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Spark连接hive元数据库(mysql)方法一：1)打开Hivemetastoreroot@head42~hiveservicemetastore&netstatano|grep9083???2)开启spark连接Mysq

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/6d5972fad7cb5d1185a9d1fbec61bc47446.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

ApacheSentry虽然可以将HDFS、Hive与Impala三个组件的权限认证统一，但是只能按照给组授予角色的方式来进行授权，不能直接授权给组中的用户，显得不太灵活。有时候为了兼容已有大数据平台的授权体系，比如只使用Sentry控制Impala服务的权限，而不控制Hive和HDFS服务的权限，希望通过调用Sentry客

一、关系运算：1\.等值比较:        语法：AB        操作类型：所有基本类型        描述:如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE        举例：        Hive(https://www.oschina.net/action/GoT

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/fb84aa43cd6d4fe8b2e4e1ef6869584a.jpg)ApacheHiveTM(文件存储格式)Hive文件存储格式主要包括以下几类：1、TEXTFILE2、SEQUENCEFILE3

日期函数UNIX时间戳转日期函数: from\_unixtime语法:   from\_unixtime(bigint unixtime\, string format\)返回值: string说明: 转化UNIX时间戳（从19700101 00:00:00 UTC到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式举例：hive   selec

一、前提条件　　安装了Zookeeper、Hadoop HDFS HA 安装方法： http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5154325.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fraph

1.介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的。sum,

5步教你将MRS数据导入DWSMapReduce服务（MapReduceService，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据