hivehive访问
你这个问题有问题啊。
第一，mysql是无法直接远程访问hive的，两个是不通的
第二，你的问题可能是hive元数据存放到mysql吧？这个是可以做的，在hive的配置文件hive-site.xml可以配置的哈。
Ⅱ 如何配置hive访问其他服务器的hadoop
修改文件 /etc/profile，添加如下的行：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport ANT_HOME=$HADOOP_HOME/apache-ant-1.7.1export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/contrib/hive/bin:$ANT_HOME/bin
export ANT_LIB=$HADOOP_HOME/apache-ant-1.7.1/lib
export HADOOP=$HADOOP_HOME/bin/hadoop4、修改hive配置文件 /usr/local/hadoop/contrib/hive/conf/hive-default.xml,只要改一个地方，使其内容为：/usr/local/hadoop/contrib/hive/lib/hive_hwi.war。昨天我把它书写成 “hive-hwi.war”,浏览器访问，就只列出文件目录，死活都不对，唉！
5、启动hive web服务： $ hive –service hwi & .监听端口默认是9999，也可以自己到hive-default.xml定制。浏览器的访问url为 http:/hadoop:9999/hwi.
注：hive表的存放地为hdfs,默认是 /user/hive .这个路径只有通过hadoop shell才能看见（不是/usr）
Ⅲ 如何用Hive访问Hadoop上数据
步骤
Hive提供了jdbc驱动，使得我们可以连接Hive并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作，首先我们需要将这些驱动拷贝到报表工程下面，然后再建立连接，最后通过连接进行数据查询。
拷贝jar包到FR工程
将hadoop里的hadoop-common.jar拷贝至报表工程appname/WEB-INF/lib下；
将hive里的hive-exec.jar、hive-jdbc.jar、hive-metastore.jar、hive-service.jar、libfb303.jar、log4j.jar、slf4j-api.jar、slf4j-log4j12.jar拷贝至报表工程appname/WEB-INF/lib下。
配置数据连接
启动设计器，打开服务器>定义数据连接，新建JDBC连接。
在Hive 0.11.0版本之前，只有HiveServer服务可用，在程序操作Hive之前，必须在Hive安装的服务器上打开HiveServer服务。而HiveServer本身存在很多问题（比如：安全性、并发性等）；针对这些问题，Hive0.11.0版本提供了一个全新的服务：HiveServer2，这个很好的解决HiveServer存在的安全性、并发性等问题，所以下面我们分别介绍HiveServer和HiveServer2配置数据连接的方式。
HiveServer
数据库驱动:org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver；
URL:jdbc:hive://localhost:10000/default
注：hive服务默认端口为10000，根据实际情况修改端口；另外目前只支持默认数据库名default，所有的Hive都支持。
测试连接，提示连接成功即可。
4
数据库驱动:org.apache.hive.jdbc.HiveDriver；
URL:jdbc:hive2://localhost:10000/default
注：该连接方式只支持Hive0.11.0及之后版本。
Ⅳ 集群我想连接hive 怎么查找ip地址和端口
1、hive命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入hive--servicecli用于linux平台命令行查询，查询语句基本跟mysql查询语句类似2、hiveweb界面的(端口号9999)启动方式hive–servicehwi&用于通过浏览器来访问hive，
Ⅳ hive的Hive 体系结构
主要分为以下几个部分：
用户接口
用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
元数据存储
Hive 将元数据存储在数据库中，如 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
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapRece 调用执行。
Hadoop
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapRece 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRece 任务）。
Ⅵ 程序中的Hive具体是干什么用的呢
Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapRece，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。
Hive是由FaceBook研发并开源，当时FaceBook使用Oracle作为数仓，由于数据量越来越大，Oracle数仓性能越来越差，没法实现海量数据的离线批量分析，因此基于Hadoop研发Hive，并开源给Apacha。
由于Hive不能实现数据实时查询交互，Hbase可提供实时在线查询能力，因此Hive和Hbase形成了良性互补。Hbase因为其海量数据存储、水平扩展、批量数据处理等优点，也得到了广泛应用。
Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。用户可用Hivesql语言查询，其驱动可将Hivesql语言转换成MR任务，完成数据处理。
【Hive的访问接口】
CLI：是hive提供的命令行工具
HWI：是Hive的web访问接口
JDBC/ODBC：是两种的标准的应用程序编程访问接口
Thrift Server：提供异构语言，进行远程RPC调用Hive的能力。
因此Hiv具备丰富的访问接口能力，几乎能满足各种开发应用场景需求。
【Driver】
是HIVE比较核心的驱动模块，包含编译器、优化器、执行器，职责为把用户输入的Hivesql转换成MR数据处理任务
【Metastore】
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
架构图上面Karmasphere、Hue、Qubole也是访问HIVE的工具，其中Qubole可远程访问HIVE，相当于HIVE作为一种公有云服务，用户可通过互联网访问Hive服务。
Hive在使用过程中出现了一些不稳定问题，由此发展出了Hive HA机制，
Ⅶ 如何访问另一台电脑虚拟机的hive服务
要访问必须满足以下条件现有的主机必须能连接另一台主机另一台主机上的虚机上的虚拟网卡必须使用桥接方式。
Ⅷ Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景
Hive是什么
1）Hive
是建立在Hadoop
(HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库；
2）一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop
中的大规模数据的机制；
3）Hive
定义了简单的类SQL
查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL
的用户查询数据；
4）允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作；
5）Hive没有专门的数据格式（分隔符等可以自己灵活的设定）；
ETL的流程（Extraction-Transformate-Loading）：将关系型数据库的数据抽取到HDFS上，hive作为数据仓库，经过hive的计算分析后，将结果再导入到关系型数据库的过程。
Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库
1）使用HQL作为查询接口；
2）使用HDFS作为存储；
3）使用MapRece作为计算；
Hive应用场景
数据源：
1）文件数据，如中国移动某设备每天产生大量固定格式的文件；
2）数据库
以上两种不同的数据源有个共同点：要使用hive，那么必须要将数据放到hive中；通常采用如下两种方式：
1）文件数据：load到hive
2）数据库:
sqoop到hive
数据的离线处理；
hive的执行延迟比较高，因为hive常用于数据分析的，对实时性要求不高；
hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。
处理数据存放在hive表中，那么前台系统怎么去访问hive的数据呢？
先将hive的处理结果数据转移到关系型数据库中才可以，sqoop就是执行导入导出的操作
Ⅸ hive访问hbase有几种方式
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Rece. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。
Ⅹ 局域网其他人对于hadoop伪分布式上的hive怎么连接hive
熟悉了Sqlserver的sqlserver management studio、Oracle的PL/SQL可视化数据库查询分析工具，在刚开始使用hive、phoenix等类sql组件时，一直在苦苦搜寻是否也有类似的工具，不负所望，SQuirrel Sql client 可视化数据库工具基本可满足要求。 SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端，用JDBC统一数据库访问接口以后，可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL、MSSQL、Hive、Phoenix等支持JDBC访问的数据库。
可直接从官网下载，最新版本3.7.1
hive driver 配置：
下载基于windows的软件包：squirrel-sql-3.7.1-standard.jar
运行SQuirrel Sql Client 程序，增加 hive driver, 如图
双击别名，打开 Sql 查询窗口，创建一个表，Sql如下：
CREATE TABLE web_log(viewTime INT, userid BIGINT, url STRING, referrer STRING, ip STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ';执行：show tables; 能正确显示刚才创建的 web_log 表即ok.