Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like语法（称为HQL，Hive Query Language）对大规模数据集进行分析和查询。在本案例中，我们讨论的是"apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz.zip"这个压缩包文件，它包含了Apache Hive 2.0.0的二进制版本。为了使用这个软件，你需要按照以下步骤操作： 你需要解压这个文件。由于最外层是一个.zip文件，你可以使用任何常见的解压缩工具，如WinRAR或7-Zip，将其解压到你的本地目录。解压后，你会得到一个名为"apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz"的文件。 接下来，你需要进一步解压这个.tar.gz文件。这是Linux和Unix系统常用的归档格式，可以使用tar命令来处理。在命令行中，你可以输入以下命令： ```bash tar -xzf apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz ``` 这将创建一个名为"apache-hive-2.0.0-bin"的目录，包含所有Hive的可执行文件、配置文件和库。 Apache Hive的核心组件包括： 1. **Hive Metastore**：存储元数据，如表结构、分区信息等，通常与关系型数据库（如MySQL）集成。 2. **Hive Driver**：解析HQL并生成执行计划。 3. **Hive Executor**：执行实际的计算任务，可以是本地模式（适用于小规模测试），也可以是MapReduce（Hadoop的早期计算框架）或Tez（更高效的任务调度框架）。 4. **Hive CLI**：命令行接口，用户通过它提交查询。 5. **Hive JDBC/ODBC**：提供标准的数据库连接接口，使得其他应用程序（如Java或Excel）能够连接到Hive。 在Hive 2.0.0中，引入了重要的性能优化，例如： - **LLAP（Live Long and Process）**：这是一种交互式查询服务，它实现了在内存中缓存数据，从而提高了查询速度。 - **Hive on Spark**：除了MapReduce，Hive也开始支持Apache Spark作为执行引擎，利用Spark的内存计算能力提升性能。 在部署Hive之前，确保你的系统已经安装了Hadoop（因为Hive依赖HDFS进行数据存储）。接着，你需要配置Hive的配置文件，主要是在`conf/hive-site.xml`中设置Metastore的URL、Hadoop相关的路径以及其他的Hive属性。 一旦配置完成，你可以启动Hive服务，包括Metastore Server和Hive Server2，然后通过Hive CLI或使用JDBC/ODBC连接到Hive实例。你可以创建表、加载数据、执行查询，并将结果导出到各种格式。 "apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz.zip"包含了运行和管理Hive所需的所有组件，让你能够在大数据环境中使用SQL-like语法进行数据分析。正确解压和配置这个压缩包后，你就可以体验到Hive的强大功能，尤其是其在处理大规模数据集时的灵活性和易用性。

基于ambari安装大数据平台，已通过测试，按照文档步骤可以完成安装。

azkaban-db-3.84.4.tar、azkaban-exec-server-3.84.4.tar、azkaban-web-server-3.84.4.tar 免费下载 无需编译，直接使用的包

Hive是Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语法（HQL，Hive Query Language）对大规模存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行查询和分析。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的一个全面的开源大数据平台，包含了Hive等多个大数据处理组件。在这个场景中，"免费Hive CDH Jar包"通常是指针对CDH版本优化过的Hive JDBC驱动程序。 Hive JDBC（Java Database Connectivity）驱动是连接Hive与各种客户端（如Java应用程序、BI工具等）的桥梁，使得这些客户端可以通过标准的JDBC接口与Hive交互，执行查询并获取结果。`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`就是这样的一个驱动包，它是为Hive 2.1.1和CDH 6.3.2版本设计的，适合那些不依赖于Hive服务器环境的独立应用使用。 这个jar包的主要功能包括： 1. **连接Hive Server**：JDBC驱动提供了建立到Hive Server的连接所需的所有逻辑，使得客户端可以远程执行HQL查询。 2. **查询执行**：通过Hive JDBC，用户可以编写HQL语句，并将其发送到Hive Server执行。Hive Server会解析和优化查询，然后在Hadoop集群上执行计算任务。 3. **结果集处理**：驱动程序负责将Hive Server返回的结果转换为Java数据类型，以便客户端应用程序可以方便地处理和展示。 4. **事务支持**：虽然Hive本身对事务的支持有限，但Hive JDBC可以处理一些基本的读写操作，如提交或回滚操作。 5. **安全认证**：Hive JDBC驱动还处理身份验证和授权，允许配置不同的安全模型，如Kerberos，以确保只有授权的用户可以访问Hive服务。 使用这个jar包的步骤通常包括： 1. **添加依赖**：在Java项目中，将`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`作为依赖库引入，这样就可以在代码中使用Hive JDBC API。 2. **连接配置**：配置Hive服务器的URL、用户名和密码，以及其他可能的连接参数。 3. **创建连接**：使用`DriverManager.getConnection()`方法建立到Hive Server的连接。 4. **执行查询**：通过`Statement`或`PreparedStatement`对象执行HQL查询。 5. **处理结果**：获取`ResultSet`对象并遍历其内容，将数据转化为业务所需的格式。 6. **关闭资源**：确保在完成操作后关闭连接和结果集，以释放系统资源。 在实际应用中，Hive JDBC驱动常用于数据ETL（提取、转换、加载）过程，数据分析工具，或者任何需要从Hive中检索数据的Java应用程序。需要注意的是，不同版本的Hive和CDH可能需要对应版本的JDBC驱动，因此在升级或迁移时要确保驱动兼容性。 总结来说，"免费Hive CDH Jar包"是实现Java应用程序与Hive数据仓库交互的关键组件，它提供了基于JDBC的标准接口，使数据处理工作更加便捷高效。正确理解和使用这个jar包，可以帮助开发者更好地利用Hive进行大数据处理和分析。

Hadoop、Hive、Spark 实验 本实验报告主要介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践。实验中，学生需要使用 Hadoop、Hive、Spark 等环境，完成大数据开发和分析，并对拍卖成功率进行预测。 知识点： 1. Hadoop 伪分布安装部署：在 Centos 7.5 系统上安装 Hadoop 2.7.3，并配置免密钥登陆和主机名映射。 2. Hadoop 完全分布式安装部署：在多台机器上安装 Hadoop，实现分布式存储和计算。 3. Hadoop 常用命令：学习 Hadoop 的基本命令，例如启动 Hadoop 集群、查看相关进程、查看 HDFS 上文件目录、递归列出目录及文件、删除文件等。 4. HDFS：学习 HDFS 的基本概念和 API 使用，例如使用 IOUtils 方式读取文件、文件创建与写入等。 5. MapReduce 编程：学习 MapReduce 编程模型，例如单词计数、数据过滤及保存等。 6. Hive 环境搭建：学习 Hive 的基本概念和使用，例如创建 Hive 表、加载数据、执行查询等。 7. Spark 环境搭建：学习 Spark 的基本概念和使用，例如创建 Spark 程序、加载数据、执行查询等。 8. 逻辑回归和决策树预测：学习逻辑回归和决策树算法，用于预测拍卖成功率。 实验设备和环境： * 虚拟机数量：1 * 系统版本：Centos 7.5 * Hadoop 版本：Apache Hadoop 2.7.3 * Hive 版本：未指定 * Spark 版本：未指定 实验步骤： 1. 安装 Javajdk 1.8.0_131，并测试版本 2. 增加主机名和 ip 的映射 3. 配置免密钥登陆 4. 启动 Hadoop 集群，并查看节点（进程） 5. 运行 PI 实例，并查看结果 6. 实现 Hadoop 伪分布安装部署 7. 实现 Hadoop 完全分布式安装部署 8. 实现 HDFS 的基本操作，例如文件创建与写入、文件上传下载等 9. 实现 MapReduce 编程，例如单词计数、数据过滤及保存等 10. 实现 Hive 环境搭建和使用 11. 实现 Spark 环境搭建和使用 12. 实现逻辑回归和决策树预测拍卖成功率 本实验报告介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践，涉及到大数据开发、存储、计算和分析等多个方面。

### Hive数据仓库实战知识点详解 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数据库表，并提供SQL查询功能，使得数据挖掘更加方便、快捷。它适用于处理大规模数据集，并且能够对海量数据进行存储、查询和分析。在社交应用陌陌的实际应用案例中，Hive数据仓库在处理和分析海量数据方面发挥着关键作用。 #### 数据存储与可靠性 Hive利用Hadoop的分布式存储系统存储海量数据，保证了数据的安全性和可靠性。其良好的扩展性使得存储资源能够随着数据量的增加而灵活扩展。这为处理如陌陌这样的社交平台每天产生的海量数据提供了坚实基础。 #### 数据处理与分析 通过HiveQL（Hive Query Language），可以对原始数据进行多种操作，包括数据筛选、聚合、关联等，使无序数据转化为有序、有价值的信息。这在陌陌中体现为通过分析用户的聊天记录和位置信息等，挖掘用户兴趣爱好和社交行为模式，并提供个性化推荐服务。 #### 数据分区与索引 Hive支持数据分区和索引，这些功能能够有效提升数据查询效率。对于高频访问的热点数据，Hive可以快速响应，为实时业务决策提供支持。在处理速度和查询效率方面，Hive能够满足社交应用对数据处理性能的高要求。 #### Hive数仓分层 在Hive数据仓库的实际应用中，通常会设计数据分层架构，比如ods（操作数据存储）、dw（数据仓库）、app（应用层）。每一层都有其独特的角色和作用，这有助于组织和优化数据处理流程。 - **ods层**：作为数据的入口层，通常用于存储从原始数据源导入的数据。 - **dw层**：为数据仓库层，用于存储经过清洗和转换后的数据，便于进行复杂的数据分析。 - **app层**：应用层，通常存储最终用户可以直接查询和使用的数据。 #### Hive数据仓库实战 通过具体代码示例，我们可以看到Hive数据仓库的使用方法。例如，创建数据表时，可以使用SQL语法对数据字段进行定义，并且进行一些初步的数据处理。通过创建查询表（CTAS），可以对ods层的数据进行转换，存储到dw层中，便于后续的数据分析。 #### 数据分析实例 在实战中，我们可以通过Hive进行多个维度的数据分析，例如： - 每日数据总量 - 每小时消息量趋势 - 按地区统计的发送消息总量 这些分析结果可以帮助优化用户体验，提升业务决策的准确性，增强社交平台的竞争力。 在对Hive数据仓库进行实战操作时，还可以结合可视化工具如Superset或FineBI，将分析结果以图形的方式展示，以便更直观地理解数据。 ### Seo

argodb亲测可是使用hive驱动包，国产argodb的没有什么资料，当时使用的hive的一套语法，我还发布了其他版本的jdbc包，可以查看其他资源

Dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。 DBeaver 是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle, DB2, MSSQL, Sybase, Mimer, HSQLDB, Derby, 以及其他兼容 JDBC 的数据库。DBeaver 提供一个图形界面用来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本，浏览和导出数据，处理BLOB/CLOB 数据，修改数据库结构等等。

DBeaver 通过 JDBC 连接到数据库，可以支持几乎所有的数据库产品，包括：MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle、Db2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Derby 等等。

《DBeaver与Apache Hive连接：64位免安装版详解》 DBeaver是一款功能强大的、跨平台的数据库管理工具，尤其适用于SQL查询和数据库开发。标题中的“dbeaver-ce-4.1.3-win32.win32.x86_64.zip”表明我们讨论的是DBeaver Community Edition的4.1.3版本，专为Windows 64位操作系统设计。"win32.win32.x86_64"这一部分可能有些混淆，通常在Windows平台上，x86_64代表64位系统，而win32可能指的是软件兼容32位系统，但这个特定的版本是为64位系统优化的。"官方64位免安装原版"意味着它是一个便携版，无需安装即可直接运行。 描述中提到的"apache hive 连接客户端"，表明DBeaver可以作为Apache Hive的数据连接工具。Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据ETL（提取、转换、加载）和大数据分析。通过DBeaver，用户可以方便地与Hive交互，执行SQL查询，管理Hive表，并进行数据处理。 标签“dbeaver”、“apache hive”、“sql”和“客户端”进一步明确了该软件的主要特性。DBeaver支持多种数据库，包括关系型数据库和NoSQL数据库，而Apache Hive标签则强调了其对Hadoop生态系统的兼容性。"sql"表明DBeaver提供了SQL支持，使得用户能用SQL语言操作各种数据库。"客户端"一词则暗示DBeaver是一个数据库访问的前端工具，为用户提供图形化的用户界面（GUI）来连接和管理数据库。 在压缩包内，唯一的文件名“dbeaver”可能是指解压后会得到一个名为DBeaver的文件夹或可执行文件，其中包含了完整的DBeaver应用程序。这个绿色版本无需安装，用户只需解压到任何位置，然后运行DBeaver可执行文件，即可启动软件开始使用。 在使用DBeaver连接Apache Hive时，首先需要配置Hive的JDBC驱动，这通常可以在Hive的官方网站上找到。配置完成后，在DBeaver中创建新的数据库连接，选择Hive驱动类型，输入Hive服务器的相关信息，如主机地址、端口、用户名和密码。一旦连接成功，用户就可以在DBeaver的直观界面上浏览Hive数据库结构，编写并执行SQL查询，查看查询结果，以及进行其他数据库管理任务。 总结来说，DBeaver的64位免安装版为开发者和数据分析师提供了一个便捷的途径来连接和操作Apache Hive，使得Hadoop生态系统的数据处理更加直观和高效。无论是在数据探索、数据分析还是数据ETL过程中，DBeaver都展现出了其作为强大数据库管理工具的价值。