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linux命令hive 查看文件权限的Linux命令

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Python 连接hive（Linux）之所以选择基于Linux系统用Python连接hivelinux命令hive，是因为在window下会出现Hadoop认证失败linux命令hive的问题 。会出现执行python脚本的机器无目标hive的kerberos认证信息类似错误linux命令hive，也会出现sasl调用问题：
该错误我尝试多次，未能解决（有知道window下解决方案的欢迎留言），所以建议使用Linux系统 。
VMware WorkstationUbuntu
网上教程很多，本文推荐一个教程：
主要是以下四个包：
在安装包sasl的过程会出现麻烦，主要是Ubuntu中缺乏sasl.h的问题，这里可以通过下面语句解决
这和centos有一些区别 。
本文是基于本机虚拟机用Python连接的公司测试环境的hive（生产环境和测试环境是有隔离的，生产环境需要堡垒机才能连接）
因缺乏工程和计算机基础的知识，对很多的地方都linux命令hive了解的不够深入 ， 欢迎大神指点，最后向以下两位大佬的帖子致谢：
[1]
[2]
大数据学习需要哪些课程？1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习linux命令hive的基础linux命令hive，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令 。
3、Hadoop
【linux命令hive 查看文件权限的Linux命令】Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce ， HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具 ， 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表 ， 并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析 。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等 。
5、Avro与Protobuf
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具 ， 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能 ， 可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析 。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等 。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括linux命令hive：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法 。
7、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库 ， 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等 。
8、phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法 。
9、Redis
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性 ， 大数据开发需掌握其原理和使用方法 。
linux rhive环境变量怎么设置有几种方法：
1、重新登录linux命令hive；
2、重启机器；
3、使用source命令linux命令hive ， 如：#soure .bash_profile
就可以直接让环境变量的修改生效了 。
4、使用点号也可以让环境变量生效，如：#. .bash_profile
“.” 命令是soure命令的缩写 。
关于linux命令hive和查看文件权限的Linux命令的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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