDBC 是用于连接 Apache Hive 数据仓库的 Java 数据库连接驱动程序，允许用户通过编写 SQL 查询来访问和管理存储在 Hive 中的大规模数据集。 Hive-JDBC是一种用于连接Apache Hive数据库的Java应用程序接口（API），它允许用户通过编写Java程序来执行SQL查询，并与存储在Hadoop分布式文件系统上的大型数据集进行交互。使用该接口，开发者可以方便地将数据分析功能集成到自己的应用中，而无需直接操作复杂的Hive命令行界面或MapReduce作业。 此外，对于那些希望利用现有的企业级数据库管理和监控工具的用户来说，此API提供了与这些工具无缝对接的能力。这不仅简化了数据仓库系统的维护工作流程，并且还能够提高整体的数据处理效率和灵活性。
     
  • Hive 1.1.0 (CDH 5.9.3)
    优质
    Hive 1.1.0 (CDH 5.9.3)是Cloudera发行的Hadoop数据仓库工具版本，提供SQL查询语言接口用于处理大规模数据集，支持与Apache Hadoop生态系统组件集成。 CDH 5.9.3 配套的 Hive 版本。 CDH 5.9.3 配套的 Hive 版本。 CDH 5.9.3 配套的 Hive 版本。
     
  • Hive 2.1.1 (CDH 6.3.2)
    优质
    Hive 2.1.1（CDH 6.3.2）是一个基于Apache Hive数据仓库工具的企业级版本，优化了大数据处理和SQL查询性能。 hive JDBC jar包全家桶。由于项目使用需求，此jar包从国外下载费了不少功夫，现分享给大家。这是cdh6.3.2版本的。
     
  • Cloudera Hive CDH 6.3.2 源码包
    优质
    Cloudera Hive CDH 6.3.2源码包提供了Apache Hive的数据仓库工具源代码，适用于CDH 6.3.2版本，便于开发者进行自定义配置和调试。 cloudera-hive-cdh6.3.2源码包
     
  • Apache Hive 1.1.0 CDH 5.7.1 Bin tar.gz
    优质
    这是Cloudera发布的Apache Hive 1.1.0版本的二进制tar.gz包，适用于CDH 5.7.1发行版，便于在大数据环境中快速部署和使用。 Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like语言（称为HQL，即Hive Query Language）对大规模数据集进行整理、查询和分析。这里提到的是`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`的压缩包，这是用于在Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 5.7.1版本上安装Hive 1.1.0的二进制文件。 下面我们将深入了解Hive的主要组成部分和其工作原理： **1、元存储（Metastore）：** 它是Hive的核心组件，用于保存表名、列信息等元数据。在CDH中，通常配置为与MySQL数据库集成以持久化存储这些信息。 **2、命令行接口（CLI）：** 用户可以通过此界面执行查询，并获取结果反馈。对于伪分布式环境而言，在单个节点上模拟多节点集群的行为是可能的。 **3、SQL-like语言（HQL）：** 这种简化版的语言让非Java背景的技术人员也能轻松操作大数据，无需直接编写复杂的MapReduce任务代码。 **4、与Hadoop集成：** 依赖于HDFS存储数据以及利用MapReduce进行计算。在这个案例中，`hadoop-2.6.0-cdh5.7.1`是运行环境的基础组件之一。 **5、服务接口（Server）：** 提供了一个网络接口供客户端连接执行查询操作，在分布式环境中尤为重要，因为用户可能不会直接在Hive服务器上进行工作。 **6、分区与桶化：** 为了提高性能和优化数据处理过程，Hive支持根据特定字段对大型数据集进行划分，并将这些小部分存储为独立的分区。同时，通过设置“桶”，可以进一步加速连接操作等任务执行效率。 部署步骤包括： 1. 安装MySQL数据库并配置用于元存储。 2. 解压`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`文件，并调整相关配置参数以指向正确的Hadoop和Metastore设置。 3. 启动Hive Metastore服务，确保其正常运行。 4. 初始化数据库表结构及元数据存储。 5. 确认HDFS及其他核心组件（如YARN）的可用性与正确安装情况。 6. 开启Hive Server以允许远程连接和执行查询操作。 在CDH 5.7.1版本中，所有关键服务已经被预先集成并优化过，简化了部署过程。使用伪分布式模式可以在单机环境中模拟整个集群环境，非常适合于测试或学习目的。 总之，`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`提供了强大的大数据处理能力，并且通过适当的配置和管理可以高效地在Hadoop上存储、查询及分析大量数据。
     
  • Hive-JDBC-3.1.2-Standalone
    优质
    Hive-JDBC-3.1.2-Standalone是一款独立版本的Apache Hive JDBC驱动程序，适用于3.1.2版本的Hive数据库，提供便捷的数据访问接口。 hive-jdbc-3.1.2-standalone适用于Linux系统。
     
  • Hive JDBC 4.1.jar
    优质
    Hive JDBC 4.1.jar 是Apache Hive提供的Java数据库连接库，用于实现Hive与Java应用程序之间的数据交互，支持版本为4.1。 Hive的驱动包支持通过JDBC方式连接到Hive组件，并允许在客户端使用SQL进行数据库操作。
     
  • Hive JDBC Jar包
    优质
    简介：Hive JDBC Jar包是用于连接和操作Apache Hive数据仓库的Java库文件，它提供了在Java应用程序中执行SQL查询以访问Hive中的大数据集的功能。 Hive JDBC jar包用于连接数据库驱动。