醫療數倉Hive安裝部署

Hive安裝部署

Hive安裝部署
1)把hive-3.1.3.tar.gz上傳到linux的/opt/software目錄下
2)解壓hive-3.1.3.tar.gz到/opt/module/目錄下面

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/hive-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

3)修改hive-3.1.3-bin.tar.gz的名稱為hive

[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.3-bin/ /opt/module/hive

4)修改/etc/profile.d/my_env.sh,添加環境變量

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加內容
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

重啟Xshell對話框或者source一下 /etc/profile.d/my_env.sh文件,使環境變量生效。

[atguigu@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

5)解決日志Jar包沖突,進入/opt/module/hive/lib目錄

[atguigu@hadoop102 lib]$ mv log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar.bak

2.2 Hive元數據配置到MySQL
2.2.1 拷貝驅動
將MySQL的JDBC驅動拷貝到Hive的lib目錄下。

[atguigu@hadoop102 lib]$ cp /opt/software/mysql/mysql-connector-j-8.0.31.jar /opt/module/hive/lib/

2.2.2 配置Metastore到MySQL
H I V E H O M E / c o n f 目錄下新建 h i v e ? s i t e . x m l 文件。 [ a t g u i g u @ h a d o o p 102 c o n f ] HIVE_HOME/conf目錄下新建hive-site.xml文件。 [atguigu@hadoop102 conf] HIVEH?OME/conf目錄下新建hive?site.xml文件。[atguigu@hadoop102conf] vim hive-site.xml
添加如下內容。

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!--配置Hive保存元數據信息所需的 MySQL URL地址--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;allowPublicKeyRetrieval=true</value></property><!--配置Hive連接MySQL的驅動全類名--><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value></property><!--配置Hive連接MySQL的用戶名 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value></property><!--配置Hive連接MySQL的密碼 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>000000</value></property><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/user/hive/warehouse</value></property><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value></property><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>hadoop102</value></property><property><name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name><value>false</value></property><property><name>hive.cli.print.header</name><value>true</value></property><property><name>hive.cli.print.current.db</name><value>true</value></property>
</configuration>

2.3 啟動Hive
2.3.1 初始化元數據庫
1)登陸MySQL

[atguigu@hadoop102 conf]$ mysql -uroot -p000000

2)新建Hive元數據庫

mysql> create database metastore;

3)初始化Hive元數據庫

[atguigu@hadoop102 conf]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose

4)修改元數據庫字符集
Hive元數據庫的字符集默認為Latin1,由于其不支持中文字符,所以建表語句中如果包含中文注釋,會出現亂碼現象。如需解決亂碼問題,須做以下修改。
修改Hive元數據庫中存儲注釋的字段的字符集為utf-8。
(1)字段注釋

mysql> use metastore;
mysql> alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;

(2)表注釋

mysql> alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE mediumtext character set utf8;

4)退出mysql

mysql> quit;

2.3.2 啟動Hive客戶端
1)啟動Hive客戶端

[atguigu@hadoop102 hive]$ hive

2)查看一下數據庫

hive (default)> show databases;
OK
database_name
default
Time taken: 0.955 seconds, Fetched: 1 row(s)

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/64999.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/64999.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/64999.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

通俗易懂的講一下Vue的雙向綁定和React的單向綁定

1.Vue 的雙向綁定&#xff1a; <template><!-- 輸入框和數據自動綁定&#xff0c;就像連體嬰兒&#xff0c;一個動另一個也動 --><input v-model"message"><p>{{ message }}</p><!-- 完整表單示例 --><form><!-- 所有…

使用setup.py打包 HuggingFace PEFT 項目詳解:pip install peft的幕后流程

使用 setup.py 打包 HuggingFace PEFT 項目詳解 Source: https://github.com/huggingface/peft/blob/main/setup.py 1. 項目簡介 HuggingFace 的 PEFT&#xff08;Parameter-Efficient Fine-Tuning&#xff09;庫是一個用于高效參數微調的 Python 工具包&#xff0c;支持多種…

BP神經網絡的反向傳播算法

BP神經網絡&#xff08;Backpropagation Neural Network&#xff09;是一種常用的多層前饋神經網絡&#xff0c;通過反向傳播算法進行訓練。反向傳播算法的核心思想是通過計算損失函數對每個權重的偏導數&#xff0c;從而調整權重&#xff0c;使得網絡的預測輸出與真實輸出之間…

線程池的創建規范

第1章&#xff1a;引言——為什么使用線程池&#xff1f; 1.1 線程池的概念 線程池是一個容器&#xff0c;用來管理多個工作線程&#xff0c;它通過對線程的管理、復用來提高系統性能。線程池的核心理念是將線程的創建、銷毀、復用等操作交給線程池來管理&#xff0c;避免了頻…

【藍橋杯比賽-C++組-經典題目匯總】

1. 最短路 題目描述&#xff1a; 如下圖所示&#xff0c;G是一個無向圖&#xff0c;其中藍色邊的長度是1、橘色邊的長度是2、綠色邊的長度是3。 則從 A 到 S 的最短距離是多少&#xff1f; #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const i…

活動預告 | Microsoft 安全在線技術公開課:通過擴展檢測和響應抵御威脅

課程介紹 通過 Microsoft Learn 免費參加 Microsoft 安全在線技術公開課&#xff0c;掌握創造新機遇所需的技能&#xff0c;加快對 Microsoft Cloud 技術的了解。參加我們舉辦的“通過擴展檢測和響應抵御威脅”技術公開課活動&#xff0c;了解如何更好地在 Microsoft 365 Defen…

第八節:GLM-4v-9b模型的大語言模型源碼解讀(ChatGLMForConditionalGeneration)

文章目錄 前言一、ChatGLMForConditionalGeneration類源碼解讀1、ChatGLMForConditionalGeneration類源碼2、self.transformer方法源碼3、loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)方法Demo二、ChatGLMModel類源碼解讀三、GLMTransformer結構源碼解讀四、GLMBlock結構源…

Windows onnxruntime編譯openvino

理論上來說&#xff0c;可以直接訪問 ONNXRuntime Releases 下載 dll 文件&#xff0c;然后從官方文檔中下載缺少的頭文件以直接調用&#xff0c;但我沒有嘗試過。 1. 下載 OpenVINO 包 從官網下載 OpenVINO 的安裝包并放置在 C:\Program Files (x86) 路徑下&#xff0c;例如…

Vue3 中的插槽

Vue3 中插槽的使用&#xff0c;插槽是 Vue 中的一個特別特性&#xff0c;插槽就是模版內容。例如<h1>標題 1</h1>標題 1 就是插槽&#xff0c;Vue 是無法識別模板內容的&#xff0c;只能通過屬性進行傳遞。Slot 主要包括默認、具名和作用域。Slot開發起來難度不大&…

01.02周四F34-Day43打卡

文章目錄 1. 地是濕的。昨晚估計下雨了。2. 你可能把包丟在餐廳里了吧?3. 她說他可能誤了航班。4. 我本來應該早點來的,但路上特別堵。5. 約翰可能在那次事故中受了重傷。6. 這是一個情景對話7. 我本可以走另一條路的。8. 我準是瘦了不少,你看我這褲子現在多肥。9. 錢沒了!會…

深度學習:基于MindSpore NLP的數據并行訓練

什么是數據并行&#xff1f; 數據并行&#xff08;Data Parallelism, DP&#xff09;的核心思想是將大規模的數據集分割成若干個較小的數據子集&#xff0c;并將這些子集分配到不同的 NPU 計算節點上&#xff0c;每個節點運行相同的模型副本&#xff0c;但處理不同的數據子集。…

五類推理(邏輯推理、概率推理、圖推理、基于深度學習的推理)的開源庫 (一)

在開發中&#xff0c;有一些開源庫可以實現不同類型的推理&#xff0c;包括邏輯推理、概率推理、圖推理、基于深度學習的推理等。以下是五類推理&#xff08;邏輯推理、概率推理、圖推理、基于深度學習的推理&#xff09;的現成開源庫&#xff0c;它們各自的功能、特點和適用場…

高等數學學習筆記 ? 函數的極限

1. 函數的極限定義 備注&#xff1a;已知坐標軸上一點&#xff0c;則&#xff1a; ①&#xff1a;的鄰域&#xff1a;指附近的開區間&#xff0c;記作。 ②&#xff1a;的去心鄰域&#xff1a;指附近的開區間&#xff0c;但不包含&#xff0c;記作。 ③&#xff1a;的鄰域&…

Python用K-Means均值聚類、LRFMC模型對航空公司客戶數據價值可視化分析指標應用|數據分享...

全文鏈接&#xff1a;https://tecdat.cn/?p38708 分析師&#xff1a;Yuling Fang 信息時代的來臨使得企業營銷焦點從產品中心轉向客戶中心&#xff0c;客戶關系管理成為企業的核心問題&#xff08;點擊文末“閱讀原文”獲取完整代碼數據&#xff09;。 客戶關系管理的關鍵是客…

【前端系列】優化axios響應攔截器

文章目錄 一、前言&#x1f680;&#x1f680;&#x1f680;二、axios響應攔截器&#xff1a;??????2.1 為什么前端需要響應攔截器element ui的消息組件 一、前言&#x1f680;&#x1f680;&#x1f680; ?? 回報不在行動之后&#xff0c;回報在行動之中。 這個系列可…

【 IEEE 獨立出版 · EI核心、Scopus穩定檢索 】第二屆算法、軟件工程與網絡安全國際學術會議(ASENS 2025)

ASENS 2025 第二屆算法、軟件工程與網絡安全國際學術會議 2025 2nd International Conference on Algorithms, Software Engineering and Network Security 中國 廣州 2025年3月21-23日 會議官網&#xff1a;www.ic-asens.org IEEE 獨立出版 EI核心、Scopus快速…

/ete/security/limits.conf參數詳解

/ete/security/limits.conf配置文件 內容如下&#xff1a; * soft nofile 65535 * hard nofile 65535參數詳解 *: 表示對所有用戶生效soft: 表示軟限制&#xff0c;即用戶可以通過ulimit命令自行調整該值hard: 表示硬限制&#xff0c;即用戶無法通過ulimit命令將該值調整超過…

#Vue3篇: 無感刷新token的原理JSESSIONID無感刷新和JWT接口刷新

基于這個后端是怎么更新token的 為了理解后端是如何更新 Token 的&#xff0c;我們需要考慮一個典型的基于 Token 的身份驗證流程&#xff0c;特別是涉及 JSESSIONID 和自定義 Token&#xff08;如 JWT, JSON Web Token&#xff09;的情況。 下面我將介紹兩種常見的更新 Token …

模塊化通訊管理機在物聯網系統中的應用

安科瑞劉鴻鵬 摘要 隨著能源結構轉型和智能化電網的推進&#xff0c;電力物聯網逐漸成為智能電網的重要組成部分。本文以安科瑞ANet系列智能通信管理機為例&#xff0c;探討其在電力物聯網中的應用&#xff0c;包括數據采集、規約轉換、邊緣計算、遠程控制等技術實踐&#…

Python基于Gradio可視化部署機器學習應用

Gradio 是一個用于快速創建機器學習模型和用戶界面之間交互的 Python 庫。它允許你無需編寫大量前端代碼&#xff0c;就能將機器學習模型部署為可交互的網頁應用。以下是一個基于 Gradio 可視化部署機器學習應用的基本步驟&#xff1a; 安裝 Gradio&#xff1a; 首先&#xff0…