El cliente colmena cli

El primer cliente de la colmena es la interfaz de línea de comandos de la colmena (CLI). Para dominar los puntos más finos de la colmena cliente CLI, que podría ayudar a examinar la estructura de la colmena (un poco ocupado mirando).

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En la segunda figura, la arquitectura se hace más eficiente para centrarse únicamente en los componentes que se requieren cuando se ejecuta la CLI.

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Estos son los componentes de la colmena que son necesarios cuando se ejecuta la CLI en un clúster Hadoop. A continuación, se ejecuta la colmena en modo local, que utiliza almacenamiento local, en lugar de la HDFS, para sus datos.

Para ejecutar la Colmena de la CLI, se ejecuta el colmena comando y especifique la CLI como el servicio que desea ejecutar. En el siguiente listado, se puede ver el comando que se requiere, así como algunos de nuestros primeros estados HiveQL. (A pasos anotación utilizando el modelo A-B-C está incluido en el listado a dirigir su atención a los comandos de teclado.)

(UN) $ $ HIVE_HOME / bin colmena --service cli(SEGUNDO) hivegt; establecer hive.cli.print.current.db = cierto-(DO) colmena gt (por defecto); CREAR BASE DE DATOS ourfirstdatabase-OKTime tomada: 3.756 segundos(RE) colmena gt (por defecto); USO ourfirstdatabase-OKTime toma: 0.039 segundos(MI) colmena (ourfirstdatabase) gt; CREAR our_first_table TABLA (gt; STRING FirstName, gt; LastNameSTRING, gt; EmployeeId INT) -OKTime tomada: 0.043 secondshive (ourfirstdatabase) gt; dejar-(F) $ Ls /home/biadmin/Hive/warehouse/ourfirstdatabase.dbour_first_table

El primer comando (ver Paso a) comienza la colmena utilizando la CLI $ HIVE_HOME Variable ambiental. los -servicio cli opción de línea de comandos indica al sistema colmena para iniciar la interfaz de línea de comandos, aunque se podría haber elegido otros servidores.

A continuación, en la etapa B, se indica al Colmena CLI para imprimir su base de datos de trabajo actual para que sepa dónde se encuentra en el espacio de nombres. (Esta declaración tendrá sentido tras explicamos cómo utilizar la siguiente orden, por lo que mantener apretado.)

En la etapa C se utiliza el lenguaje de definición de datos de HiveQL (DDL) para crear su primera base de datos. (Recuerde que las bases de datos de la colmena son simplemente espacios de nombres donde las mesas particulares reside- debido a un conjunto de tablas puede ser pensado como una base de datos o esquema, que podría haber utilizado el término ESQUEMA en lugar de BASE DE DATOS para lograr el mismo resultado.).

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Más específicamente, está utilizando DDL para indicar al sistema para crear una base de datos llamada ourfirstdatabase y después de hacer esta base de datos por defecto para la posterior HiveQL DDL comandos utilizando la UTILIZAR comando en el paso D. En la etapa e, crea su primera tabla y darle el nombre (muy apropiado) our_first_table.

(Hasta ahora, es posible que se cree que se parece mucho a SQL, tal vez con un par de pequeñas diferencias en la sintaxis en función del RDBMS que está acostumbrado a -. Y que habría tenido razón) El último comando, en la etapa F, realiza un listado de directorio del directorio de la colmena almacén elegido de manera que se puede ver que our_first_table de hecho se ha almacenado en el disco.

Se establece el hive.metastore.warehouse.dir variable para que apunte al directorio local / Home / BiAdmin / colmena / almacén en su máquina virtual Linux en lugar de utilizar el HDFS como lo haría en un clúster Hadoop adecuada.

Después de crear una tabla, es interesante para ver los metadatos de la tabla. En los entornos de producción, es posible que tenga docenas de mesas o más, por lo que es útil ser capaz de revisar la estructura de la tabla de vez en cuando. Tú doun utilizar un comando HiveQL hacer esto utilizando la CLI de la colmena, pero la interfaz web de la colmena (IBH) Server proporciona una interfaz útil para este tipo de operación.

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Utilizando el HWI Server en lugar de la CLI también puede ser más seguro. Se debe tener cuidado cuando se hizo utilizando la CLI en entornos de producción debido a que la máquina que ejecuta el CLI debe tener acceso a todo el clúster Hadoop.

Por lo tanto, los administradores de sistemas típicamente puesto en marcha herramientas como el shell seguro (ssh) A fin de proporcionar acceso controlado y seguro a la máquina que ejecuta el CLI, así como para proporcionar cifrado de red. Sin embargo, cuando se emplea el servidor de IBH, un usuario sólo puede acceder a los datos de la colmena que permite el servidor a través de IBH su navegador web.