linux访问hive

Ⅰ python与hive

Hive被视为大数据数据仓库的事实标准，能够利用HDFS和Hbase上的数据。一般情况下，Hive主要用于批处理任务，而热查询与数据展示则更多依赖于Impala、Spark sql或Presto。Hive提供三种访问接口：CLI、Web UI和HiveServer2。在Python中访问Hive主要通过两种方式：Hive自带的库和pyhive模块。

在linux环境下进行测试较为理想，Windows环境下的SASL安装可能会遇到编译错误。以下内容将详细解释访问接口的API。

在pyhive中执行SQL，提供了两个API：cursor.execute(sql, parameters=None)和cursor.executemany(sql, [[]])。cursor.execute(operation, params)允许通过params参数执行操作，params可以是单值、元组、列表或字典。而cursor.executemany(operation, params)则使用多组params参数执行操作，返回最终执行结果集。

读取数据API包括：cursor.next()、cursor.fetchone()、cursor.fetchmany()和cursor.fetchall()。其中，cursor.next()返回下一条查询数据，遇到结果集尾部会抛出异常；cursor.fetchone()返回下一条数据，尾部返回None；cursor.fetchmany(size=None)返回指定数量的数据，未指定size时默认为1000行；cursor.fetchall()则返回所有数据，需谨慎使用，以防内存溢出。

查询结果每行数据以元组形式呈现，遵循SQL列顺序。其他API和属性包括：cursor.fetch_logs()获取Hive执行日志，cursor.rownumber属性记录读取数据条数，cursor.rowcount属性尚未实现，返回-1，cursor.description属性提供查询结果元数据，返回列数、列名和数据类型等信息。最后，cursor.cancel()和cursor.close()分别用于取消当前执行的SQL和关闭游标。

Ⅱ 大数据培训都会包括那些课程呢

大数据培训通常包括以下几门课程：

1. Java语言基础课程：

   • JavaSE基础知识：虽然大数据技术对Java的技术要求不高，但学习JavaSE的基础知识，如变量、数据类型、控制结构、函数、类等，可以作为学习大数据的基础。

2. Linux操作系统课程：

   • Linux基础知识：Linux是大数据相关软件运行的基础，因此必须学习Linux的基本操作和命令。
   • Linux系统管理：包括用户管理、权限管理、进程管理、文件系统管理等，这些在大数据环境中都非常重要。

3. 大数据技术知识课程：

   • Hadoop技术：学习Hadoop的分布式文件系统和分布式计算框架，了解Hadoop的架构和基本原理。
   • Hive技术：学习Hive的数据仓库模型、查询语言以及Hive与Hadoop的集成。
   • Hbase技术：了解Hbase的分布式存储模型、数据模型以及Hbase与Hadoop生态的集成。
   • Spark技术：学习Spark的核心概念、API、以及Spark在大数据处理中的应用，如批处理、流处理等。

4. 相关项目操作学习：

   • 大数据项目实践：通过参与实际的大数据项目，将所学知识应用于实践中，提高解决实际问题的能力。
   • 数据分析与可视化：学习如何使用大数据工具进行数据分析，以及如何将分析结果可视化展示。

总结：大数据培训不仅包括Java语言、Linux操作系统等基础课程，还包括Hadoop、Hive、Hbase、Spark等大数据技术知识课程，以及相关的项目操作学习。这些课程旨在帮助学员快速掌握大数据技术，为进入大数据行业做好准备。

Ⅲ 为什么linux的hive无法启动hiveserver2

需要先启动Hive的thriftserver:hiveserver2，然后在beelin命令行中通过!connect jdbc:hive2://localhost:10000 scott tiger org.apache.hive.jdbc.HiveDriver命令来连接Hive.