hive安装与配置详解 hive的安装与配置实验报告

hive日志配置

1. 本地模式（Local Mode）：

hive日志的配置文件放在hive的conf目录

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配置文件名：hive-log4j2.properties

log4j2中，日志共有8个级别，按照从低到高为：ALL < TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL < OFF，一般使用 DEBUG < INFO < WARN < ERROR 这四个级别

配置文件说明可以参考： Log4j.properties配置详解

重要的hive日志配置

property.hive.log.ll 决定了hive的日志级别， property.hive.log.dir 决定了hive的日志存储路径，默认存储在/tmp//hive.log文完全分布式模式是真正的分布式环境，Hive运行在由多台机器组成的Hadoop集群上。在这种模式中，Hadoop集群中的守护进程运行在不同的机器上，数据存储和处理都分布在整个集群中。这种模式提供了的性能和可扩展性，适合用于大规模的生产环境。但是，这种模式的安装和配置比前两种模式复杂得多，需要更多的资源和管理工作。件。得到结果如下:

具体hive日志可以参考 Hive Logging

hive怎么实现update作

在本地模式中，Hive运行在单个机器的本地文件系统中，这通常用于开发和测试。这种安装模式不需要Hadoop集群，Hive会使用内置的Derby数据库作为元数据存储。由于在这种模式下，Hive只使用本地文件系统，因此它的处理能力和可扩展性都受到限制。对于小规模的数据处理和学习目的，本地模式是一个很好的选择。

数据更新是一种常见的作，然后数据仓库的概念一般要求的是数据是集成、稳定的。HIVE作为一种分布式环境下以HDFS为支撑的数据仓库，它同样更多的要求似乎这样作，HIVE对UPDATE作就非常好的。其实经过实验，发现HIVE的更新机制速度非常的慢，在一个仅仅为6行的数据测试，其花费时间也要180S，这种效率肯定是无法忍受的。猜测其原因可能需要读出原有的表，进行更新，然后再写回HDFS？仅仅是猜测而已。数据是不可变的。

写入更新作命令: update set name ='' where id =1;

hive.support.concurrency – true

如以简单的表进行实验:(id int ,name string) , 随意导入几条数据,进行测试.

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。

hive的安装模式有哪些

按照网上办法进行设置.

Hive的安装模式主要有三种：本地模式（Local Mode），伪分布式模式（Pseudo-Distributed Mode）和完全分布式模式（Fully-Distributed Mode）。

同样在建表后面添加: stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true'); 以支持ACID的要求.

2. 伪分布式模式（Pseudo总的来说，选择哪种安装模式取决于你的需求和资源。如果你只是进行小规模的数据处理和学习，本地模式就足够了。如果你需要更好的性能和可扩展性，但是资源有限，可以选择伪分布式模式。如果你处理的是大规模的数据，并且有足够的资源，完全分布式模式是选择。-Distributed Mode）：

伪分布式模式是在单个机器上模拟分布式环境的运行方式。在这种模式中，Hive运行在Hadoop集群上，但是该集群中的所有守护进程都在同一台机器上运行。与本地模式相比，伪分布式模式使用了Hadoop的HDFS作为存储，因此具有更好的可扩展性和性能。此外，Hive可以使用MySQL等更强大的数据库作为元数据存储，而不是内置的Derby数据库。这种模式适合用于开发和测试环境，以及对性能和可扩展性有一定要求的环境。

3. 完全分布式模式（Fully-Distributed Mode）：