大数据Hive的简介和安装_03_01
2017-09-03 17:26
555 查看
Hive是hadoop生态系统中必不可少的工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在hadoop分布式文件系统中（HDFS）的数据或其他和hadoop集成的文件系统，如：MapR—Fs、Amazon的S3和像HBase（hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的数据。
•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，并提供类SQL查询功能。
•本质是将SQL转换为MapReduce程序，然后在Yarn上执行。
•Hive的表其实就是HDFS的目录/文件夹。Hive表里的数据相当于文件夹的文件。
为什么要使用Hive???
•操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力
•避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本
•扩展功能很方便
Hive与传统数据库对比
•用户接口，包括 CLI（Shell命令行接口：常用），JDBC/ODBC（跨语言），WebUI（通过浏览器访问 Hive）。
•Thrift服务：thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
•Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
•解释器、编译器、优化器、执行器。它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。
注意：Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）
•Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算。
2、rpm的方式安装
3、解压缩包的方式安装
4、源码编译的方式安装
这里我们采用rpm的方式安装：安装在weekend08节点上。
MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step1、安装server
执行命令: rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
出现冲突的报错！！！
解决方法
首先查询出mysql安装包 rpm -qa | grep mysql
删除冲突的安装包
rpm -e mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 --nodeps
再次执行安装的命令： rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step2、安装 Clinet
执行命令： rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step3、初始化root的密码
执行命令： /usr/bin/mysql_secure_installation 这里的密码为hadoop
step4、设置开机启动
chkconfig mysql on
step5、登录mysql
执行命令： mysql -uroot -phadoop
step6、设置登录权限
mysql> use mysql;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
删除多余会对权限造成影响的数据：mysql> delete from user where host !='%';
这个时候再去执行mysql命令无法进行登录mysql
step7、刷新权限
执行命令：
mysql> flush privileges;
step8、登录mysql
执行命令： mysql -uroot -phadoop
Hive三种方式区别和搭建
1、解压apache-hive-1.2.1-bin.tar到 /usr/local目录下
2、配置Hive的环境变量
执行命令 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.5
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
PATH=.:$HADOOP_HOME/sbin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH
执行命令使其生效 source /etc/profile
3、切换到conf目录下重命名hive-default.xml.template为 hive-site.xml
4、进入hive的客户端
--启动hdfs集群
-- 切换到bin目录下执行 hive命令。
错误信息：原因就是hive下面的这个jline-2.12.jar 版本和yarn的版本不一致导致的。
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
5、再次切换到bin目录下执行 hive命令。
注意：使用默认的derby数据库存元数据信息的情况。
Hive将元数据信息存储在执行hive命令时的那个文件夹下；
也就是说当你在hive的目录下执行 bin/hive命令那么就是在hive的目录下创建一个netastore_db文件夹来存储元数据信息；当你在bin的目录下执行 hive命令那么就是在bin的目录下创建一个netastore_db文件夹来存储元数据信息；
Hive默认使用的数据库为derby；derby的缺点只是适合单链接，不适合多连接；为了适合多连接需要不停过的切换执行hive命令的目录；一旦不停的切换目录执行hive脚本，就不能共享的使用这些表中的数据。
实际开发中我们使用mysql来存储元数据信息。
单用户模式
在weekend09节点上安装hive
1、解压apache-hive-1.2.1-bin.tar到 /usr/local目录下
2、配置Hive的环境变量
执行命令 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.5
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
PATH=.:$HADOOP_HOME/sbin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH
执行命令使其生效 source /etc/profile
3、切换到conf目录下重命名hive-default.xml.template为 hive-site.xml
并添加如下内容
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive_remote/warehouse</value>
//hdfs的一个目录 也就是hive查从hdfs查询数据的文件目录
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name> //
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://weekend08/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=true</value> //mysql在weekend08节点上
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value> #mysql的用户名和密码
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
</configuration>
4、进入hive的客户端
--启动hdfs集群
--将mysql的jar包（mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar）拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
-- 切换到bin目录下执行 hive命令。
报错信息
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
5、再次切换到bin目录下执行 hive命令。
create table tbl（iid int ,age int）;
insert into tbl values （1,2）；
select * from tbl;
查看HDFS以及Yarn的图形化界面
多用户模式
这里用mysql的测试服务器，ip位192.168.222.108建hive_remote数据库，字符集位latine1
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //hdfs的一个目录 也就是hive查从hdfs查询数据的文件目录
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.222.108:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> //mysql在weekend08节点上
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.1.188:9083</value>
</property>
</configuration>
注：这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开，
2）将mysql的驱动jar包添加weekend11（服务器端）节点hive的lib目录下
3）将服务器端的配置文件添加到weekend11节点下的conf目录下。
4）启动hive服务端程序：执行命令
hive --service metastore
这个时候服务一直在后台运行着。
再开一个客户端查看服务是否启动
5）将客户端的配置文件添加到weekend12节点下的conf目录下。
启动客户端前解决启动错误信息问题。
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
6）客户端直接使用hive命令即可
将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分
1）、服务端配置文件
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //存储hive表的HDFS目录
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://weekend08:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
</configuration>
2）、客户端配置文件
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //存储hive表的HDFS目录 与服务器端相同
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://weekend11:9083</value> //服务端的地址
</property>
</configuration>
启动hive服务端程序
hive --service metastore
客户端直接使用hive命令即可
root@my188:~$ hive
Hive history file=/tmp/root/hive_job_log_root_201301301416_955801255.txt
hive> show tables;
OK
test_hive
Time taken: 0.736 seconds
hive>
客户端启动的时候要注意：
[ERROR] Terminal initialization failed; falling back to unsupported
java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found class jline.Terminal, but interface was expected
at jline.TerminalFactory.create(TerminalFactory.java:101)
错误的原因： Hadoop jline版本和hive的jline不一致
Hive简介
•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，并提供类SQL查询功能。•本质是将SQL转换为MapReduce程序，然后在Yarn上执行。
•Hive的表其实就是HDFS的目录/文件夹。Hive表里的数据相当于文件夹的文件。
为什么要使用Hive???
•操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力
•避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本
•扩展功能很方便
Hive与Hadoop的关系
Hive与传统数据库对比
| | Hive | RDBMS |
| 查询语言 | HQL | SQL |
| 数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
| 执行 | MapReduce | Excutor |
| 执行延迟 | 高 | 低 |
| 处理数据规模 | 大 | 小 |
| 索引 | 0.8版本后加入位图索引 | 有复杂的索引 |
Hive的系统架构
•用户接口，包括 CLI（Shell命令行接口：常用），JDBC/ODBC（跨语言），WebUI（通过浏览器访问 Hive）。
•Thrift服务：thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。
•Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
•解释器、编译器、优化器、执行器。它的作用是将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。
注意：Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）
•Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算。
Hive和mysql的安装
Mysql的安装方式
1、yum的安装2、rpm的方式安装
3、解压缩包的方式安装
4、源码编译的方式安装
这里我们采用rpm的方式安装：安装在weekend08节点上。
MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step1、安装server
执行命令: rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
出现冲突的报错！！！
解决方法
首先查询出mysql安装包 rpm -qa | grep mysql
删除冲突的安装包
rpm -e mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 --nodeps
再次执行安装的命令： rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step2、安装 Clinet
执行命令： rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm
step3、初始化root的密码
执行命令： /usr/bin/mysql_secure_installation 这里的密码为hadoop
step4、设置开机启动
chkconfig mysql on
step5、登录mysql
执行命令： mysql -uroot -phadoop
step6、设置登录权限
mysql> use mysql;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
删除多余会对权限造成影响的数据：mysql> delete from user where host !='%';
这个时候再去执行mysql命令无法进行登录mysql
step7、刷新权限
执行命令：
mysql> flush privileges;
step8、登录mysql
执行命令： mysql -uroot -phadoop
安装Hive
首先把之前搭建的集群启动起来。保证ActiveNodes 的三个节点是存活。Hive三种方式区别和搭建
本地模式
在weekend08节点上安装hive1、解压apache-hive-1.2.1-bin.tar到 /usr/local目录下
2、配置Hive的环境变量
执行命令 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.5
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
PATH=.:$HADOOP_HOME/sbin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH
执行命令使其生效 source /etc/profile
3、切换到conf目录下重命名hive-default.xml.template为 hive-site.xml
4、进入hive的客户端
--启动hdfs集群
-- 切换到bin目录下执行 hive命令。
错误信息：原因就是hive下面的这个jline-2.12.jar 版本和yarn的版本不一致导致的。
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
5、再次切换到bin目录下执行 hive命令。
注意：使用默认的derby数据库存元数据信息的情况。
Hive将元数据信息存储在执行hive命令时的那个文件夹下；
也就是说当你在hive的目录下执行 bin/hive命令那么就是在hive的目录下创建一个netastore_db文件夹来存储元数据信息；当你在bin的目录下执行 hive命令那么就是在bin的目录下创建一个netastore_db文件夹来存储元数据信息；
Hive默认使用的数据库为derby；derby的缺点只是适合单链接，不适合多连接；为了适合多连接需要不停过的切换执行hive命令的目录；一旦不停的切换目录执行hive脚本，就不能共享的使用这些表中的数据。
实际开发中我们使用mysql来存储元数据信息。
单用户模式
在weekend09节点上安装hive
1、解压apache-hive-1.2.1-bin.tar到 /usr/local目录下
2、配置Hive的环境变量
执行命令 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.5
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
PATH=.:$HADOOP_HOME/sbin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH
执行命令使其生效 source /etc/profile
3、切换到conf目录下重命名hive-default.xml.template为 hive-site.xml
并添加如下内容
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive_remote/warehouse</value>
//hdfs的一个目录 也就是hive查从hdfs查询数据的文件目录
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name> //
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://weekend08/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=true</value> //mysql在weekend08节点上
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value> #mysql的用户名和密码
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
</configuration>
4、进入hive的客户端
--启动hdfs集群
--将mysql的jar包（mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar）拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
-- 切换到bin目录下执行 hive命令。
报错信息
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
5、再次切换到bin目录下执行 hive命令。
create table tbl（iid int ,age int）;
insert into tbl values （1,2）；
select * from tbl;
查看HDFS以及Yarn的图形化界面
多用户模式
1.Remote一体
这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。这里用mysql的测试服务器，ip位192.168.222.108建hive_remote数据库，字符集位latine1
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //hdfs的一个目录 也就是hive查从hdfs查询数据的文件目录
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.222.108:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> //mysql在weekend08节点上
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://192.168.1.188:9083</value>
</property>
</configuration>
注：这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开，
2.Remote分开
1）将Hive的压缩包解压到weekend11、weekend12 配置环境变量2）将mysql的驱动jar包添加weekend11（服务器端）节点hive的lib目录下
3）将服务器端的配置文件添加到weekend11节点下的conf目录下。
4）启动hive服务端程序：执行命令
hive --service metastore
这个时候服务一直在后台运行着。
再开一个客户端查看服务是否启动
5）将客户端的配置文件添加到weekend12节点下的conf目录下。
启动客户端前解决启动错误信息问题。
解决方法：切换到hadoop的那个jar包目录 /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
删除此目录下的jline-0.9.94.jar 然后将hive的那个高版本的jline-2.12.jar 复制到yarn目录下。
scp -r /usr/local/hive/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop-2.6.5/share/hadoop/yarn/lib
6）客户端直接使用hive命令即可
将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分
1）、服务端配置文件
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //存储hive表的HDFS目录
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://weekend08:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hadoop</value>
</property>
</configuration>
2）、客户端配置文件
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value> //存储hive表的HDFS目录 与服务器端相同
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://weekend11:9083</value> //服务端的地址
</property>
</configuration>
启动hive服务端程序
hive --service metastore
客户端直接使用hive命令即可
root@my188:~$ hive
Hive history file=/tmp/root/hive_job_log_root_201301301416_955801255.txt
hive> show tables;
OK
test_hive
Time taken: 0.736 seconds
hive>
客户端启动的时候要注意：
[ERROR] Terminal initialization failed; falling back to unsupported
java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found class jline.Terminal, but interface was expected
at jline.TerminalFactory.create(TerminalFactory.java:101)
错误的原因： Hadoop jline版本和hive的jline不一致
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- Hive简介、安装及数据导入基本方法
- 01_Oracle简介及安装
- hive安装测试及Hive 元数据的三种存储方式
- 大数据学习前夕[04]:Mysql安装[Hive]
- 在其他机器上安装mysql和hive后设置hive元数据存储为mysql
- ITEXT 使用详解-01 简介与安装
- Hadoop之Hive简介与安装、测试（一）
- java程序员的大数据之路（16）：Hive简介
- 11，数据挖掘环境搭建-hive安装
- Hive简介和安装
- 大数据企业学习篇03_3------hive 高级
- Hive的简介、安装配置
- 基于【CentOS-7+ Ambari 2.7.0 + HDP 3.0】搭建HAWQ数据仓库01 —— 准备环境，搭建本地仓库，安装ambari
- 基于【CentOS-7+ Ambari 2.7.0 + HDP 3.0】搭建HAWQ数据仓库03 —— 安装HAWQ3.0.0
- hadoop2.6.0（单节点）下Sqoop-1.4.6安装与配置（数据读取涉及hadoop、hbase和hive）
- redis安装及数据类型简介(string、list、set、sorted_set、hash)
- Maven战笔记 - 01 简介、安装和配置、入门、坐标和依赖、仓库
- hadoop组件---数据仓库---hive简介
- Hadoop生态系统搭建（3）——数据仓库 Hive 的安装部署与测试