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Hadoop 3.0.3与Hive 2.3.5

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简介:
本资源专注于Hadoop 3.0.3和Hive 2.3.5的技术解析与应用实践,深入探讨大数据处理技术及生态系统集成。 里面包含下载链接及提取码,如果有问题可以在下方回复!

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  • Hadoop 3.0.3Hive 2.3.5
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    本资源专注于Hadoop 3.0.3和Hive 2.3.5的技术解析与应用实践,深入探讨大数据处理技术及生态系统集成。 里面包含下载链接及提取码,如果有问题可以在下方回复!
  • Hive 2.3.5配置文件.rar
    优质
    本资源为Hive 2.3.5版本的配置文件压缩包,包含Hive安装与运行所需的关键配置文档,适用于数据库管理和查询优化的学习与实践。 在配置Hive环境时,需要选定一个作为主节点(master),其余的为从属节点(slaves)。主节点与从属节点的配置有所不同,并非完全一致。具体来说,只有一个主节点负责与元数据库及集群内部通信;其他从属节点则主要安装客户端软件。 当这些从属节点访问元数据时,会先通过内部机制跳转到Hive服务器所在的主节点上进行处理。为了区分不同类型的配置文件,在命名方面采用了`hive-site_master.xml`和`hive-site_client.xml`这样的形式。在实际使用过程中,请记得将这两个特定的文件改回默认名称 `hive-site.xml` 。
  • Hadoop 3.0.3版本
    优质
    Hadoop 3.0.3是Apache Hadoop项目的稳定维护版本,它提供了改进的大数据处理和存储能力,包括增强的资源隔离、更高效的存储机制以及对Windows平台的支持。 Hadoop 3.0.3 的 Linux 安装包。
  • HadoopHive面试题目
    优质
    本资料汇集了针对Hadoop和Hive技术的相关面试题,旨在帮助学习者深入了解大数据处理架构的核心概念和技术细节。适合准备相关技术面试的学习者参考。 分享3套面试题给大家。
  • Hive 2.1.1 + Hadoop 2.7.3
    优质
    本项目基于Apache Hive 2.1.1和Hadoop 2.7.3构建,提供强大的数据仓库解决方案,支持SQL查询语言进行大规模数据处理与分析。 Hive2.1.1 和 Hadoop 2.7.3 的 Hive 驱动在 Kettle 中的应用库相关介绍。
  • HadoopHive集群构建指南
    优质
    《Hadoop与Hive集群构建指南》是一本全面介绍如何搭建和管理Hadoop及Hive大数据处理系统的实用手册。 在VM虚拟机上安装Ubuntu,并搭建Hadoop与Hive集群的步骤如下: 1. 首先,在VMware或VirtualBox等虚拟化软件中创建一个新的Ubuntu虚拟机。 2. 安装完成后,配置好网络环境,确保可以访问互联网以下载必要的文件和库。 3. 更新系统包列表并安装基础开发工具及依赖项。这一步骤有助于后续的顺利操作。 4. 下载Hadoop与Hive的源码或二进制版本,并解压至指定目录下(如/home/hadoop)。 5. 配置环境变量,包括JAVA_HOME、PATH等信息;同时修改hadoop配置文件中的核心参数及集群节点地址设置。 6. 格式化namenode并启动HDFS和Yarn服务。通过jps命令检查进程是否运行正常。 7. 安装MySQL数据库,并创建用于存储元数据的hive库表结构,为后续操作准备环境。 8. 配置Hive-site.xml文件中的相关参数(如:metastore.uris、javax.jdo.option.ConnectionURL等);启动Hive服务并测试连接情况。 9. 完成以上步骤后即可在集群上执行SQL查询或其他计算任务,开始使用Hadoop与Hive进行大数据处理。 请注意根据实际情况调整上述描述中的具体路径和配置选项。
  • HadoopHive大数据面试问题
    优质
    本资源汇集了关于Hadoop和Hive的大数据领域常见面试题,旨在帮助求职者深入理解这两个技术框架的核心概念、工作原理及其在企业级应用中的实践案例。适合准备进入或希望提升在大数据行业职业发展的技术人员参考学习。 Hadoop和Hive大数据面试题包含在一个压缩包里,共有三个文件,超过两百个实用的大数据就业相关问题。
  • HadoopHive和MapReduce的Java示例
    优质
    本书提供了关于如何使用Java语言编写Hadoop、Hive以及MapReduce相关程序的实际示例,帮助读者深入理解这三个关键技术框架的工作原理与应用场景。 基于Hadoop的Hive数据仓库Java API简单调用实例介绍如下: 本段落主要关注的是使用JDBC接口来操作Hive数据库的方法。 1. **安装步骤**: - 参考相关文档进行hive的安装,测试时只需在一个节点上完成即可。 - 准备测试文件data(字段以\t分隔):包含三行数据分别表示用户ID和姓名如1 zhangsan, 2 lisi,3 wangwu - 将该文件上传至Linux系统的指定目录下,例如: /home/hadoop01/data 2. **JDBC接口开发**: 在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 首先需要开启Hive的远程服务。执行如下命令启动: `hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null &` 这将允许你通过Java代码连接到Hive并运行SQL语句。 在使用Client模式操作前,需确保已正确配置了与Hive Server节点的链接信息,并且该服务器上已经启动了相应的服务。对于WUI方式,则可以通过浏览器直接访问。 本段落重点在于讲解如何利用JDBC驱动来通过Java代码连接到Hiveserver并执行数据库查询等任务。在0.11.0版本之前,仅提供有hiveServer选项,在此之上你需要先打开该服务才能操作Hive。 例如: ``` [wyp@localhost /home/q/hive-0.11.0]$ bin/hive --service hiveserver -p 10002 Starting Hive Thrift Server... ``` 这表示在端口为10002(默认是10000)启动了Hiveserver服务,之后可以通过Java代码连接并操作数据库。
  • Hadoop+Hive+FineBI学习笔记.rar
    优质
    本资料为个人整理的学习笔记,内容涵盖大数据技术栈中的Hadoop和Hive核心概念、操作及实战技巧,并结合FineBI工具进行数据分析与可视化实践。 内容概要:帮助初学者高效快捷地掌握Hadoop的核心知识,大幅减少学习离线处理阶段所需的时间。适合人群:具有一定编程基础的人员。 通过本课程可以学到什么: - HDFS(分布式文件系统) - MapReduce(数据处理模型) - Hive(基于数据仓库的数据分析工具) 综合案例实践:使用Hadoop生态系统进行陌陌聊天数据分析,实现离线环境下的报表开发与可视化。
  • Hive 2.1.1 和 Hadoop 2.6.0 的 JDBC 驱动
    优质
    本简介介绍如何使用JDBC驱动连接和操作基于Hive 2.1.1与Hadoop 2.6.0的数据库,提供详细的配置步骤及示例代码。 Hive 2.1.1 和 Hadoop 2.6.0 的 JDBC 驱动并没有包含 hive/lib 目录下的所有 jar 包。经过在 Eclipse 中的测试,发现有15个 jar 包是完全必需且可用的。