Hadoop-15-Hive 元数据管理与存储 Metadata 内嵌模式 本地模式 远程模式 集群规划配置 启动服务 3节点云服务器实测
章节内容
上一节我们完成了:
- Hive中数据导出:HDFS
- HQL操作
- 上传内容至Hive、增删改查等操作
背景介绍
这里是三台公网云服务器,每台 2C4G,搭建一个Hadoop的学习环境,供我学习。
之前已经在 VM 虚拟机上搭建过一次,但是没留下笔记,这次趁着前几天薅羊毛的3台机器,赶紧尝试在公网上搭建体验一下。
注意,如果你和我一样,打算用公网部署,那一定要做好防火墙策略,避免不必要的麻烦!!!
请大家都以学习为目的,也请不要对我的服务进行嗅探或者攻击!!!
但是有一台公网服务器我还运行着别的服务,比如前几天发的:autodl-keeper 自己写的小工具,防止AutoDL机器过期的。还跑着别的Web服务,所以只能挤出一台 2C2G 的机器。那我的配置如下了:
- 2C4G 编号 h121
- 2C4G 编号 h122
- 2C2G 编号 h123

Metastore
在Hive具体的使用中,首先面临的问题是如何定义表结构信息和结构化的数据映射成功。
所谓的映射指的是一种对应关系。在Hive中需要描述清楚表和文件之间的映射关系、列和字段之间的关系等等信息。
这描述映射关系的数据称为Hive的元数据。
所以此数据很重要,因为只有通过查询它才可以确定用户编写SQL和最终操作文件之间的关系。
Metastore三种形式
内嵌模式
内嵌模式是使用Derby数据库来存储元数据,而不需要额外起Metastore服务。数据库和Metastore服务都嵌入在主HiveServer进程中。
该方案为默认,但一次只能和一个客户端连接,适合实验,不适合生产。

本地模式
本地模式不需要单独启动Metastore服务,而是和Hive在同一个进程里的Metastore服务。也就是说当启动Hive服务时,内部会启动一个Metastore服务。

远程模式
远程模式下,需要的单独运行 Metastore服务,每个客户端都在配置文件里配置连接到该Metastore的信息。(推荐生产环境使用)

配置环境
集群规划

同步文件
之前我们完成了单节点的 Hive 部署和测试,现在要改成多集群的。
你可以使用类似于下面的方式,将 Hive 的安装包等内容发送到别的节点上。
将之前的 Hive 文件拷贝到 h121、h122、h123中。
也就是现在要求我们集群中的三台节点都要拥有Hive环境
你可以通过类似于 SCP 的指令完成文件的传输,或者用脚本分发工具也可以。
scp apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz root@h121.wzk.icu:/opt/software
确保你的三台机器都有了Hive的环境,同时不要忘记配置环境变量。
你需要回到之前的章节,完整一系列的配置。不然后续无法进行。
h121节点

h122节点

h123节点

配置注意
这里多唠叨几句,h121、h122、h123的 hive-site.xml 的内容是一样的。
- Hive 环境变量!!!
- hive-site.xml 配置一样!!!
- JDBC 驱动也别忘了!!!

启动服务
h121 & h123
在 h121 和 h123 上启动 MetaData 服务
# 启动 metastore 服务
nohup hive --service metastore &


# 查询9083端口(metastore服务占用的端口)
lsof -i:9083
可以看到服务已经正常的启动了, 查询到了端口服务。

h122
<!-- hive metastore 服务地址 -->
<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://h121.wzk.icu:9083,thrift://h123.wzk.icu:9083</value>
</property>
此时我们在 h122 上启动 Hive
hive
SELECT * FROM emp;
查看连接
我们分别在 h121、h122、h123 上查看端口的信息
lsof -i:9083

相关文章:
Hadoop-15-Hive 元数据管理与存储 Metadata 内嵌模式 本地模式 远程模式 集群规划配置 启动服务 3节点云服务器实测
章节内容 上一节我们完成了: Hive中数据导出:HDFSHQL操作上传内容至Hive、增删改查等操作 背景介绍 这里是三台公网云服务器,每台 2C4G,搭建一个Hadoop的学习环境,供我学习。 之前已经在 VM 虚拟机上搭建过一次&am…...
215.Mit6.S081-实验三-page tables
在本实验室中,您将探索页表并对其进行修改,以简化将数据从用户空间复制到内核空间的函数。 一、实验准备 开始编码之前,请阅读xv6手册的第3章和相关文件: kernel/memlayout.h,它捕获了内存的布局。kernel/vm.c&…...
flask使用定时任务flask_apscheduler(APScheduler)
Flask-APScheduler描述: Flask-APScheduler 是一个 Flask 扩展,增加了对 APScheduler 的支持。 APScheduler 有三个内置的调度系统可供您使用: Cron 式调度(可选开始/结束时间) 基于间隔的执行(以偶数间隔运行作业…...
ApiFox或postman怎么用params类型传输json或集合+json的String类型
你是否碰见过这样的接口? post请求然后传输的参数都要和查询时一样以param形式传参数,那String什么的都好说,传就直接进后台了,那json呢,集合呢,是不是直接给你返400呢. 1.传json如何处理 那我们看看怎么实现,如果你要传json数据,那需要将特殊字符转义,也叫url转码,否则传不…...
数据结构第16节 最大堆
最大堆是一种特殊的完全二叉树数据结构,其中每个父节点的键值都大于或等于其子节点的键值。在Java中,最大堆通常用于实现优先队列,堆排序算法,或者在需要快速访问最大元素的应用场景中。 让我们通过一个具体的案例来说明最大堆的…...
显卡、显卡驱动、cuda、cuDNN之间关系
显卡、显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 是构成高性能计算和深度学习环境的关键组件,它们之间有着紧密的联系。下面是对这些组件及其关系的详细介绍: 显卡(GPU) 显卡,全称为图形处理器(Graphics Processing Unit&…...
Rewrk一个更现代的http框架基准测试实用程序
Rewrk一个更现代的http框架基准测试实用程序。HTTP基准测试(HTTP benchmarking)是一种测量和评估HTTP服务器或应用程序性能指标的活动。其目的是在特定条件下模拟大量用户请求,以测量服务器或应用程序的响应能力、吞吐量、延迟等指标…...
【算法】排序算法介绍 附带C#和Python实现代码
1. 冒泡排序(Bubble Sort) 2. 选择排序(Selection Sort) 3. 插入排序(Insertion Sort) 4. 归并排序(Merge Sort) 5. 快速排序(Quick Sort) 排序算法是计算机科学中的一个基础而重要的部分,用于将一组数据按照一定的顺序排列。下面介绍几种常见的排序算法,…...
360安全浏览器就是不行-python秒破解
下面画框都很容易破解,大家试试...
Python实现傅里叶级数可视化工具
Python实现傅里叶级数可视化工具 flyfish 有matlab实现,我没matlab,我有Python,所以我用Python实现。 整个工具的实现代码放在最后,界面使用PyQt5开发 起源 傅里叶级数(Fourier Series)由法国数学家和物理学家让-巴…...
PDF 分割拆分 API 数据接口
PDF 分割拆分 API 数据接口 文件处理,PDF 高效的 PDF 分割工具,高效处理,可永久存储。 1. 产品功能 高效处理大文件;支持多语言字符识别;支持 formdata 格式 PDF 文件流传参;支持设置每个 PDF 文件的页数…...
【python】随机森林预测汽车销售
目录 引言 1. 数据收集与预处理 2. 划分数据集 3. 构建随机森林模型 4. 模型训练 5. 模型评估 6. 模型调优 数据集 代码及结果 独热编码 随机森林模型训练 特征重要性图 混淆矩阵 ROC曲线 引言 随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法…...
Stable Diffusion教程|练丹师是如何炼丹的Lora模型训练
前言 还记得我们之前就讲过学习SD成为炼丹师不?那么今天就来手把手教大家炼丹,看看同一个角色或某种风格的小模型是如何制作出来的。 目录 1 炼丹介绍 2 环境准备 3 Lora模型训练 **一、**炼丹介绍 什么是炼丹? 早在学习SD地第一篇就…...
QT--SQLite
配置类相关的表,所以我使用sqlite,且QT自带该组件; 1.安装 sqlite-tools-win-x64-3460000、SQLiteExpert5.4.31.575 使用SQLiteExpert建好数据库.db文件,和对应的表后把db文件放在指定目录 ./db/program.db; 2.选择sql组件 3.新…...
【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归!
🍊嗨,大家好,我是小森( ﹡ˆoˆ﹡ )! 易编橙终身成长社群创始团队嘉宾,橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。 易编橙:一个帮助编程小…...
Syslog 管理工具
Syslog常被称为系统日志或系统记录,是一种用来在互联网协议(TCP/IP)的网上中传递记录档消息的标准,常用来指涉实际的Syslog 协议,或者那些提交syslog消息的应用程序或数据库。 系统日志协议(Syslog&#x…...
硅纪元AI应用推荐 | 百度橙篇成新宠,能写万字长文
“硅纪元AI应用推荐”栏目,为您精选最新、最实用的人工智能应用,无论您是AI发烧友还是新手,都能在这里找到提升生活和工作的利器。与我们一起探索AI的无限可能,开启智慧新时代! 百度橙篇,作为百度公司在202…...
Codeforces Round 954 (Div. 3)
🚀欢迎来到本文🚀 🍉个人简介:陈童学哦,彩笔ACMer一枚。 🏀所属专栏:Codeforces 本文用于记录回顾本彩笔的解题思路便于加深理解。 📢📢📢传送阵 A. X Axis解…...
【Django】报错‘staticfiles‘ is not a registered tag library
错误截图 错误原因总结 在django3.x版本中staticfiles被static替换了,所以这地方换位static即可完美运行 错误解决...
LeetCode 算法:二叉树的最近公共祖先 III c++
原题链接🔗:二叉树的最近公共祖先 难度:中等⭐️⭐️ 题目 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点…...
**管线流程**:模型矩阵 × 视图矩阵 × 投影矩阵 × 顶点 → GPU自动完成裁剪/光栅化
一、二进制、八进制、十六进制的转换方法(通俗版) 本质:都是“逢几进一”的计数法,只是“底数”不同(2/8/16)。 二进制(Base-2):只用 0 和 1,是计算机硬件唯一…...
技术创业中的风险管理:从内核开发到商业稳定
技术创业中的风险管理:从内核开发到商业稳定 技术创业的风险挑战 作为一名从Linux内核开发者转型产品经理再到科技创业者的人,我深刻体会到风险管理在技术创业中的重要性。技术创业过程中充满了各种风险,从技术风险到商业风险,从市…...
【OpenClaw企业级智能体实战】第23篇:个人知识库+自动化工作流——让OpenClaw成为你的第二大脑(附second-brain+Obsidian+飞书三合一完整方案)
摘要:长期深耕技术领域的从业者,普遍深陷信息过载困境:海量技术文档、论文、行业动态分散在书签、收藏夹、零散笔记中,传统工具仅能完成信息存储,无法实现语义关联、智能检索与自动迭代。本文基于OpenClaw原生second-brain插件,深度打通Obsidian本地知识图谱与飞书团队协…...
Linux内核死锁检测与Lockdep工具详解
1. Linux内核死锁问题概述在Linux内核开发中,死锁是一个令人头疼的问题。想象一下这样的场景:两个进程就像两个固执的人,各自握着对方想要的东西,却都不愿意先放手,结果就是双方都卡在那里动弹不得。这就是死锁的典型表…...
AI生成教材新玩法,低查重让你的教材更有竞争力!
教材的格式问题常常让编写者感到困惑。比如,标题应该选择多大字号?参考文献是依据GB/T7714还是按照某些出版机构的标准?习题的排版又应选择单栏还是双栏?各种不同的要求让人感到眼花缭乱,而手动调整不仅耗时费力&#…...
linux source命令作用及使用场景
source 是 Linux/Unix 系统中的一个内置 Shell 命令,主要用于在当前 Shell 环境中执行脚本文件(而非启动子 Shell),从而直接影响当前环境(如变量、函数、别名等)。以下是其详细作用及使用场景: …...
高可用外卖返利 CPS 平台:Java 后端异步回调处理机制深度解析
高可用外卖返利 CPS 平台:Java 后端异步回调处理机制深度解析 在构建外卖返利(CPS)系统时,异步回调(Callback)机制是连接用户授权、订单同步与佣金结算的神经中枢。美团、饿了么等平台的用户授权与订单状态…...
【DIY小记】解决MacOS上Edge浏览器bilibili全屏卡顿的问题
近日笔者发现自己Macbook-Pro播放B站视频,全屏的时候必然卡顿,退出全屏就没事。笔者电脑的参数是: 芯片:M3系统:Tahoe 26.4浏览器:Edge 到网上一查发现《Edge浏览器在MacOS 26(Tahoe)系统上看B站卡顿》一…...
AI技术原理--Transformer详解:搞懂AI核心架构
你可能用过GPT,但你知道GPT的全称是什么吗? GPT Generative Pre-trained Transformer Generative:生成式Pre-trained:预训练Transformer:网络结构 Transformer可以说是目前AI最重要的网络架构,它让GPT真正…...
Phi-4-mini-reasoning Chainlit插件开发:集成代码执行与结果可视化
Phi-4-mini-reasoning Chainlit插件开发:集成代码执行与结果可视化 1. 项目概述 Phi-4-mini-reasoning 是一个基于合成数据构建的轻量级开源模型,专注于高质量、密集推理的数据处理能力。作为Phi-4模型家族的一员,它特别强化了数学推理能力…...
