内容概要：本文档详细介绍了在统信操作系统服务器版上搭建Hadoop 3.3.6大数据生态集群的全过程，涵盖虚拟环境准备、基础服务配置与核心组件安装。主要包括：通过NTP实现三台虚拟机（node1-node3）的时间同步；配置静态IP、主机名及SSH免密登录；关闭防火墙并安装JDK 1.8作为运行环境。随后部署Hadoop集群，配置HDFS、YARN、MapReduce的核心参数，并规划NameNode、DataNode、ResourceManager等角色分布。进一步安装Zookeeper 3.5.7实现协同服务，配置myid和集群通信。集成HBase 3.0.0构建分布式列式数据库，依赖HDFS和Zookeeper，并解决HMaster启动问题。安装MySQL 5.7作为元数据存储，用于Hive和Sqoop。部署Hive 3.1.3，配置其连接MySQL元数据库，并演示内部/外部表、分区表及HQL查询操作。利用Sqoop 1.4.7实现MySQL与HDFS/Hive之间的双向数据迁移，解决驱动和权限问题。最后简要介绍Spark 3.3.1的分布式安装与启动。文档还涉及MongoDB 8.0.3的安装与基本操作。; 适合人群：具备Linux操作系统、网络基础和Java开发经验，从事大数据平台搭建、运维或开发的技术人员，尤其是初学者和中级工程师。; 使用场景及目标：①学习和实践Hadoop生态系统各组件（HDFS, YARN, MapReduce, HBase, Hive, Sqoop, Spark, Zookeeper）的单机及集群部署流程；②掌握大数据平台环境配置的关键步骤，如时间同步、SSH免密、环境变量设置；③实现关系型数据库与Hadoop之间的数据导入导出，构建端到端的数据处理管道。; 阅读建议：此文档为实操性极强的安装指南，建议读者严格按照步骤在虚拟环境中进行实践。重点关注配置文件的修改（如core-site.xml, hdfs-site.xml, hive-site.xml等）和环境变量的设置。对于遇到的报错（如“找不到主类”、“权限问题”、“驱动缺失”），应仔细对照文档提供的解决方案进行排查。建议在操作前充分理解各组件的作用及其相互关系。

Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like的语言（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-1.0.0-src.tar.gz"这个压缩包文件，这包含了Hive 1.0.0版本的源代码。对于开发人员和数据分析师来说，理解这个老版本的Hive具有重要意义，因为某些高级功能或特定场景下可能需要依赖旧版本的稳定性和兼容性。 Hive 1.0.0是Hive发展史上的一个重要里程碑。在这个版本中，Hive提供了基本的SQL支持，包括数据查询、聚合、排序、分组等操作。其核心组成部分包括： 1. **元数据存储**：Hive使用MySQL或Derby作为元数据存储，记录表结构、分区信息、字段类型等数据的元信息。 2. **HiveQL**：这是Hive的主要接口，让用户能够使用类似SQL的语法进行大数据查询。尽管HiveQL在功能上与标准SQL有所不同，但它的设计目标是让熟悉SQL的用户能快速上手。 3. **编译器和优化器**：Hive将HQL转换为MapReduce任务，通过编译器解析和优化查询计划，以提高执行效率。 4. **执行引擎**：Hive使用Hadoop MapReduce作为默认的执行引擎，但在后续版本中增加了Tez和Spark作为更高效的执行选项。 5. **Hive CLI**（Command Line Interface）：提供命令行工具进行Hive操作，"bin"目录下的cmd文件即用于此目的。虽然高版本的Hive可能有改进，但有时旧版本的命令行工具可能更适合特定场景，如调试或兼容性问题。 6. **Hive Server**：允许远程客户端通过Thrift协议连接到Hive服务，执行查询和管理任务。 7. **Hcatalog**：作为元数据服务，Hcatalog允许其他工具如Pig和MapReduce共享Hive的元数据，增强数据仓库的互操作性。 8. **分区和桶**：为了提高查询性能，Hive支持按列进行分区和桶划分数据，使查询可以快速定位到特定数据块。 在"apache-hive-1.0.0-src"的压缩包中，除了Hive的源代码之外，通常还包含构建脚本、文档、示例和测试用例。如果你需要在现有环境中使用这个版本的Hive，你需要先解压，然后根据官方文档或指南进行编译和安装。在使用过程中，需要注意版本间的API差异和功能限制，以及与Hadoop版本的兼容性问题。 "apache-hive-1.0.0-src.tar.gz"是研究和部署早期Hive版本的重要资源，对于了解Hive的演变历程、解决特定问题或保持系统后向兼容性都有实际价值。通过深入学习和实践，我们可以更好地掌握大数据处理和分析的核心技术。

Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语言（称为HQL，Hive Query Language）对大规模数据集进行分析和查询。在Hadoop生态系统中，Hive扮演着数据仓库和数据分析的角色，使得非编程背景的用户也能方便地处理大数据。 标题 "apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz" 暗示这是一个Apache Hive的1.2.1版本的二进制分发版，以tar.gz格式打包。这种压缩包通常包含编译好的可执行文件、配置文件、文档和其他运行Hive所需的资源。解压后，你可以找到Hive的完整安装结构，包括bin目录，lib目录，conf目录等。 描述 "apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz" 并没有提供额外的信息，但我们可以推测这个压缩包是为了在Linux或类似环境上部署Hive的。下载并解压后，用户需要配置Hive的配置文件，如`hive-site.xml`，以指向Hadoop的配置和数据存储位置。 标签 "hadoop" 显示了Hive与Hadoop生态系统的紧密联系。Hadoop是分布式存储和计算框架，Hive构建于其之上，利用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为底层存储，并通过MapReduce或更现代的Spark进行分布式处理。 在压缩包的文件名称列表中，"apache-hive-1.2.1-bin" 可能包含以下关键组件： 1. `bin/` - 包含Hive的可执行脚本，如`hive`命令行工具，以及启动Hive服务的脚本。 2. `conf/` - 默认的配置文件，包括`hive-default.xml`和`hive-site.xml`，用户可以在此定制Hive的行为。 3. `lib/` - Hive依赖的所有库文件，包括JAR包，这些是Hive运行所必需的。 4. `docs/` - 用户手册和API文档，帮助开发者和管理员理解和使用Hive。 5. `scripts/` - 脚本和模板，用于初始化数据库、创建表等操作。 6. `metastore/` - 用于存储元数据的目录，元数据包括表的定义、分区信息等。 7. `libexec/` - 内部使用的辅助脚本。 8. `examples/` - Hive查询语言的示例，帮助用户了解HQL的工作方式。 使用Hive时，你需要配置Hadoop的相关路径，如HDFS的名称节点和数据节点，以及YARN（如果使用）的资源管理器地址。此外，还需要设置Hive的 metastore服务，可以选择使用本地的Derby数据库或远程的MySQL等关系型数据库来存储元数据。 一旦配置完成，你可以通过`hive`命令启动Hive交互式shell，或者使用`beeline`（一个JDBC客户端）连接到Hive服务器执行查询。HQL支持多种SQL操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、JOIN等，但它也有一些特有的概念，如外部表、分区表、桶表等，这些都设计用于优化大数据处理。 Apache Hive是Hadoop生态中的重要组件，提供了一个方便的接口，让用户可以使用SQL对大规模数据进行分析，而无需深入理解底层的分布式计算细节。在1.2.1版本中，可能已经包含了对当时Hadoop版本的良好支持，以及一些稳定性改进和新特性。不过，为了保持最佳性能和兼容性，应确保Hive与Hadoop版本相匹配，并时刻关注官方更新以获取最新的安全补丁和功能增强。

可用于在DataGrip连接CDH HIVE，也可以用于在idea或eclipse中连接hive使用，压缩包中包含hive-1.1.0-cdh5.13.2.tar和Cloudera_HiveJDBC_2.5.4.1006，已测试成功，尽情享用！

本文介绍了基于Hive的B站用户行为大数据分析项目。项目需求包括统计B站视频不同评分等级的视频数、上传视频最多的用户Top10及其视频观看次数Top10、每个类别视频观看数Topn、视频分类热度Topn以及视频观看数Topn。文章详细描述了表结构设计，包括user表和video表的字段定义，并提供了创建表和加载数据的SQL语句。最后，通过Hive查询实现了统计分析，如视频观看数Topn、视频分类热度Topn和每个类别视频观看数Topn的查询示例。 在当今数字化时代，大数据的分析应用已经深入到了社会生活的各个方面。针对在线视频平台B站，一个基于Hive的用户行为大数据分析项目就显得格外引人注目。该项目的核心是利用大数据处理技术对B站用户的行为数据进行深入的挖掘和分析，以期达到对用户行为的准确理解和预测。 项目的需求涵盖了多个方面，首先要实现的是统计不同评分等级下的视频数量分布。这个分析可以帮助内容提供者和平台运营者了解用户对不同质量视频的偏好，从而针对性地调整内容策略或推荐机制。接下来的分析目标是确定上传视频最多的用户TOP 10以及他们的视频观看次数TOP 10。通过这样的数据，可以揭示出哪些用户对平台的贡献度最大，以及他们的哪些内容最受观众欢迎。 除此之外，项目还要求分析每个类别视频的观看数TOP n，从而获得关于不同视频类别的热度排行，这有助于揭示哪些内容类别最受欢迎，对于视频分类的优化以及内容推荐系统的改进具有重要的参考价值。视频分类热度TOP n以及每个类别视频观看数TOP n的统计分析，将进一步细化到类别级别，提供更为细致的市场和用户偏好分析。 在实现这些目标的过程中，表结构设计起到了基础性的作用。其中，user表和video表的设计至关重要，因为它们存储了用户和视频的基础数据。User表可能包括用户ID、用户名、注册时间等信息，而video表则可能包括视频ID、上传者ID、视频标题、观看次数、分类等字段。这些表的设计需要考虑到数据的完整性、扩展性、查询效率等多个维度。 创建表和加载数据的SQL语句是实现项目的基础，涉及到数据的存储和准备，保证了后续数据分析的顺利进行。在Hive环境中，通过对表的操作，可以将大量的数据高效地组织起来，为后续的查询分析打下坚实的基础。 Hive查询是实现上述统计分析的关键。Hive的查询语言HiveQL在SQL的基础上进行了一些扩展，以适应大规模数据的存储和查询。通过编写一系列的HiveQL语句，可以对B站视频的数据进行高效处理，得到视频观看数TOP n、视频分类热度TOP n和每个类别视频观看数TOP n等统计结果。 在进行统计分析时，使用Hive的优势在于其能够处理PB级别的数据，且具有良好的扩展性和容错能力。Hive通过将HQL语句转换成MapReduce任务来执行，从而可以利用Hadoop的分布式计算能力。这一点对于处理B站这种视频平台产生的海量用户行为数据来说，是不可或缺的。 本文档所介绍的B站用户行为大数据分析项目，不仅在技术层面展示了如何通过Hive等大数据技术对用户行为数据进行深入分析，而且在应用层面上，为内容提供者、平台运营者乃至整个在线视频行业提供了数据驱动的决策支持。

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。