当前位置： 首页 > news >正文

网站开发就业前景搜索引擎营销怎么做

news 2025/7/20 15:01:33
网站开发就业前景,搜索引擎营销怎么做,山西住房建设部网站,网址复制目录 Part.01 关于HDP Part.02 核心组件原理 Part.03 资源规划 Part.04 基础环境配置 Part.05 Yum源配置 Part.06 安装OracleJDK Part.07 安装MySQL Part.08 部署Ambari集群 Part.09 安装OpenLDAP Part.10 创建集群 Part.11 安装Kerberos Part.12 安装HDFS Part.13 安装Ranger …

目录
Part.01 关于HDP
Part.02 核心组件原理
Part.03 资源规划
Part.04 基础环境配置
Part.05 Yum源配置
Part.06 安装OracleJDK
Part.07 安装MySQL
Part.08 部署Ambari集群
Part.09 安装OpenLDAP
Part.10 创建集群
Part.11 安装Kerberos
Part.12 安装HDFS
Part.13 安装Ranger
Part.14 安装YARN+MR
Part.15 安装HIVE
Part.16 安装HBase
Part.17 安装Spark2
Part.18 安装Flink
Part.19 安装Kafka
Part.20 安装Flume

十五、安装HIVE

1.配置MetaStore

利用ambari创建的MySQL作为MetaStore，创建用户hive及数据库hive

mysql -uroot -p
CREATE DATABASE hive;
CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'lnyd@LNsy115';
GRANT ALL ON hive.* TO 'hive'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

2.安装

在服务中添加Hive
在这里插入图片描述
安装hive时需要同步安装Tez
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
DATABASE
Hive Database：Existing MySQL / MariaDB
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
安装完成后，需要按照提示将hdfs、yarn等服务进行重启。
Ambari安装后，Hive使用了Tez作为计算引擎，也可以修改为MR或Spark，在配置文件中调整，/usr/hdp/3.1.5.0-152/hive/conf/hive-site.xml

   <property><name>hive.execution.engine</name><value>tez</value></property>

3.高可用

(1)MetaSore HA

ACTIONS->Add Hive Metastore
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
重启相关服务后完成HA启用。
在这里插入图片描述

(2)HiveServer2 HA

ACTIONS->Add HiveServer2
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
重启HIVE和Tez服务后完成HA启用。
在这里插入图片描述

4.Ranger授权

在Ranger上新建策略完成对租户的授权
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
权限策略可以精细到列

5.常用指令

(1)CLI连接

类似于mysql的命令行工具，但是只能操作本地的Hive服务，无法通过JDBC连接远程服务，且sql执行结果没有格式化，看起来不是很直观。
先用keytab登录，使用hive客户端进入

kinit -kt /etc/security/keytabs/hive.service.keytab hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM
hive

在这里插入图片描述
可以设置一些基本参数，让hive使用起来更便捷：
让提示符显示当前库

set hive.cli.print.current.db=true;

显示查询结果时显示字段名称

set hive.cli.print.header=true;

设置只对当前会话有效，重启hive会话后就失效。
创建测试数据库test_hive_db

create database test_hive_db;

在这里插入图片描述
查看数据库的信息

desc database test_hive_db;

在这里插入图片描述
从输出结果看，测试数据库test_hive_db存储在hdfs上，位置为hdfs://hdp315/warehouse/tablespace/managed/hive/test_hive_db.db

(2)Beeline连接

HiveServer2支持一个新的命令行Shell，称为：Beeline，后续将会使用Beeline替代Hive CLI。Beeline基于SQLLine CLI的JDBC客户端。Hive CLI和Beeline都属于命令行操作模式，主要区别是Hive CLI只能操作本地的Hive服务，而Beeline可以通过JDBC连接远程服务。
开启了kerberos认证的hadoop集群，hive默认使用kerberos认证。先以hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM身份登录，创建数据库hive_db_tenant1和tenant2、表hive_table_tenant1和hive_table_tenant2，在ranger上分别将两个租户赋权到对应的数据库上，然后以tenant1身份连接，分别尝试连接两个数据库，看是否有权限访问

kinit -kt /etc/security/keytabs/hive.service.keytab hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM
beeline -u 'jdbc:hive2://hdp01.hdp.com:2181,hdp02.hdp.com:2181,hdp03.hdp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2;principal=hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM'
create database hive_db_tenant1;
create database hive_db_tenant2;
create table hive_db_tenant1.hive_table_tenant1 (id int,name string,address string,phone string);
create table hive_db_tenant2.hive_table_tenant2 (id int,name string,address string,phone string);
kdestroy
kinit -kt /root/keytab/tenant1.keytab tenant1
beeline -u 'jdbc:hive2://hdp01.hdp.com:2181,hdp02.hdp.com:2181,hdp03.hdp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2;principal=hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM'
describe hive_db_tenant1.hive_table_tenant1;
describe hive_db_tenant2.hive_table_tenant2;

在这里插入图片描述
从结果看，无法访问hive_table_tenant2的表。

(3)导入数据等测试

生成6GB大小的文件

#!/bin/bash
cat /dev/null  > /root/bigFile.txt
for((i=1;i<=100000000;i++));
doecho "$i,testname$i,testaddress$i,testphonenumber$i" >> /root/bigFile.txt;
done

本次测试使用tenant1

kinit -kt /root/keytab/tenant1.keytab tenant1
hdfs dfs -put /root/bigFile.txt /testhdfs/tenant1
beeline -u 'jdbc:hive2://hdp01.hdp.com:2181,hdp02.hdp.com:2181,hdp03.hdp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2;principal=hive/hdp01.hdp.com@HDP315.COM'
set tez.queue.name=tenant1;

① 导入测试
测试一次性导入和切分导入的性能
新建表，用于一次性导入

CREATE TABLE `test_tenant1_one`(
`id` int,
`name` string, 
`address` string, 
`phone` string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'hdfs://hdp315/testhdfs/tenant1/test_tenant1_one.db';

执行导入

LOAD DATA INPATH 'hdfs://hdp315/testhdfs/tenant1/bigFile.txt' INTO TABLE hive_db_tenant1.test_tenant1_one;

在这里插入图片描述
新建表，用于分桶导入，分桶的实质就是对分桶的字段做了hash，然后存放到对应文件中，所以说如果原有数据没有按key hash，需要在插入分桶的时候hash，也就是说向分桶表中插入数据的时候必然要执行一次MAPREDUCE，这也就是分桶表的数据基本只能通过从结果集查询插入的方式进行导入

CREATE TABLE `test_tenant1_bucket`(
`id` int,
`name` string, 
`address` string, 
`phone` string
)
CLUSTERED BY(id) INTO 16 buckets 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'hdfs://hdp315/testhdfs/tenant1/test_tenant1_bucket.db';

执行导入

INSERT OVERWRITE TABLE test_tenant1_bucket SELECT * FROM test_tenant1_one;

在这里插入图片描述
此时，分桶后的文件会分成16个分片
在这里插入图片描述
② 查询测试
对测试的数据库进行查询操作

SELECT SUM(id) FROM hive_db_tenant1.test_tenant1_bucket;

在这里插入图片描述

6.常见报错

(1)提示没有权限调用default队列

Select查询不报错，但count、insert、load等操作需要调用tez引擎时会报错
报错信息：

ERROR : Job Submission failed with exception 'java.io.IOException(org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: User hive does not have permission to submit application_1678378182198_0002 to queue default

在这里插入图片描述
默认调用的是default队列，需要手工指定使用的队列
mr指定队列：

set mapreduce.job.queuename=tenant1;

tez指定队列：

set tez.queue.name=tenant1;
http://www.shuangfujiaoyu.com/news/29161.html

相关文章：

  • 自建淘宝客APP网站模板友链交换网站
  • 特色网站模板友链交易
  • 呼和浩特免费制作网站手机百度助手
  • 国外域名注册商排名深圳市企业网站seo营销工具
  • 移动端适配seo在线优化工具 si
  • 兰州城关区建设局网站最近一周的新闻热点事件
  • 山东省住房和城乡建设厅服务网站公关公司一般收费标准
  • wordpress分级访问权限常用的seo查询工具有哪些
  • 公司对网站排名如何做绩效海南seo顾问服务
  • 推广网站有哪些方式珠海网站建设优化
  • 网站建设的培训的感受哪些网站有友情链接
  • 秦皇岛商联网络科技有限公司百度seo优化排名如何
  • 做瞹瞹瞹免费网站宁波seo外包推广渠道
  • 网站title如何修改中山口碑seo推广
  • php做购物网站八大营销方式有哪几种
  • 如何设置自己的网站谷歌全球营销
  • 沧州做英文网站哪家公司好学seo推广
  • 网站友情链接怎么弄专门看网站的浏览器
  • wordpress 哪些网站关于搜索引擎的搜索技巧
  • 网站产品标题怎么写著名的网络营销案例
  • 学做效果图网站网页制作用什么软件做
  • java 建设一个网站百度霸屏培训
  • 做网站 商标分类自己做网站建设
  • 做网站开发的经营范围如何建网站要什么条件
  • 龙岗 网站建设免费创建个人博客网站
  • 做建材交易网站的上市公司个人对网络营销的看法
  • 安卓市场网站建设seo网站优化培训怎么样
  • 网站简介如何做的有创意灰色项目推广渠道
  • 做网站宁夏微信软文模板
  • 销售机械设备做网站青岛网站优化公司