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1.开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.深入源码分析下 HIVE JDBC 的源码超时机制及其如何配置 socketTimeOut
4.apache atlas独立部署（hadoop、hive、安装kafka、源码hbase、安装solr、源码zookeeper）
5.Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇

开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇

       本文将详细介绍如何安装开源数据质量解决方案Apache Griffin。安装卡商源码首先，源码我们需要从GitHub获取源码，安装推荐使用分支griffin-0.2.0-incubating-rc4或tag=griffin-0.2.0-incubating。源码

       安装前，安装请访问官方文档进行参考。源码尽管官方文档不够详细，安装且部分内容可能与实际代码不一致，源码但在安装前阅读代码将有助于理解安装过程。安装

       安装流程如下：

       安装代码模块前，源码确保已按照代码提示修改`env.json`文件。特别注意，将`mail`和`sms`配置从数组改为单个对象，尽管这两个配置在当前版本中未使用，可能为未来添加报警功能预留。

       打包并编译成jar文件，命令如下：`mvn clean package`。博彩源码网站确保在项目根目录执行此命令。

       上传编译后的jar文件到HDFS。

       服务端配置与启动

       安装并配置数据库服务。对于PostgreSQL和MySQL，分别执行`init_quartz.sql`文件以初始化quartz表。

       调整配置文件，包括`sparkJob.properties`、`application.properties`等。具体配置如下：

       - `sparkJob.properties`中可能包括一些特定于Apache Griffin的配置项。

       - `application.properties`中需要配置Hive元数据服务的地址，格式为`hive.metastore.uris = thrift://你的MetaStore地址:`。

       启动服务，执行命令`java -jar service/target/service.jar`。

       前端UI配置与启动

       运行`npm run start`以启动前端UI。

       为了部署生产环境，运行`npm run build`以生成静态文件。将`dist`目录下的静态文件复制到Nginx或其他服务器上。

       部署测试

       最后，访问部署的UI地址。页面成功打开后，配置测量和作业。启动源码mysql如果系统运行正常，表示部署成功。

       请确保在部署前阅读官方文档并参考代码以确保正确的安装和配置。安装过程可能需要根据实际环境进行调整。祝您安装成功！

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中，我们面对了诸多挑战，并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。

       首先，确保Hadoop版本为3.3.5，这是Hive运行的前置需求。紧接着，安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1，与当前的Hadoop版本不符，因此，我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，asp问答 源码下载官方发布的Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，庄家轨距源码删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导，确保了集成过程的顺利进行。

深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut

       深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，从一个常见的问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，这通常意味着操作超时。接下来，让我们回顾JDBC超时机制的相关参数和接口。

       在JDBC中，超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。setStatementTimeout用于设置SQL语句的超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的超时时间。它们的单位都是毫秒。

       在HIVE JDBC中，由于其基于Thrift进行通信，因此对socket级别的超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。

       如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。

apache atlas独立部署（hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper）

       在CentOS 7虚拟机（IP: ...）上部署Apache Atlas，独立运行时需要以下步骤：

       Apache Atlas 独立部署（集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper）

       **前提环境**：Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper（用于Atlas的HBase和Solr）

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS（确保路径存在）

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka（使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh）

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题（如JDK版本兼容、ZooKeeper集成）

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码，选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后，使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后，Apache Atlas将独立运行，与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成，提供数据湖和元数据管理功能。

Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇

       Hive函数分为内置函数与自定义函数，内建函数包括字符、数值、日期与转换等类型。

       自定义函数类似于传统商业数据库中的编译函数，如SQL Server中使用C#解决内建函数无法解决的问题，Oracle中则使用Java编写的Jar扩展功能，Hive中的自定义函数同样依赖Jar，提供Java编写程序以处理内置函数无法达到的功能。

       使用Java编写Hive自定义函数步骤包括：

       1. 常看所有内置与自定义函数。

       2. Java或Scala编写自定义函数。

       3. 使用Eclipse或其他Java编辑工具生成JAR文件。

       4. 将生成的JAR文件放置于HDFS中，Hive即可应用。

       5. 使用Java编写简单的Hive自定义函数，步骤如下：

       5.1 使用Eclipse建立Maven项目。

       5.2 引入特定的Hive/Hadoop JAR。

       5.3 从Hive源代码或Hadoop基类库中寻找所需库。

       5.4 编写简单的大写转换函数。

       5.5 导出Eclipse，导入Hive类路径。

       5.6 定义Hive函数，需带上全路径，即类的包路径。

       5.7 修改Java代码，再执行相关步骤。

       通过以上步骤，成功使用Java编写一个供Hive调用的函数。