开源大数据集群部署（十八）Hive 安装部署

news2024/10/1 17:29:28

作者：櫰木

1 创建hive Kerberos主体

bash /root/bigdata/getkeytabs.sh /etc/security/keytab/hive.keytab hive

2 安装

在hd1.dtstack.com主机root权限下操作：

  • 解压包
[root@hd3.dtstack.com software]# tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C  /opt
ln -s /opt/apache-hive-3.1.2-bin /opt/hive
  • 设置环境变量
[root@hd3.dtstack.com software]# source /etc/profile
  • 修改hive-env.sh
[root@hd3.dtstack.com conf]# cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf
[root@hd3.dtstack.com conf]# cat >hive-env.sh<<EOF
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export HIVE_HOME=/opt/hive
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/conf
if [ "$SERVICE" = "hiveserver2" ] ; then
        HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9611   -javaagent:/opt/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9511:/opt/prometheus/hiveserver2.yml"
fi
if [ "$SERVICE" = "metastore" ] ; then
        HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false    -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9606   -javaagent:/opt/prometheus/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=9506:/opt/prometheus/hive_metastore.yml"
fi
 
 
TEZ_CONF_DIR=/opt/tez/conf/tez-site.xml
TEZ_JARS=/opt/tez
EOF
  • 修改hive-site.xml（含kerberos配置）
[root@hd1.dtstack.com conf]# cat >hive-site.xml<<EOF
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hd1.dtstack.com:3306/metastore?allowPublicKeyRetrieval=true</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.cluster.delegation.token.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.thrift.DBTokenStore</value>
        <description>Hive defaults to MemoryTokenStore, or ZooKeeperTokenStore</description>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.thrift.impersonation.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.scratchdir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.reloadable.aux.jars.path</name>
        <value>/user/hive/udf</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.dynamic.partition</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
        <value>nonstrict</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.webui.host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.webui.port</name>
        <value>10002</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>hd1.dtstack.com:2181,hd3.dtstack.com:2181,hd2.dtstack.com:2181</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
        <value>300</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.async.exec.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.timeout</name>
        <value>3600000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.session.check.interval</name>
        <value>60000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.enable.doAs</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.merge.mapfile</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.merge.size.per.task</name>
        <value>256000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage</name>
        <value>0.9</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.mapjoin.smalltable.filesize</name>
        <value>25000000L</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage</name>
        <value>0.55</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.merge.mapredfiles</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode</name>
        <value>100</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.max.dynamic.partitions</name>
        <value>1000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
        <value>100000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapred.reduce.tasks</name>
        <value>-1</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.bytes.per.reducer</name>
        <value>64000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.max</name>
        <value>1099</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size</name>
        <value>20000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.executor.cores</name>
        <value>4</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.executor.memory</name>
        <value>456340275B</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.driver.memory</name>
        <value>966367641B</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.yarn.driver.memoryOverhead</name>
        <value>102000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>spark.yarn.executor.memoryOverhead</name>
        <value>76000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.map.aggr</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.map.aggr.hash.percentmemory</name>
        <value>0.5</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.merge.sparkfiles</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.merge.smallfiles.avgsize</name>
        <value>16000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.fetch.task.conversion</name>
        <value>minimal</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.fetch.task.conversion.threshold</name>
        <value>32000000</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
        <value>600s</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.operation.timeout</name>
        <value>6h</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.timeout</name>
        <value>3600000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.idle.session.check.operation</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.webui.max.threads</name>
        <value>50</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.connect.retries</name>
        <value>10</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.stats.autogather</name>
        <value>false</value>
    </property>
 
 
       <property>
       <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>
            <value>true</value>-->
       </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.execution.engine</name>
        <value>tez</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hd1.dtstack.com:9083</value>
        <description>A comma separated list of metastore uris on which metastore service is running</description>
    </property>
 
 
    <!-- hive开启kerberos -->
 
    
 
    <!-- hivemetastore conf -->
    <property>
        <name>hive.metastore.sasl.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.sasl.qop</name>
        <value>auth</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.kerberos.keytab.file</name>
        <value>/etc/security/keytab/hive.keytab</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.kerberos.principal</name>
        <value>hive/_HOST@DTSTACK.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.authentication</name>
        <value>kerberos</value>
    </property>
 
    <!-- hiveserver2 conf -->
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authenticator.manager</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.HadoopDefaultMetastoreAuthenticator</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authorization.auth.reads</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.security.metastore.authorization.manager</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.StorageBasedAuthorizationProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.allow.user.substitution</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.pre.event.listeners</name>
        <value>org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.AuthorizationPreEventListener</value>
    </property>
 
 
    <property>
        <name>hive.server2.authentication.kerberos.principal</name>
        <value>hive/_HOST@DTSTACK.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.authentication.kerberos.keytab</name>
        <value>/etc/security/keytab/hive.keytab</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
        <value>hiveserver2</value>
</property>
</configuration>
EOF
  • 创建hdfs相关目录
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -mkdir -p  /user/hive/warehouse
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -mkdir /tmp
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -chmod g+w /tmp  /user/hive/warehouse
[root@hd3.dtstack.com conf]# hdfs dfs -chmod 777  /user/hive/warehouse
  • 添加驱动
[root@hd3.dtstack.com conf]# cp /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib
[root@hd3.dtstack.com conf]# cp /opt/hadoop/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib
[root@hd3.dtstack.com conf]# chown -R hive:hadoop /opt/apache-hive-3.1.2-bin

3 hive初始化

  • 在hd1.dtstack.com主机上创建hive元数据库
mysql> create database metastore;
create user 'hive'@'%' identified by '123456';
grant all privileges on metastore.* to 'hive'@'%' ;

在这里插入图片描述

说明：

  • 创建的元数据名是metastore
  • 登录用户使用的mysql root权限，在生产中建议使用hive专属mysql用户
  • 在hd1.dtstack.com主机上初始化hive
[root@hd3.dtstack.com conf]# cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin
[root@hd3.dtstack.com bin]# schematool -dbType mysql -initSchema hive 123456
  • 在hd1.dtstack.com主机上修改core-site.xml

修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件，增加如下内容：

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
 
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
 
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hive.users</name>
    <value>*</value>
</property>

说明：在hadoop集群安装过程中已经提前预配，本步骤可省略

  • 在hd1.dtstack.com上重启hadoop集群
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$stop-yarn.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$stop-dfs.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$start-dfs.sh
[hdfs@hd1.dtstack.com ~]$start-yarn.sh

4 hive 环境变量配置(在前置中已配置可忽略)

在/etc/profile中加入hadoop集群环境变量

#hive
export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

5 安装tez(每个节点都需安装)

Hive3.x版本默认支持tez，需要添加tez依赖
解压

cd  /opt/bigdata
tar -xzvf apache-tez-0.10.2-bin.tar.gz -C /opt
ln -s /opt/apache-tez-0.10.2-bin /opt/tez

创建hdfs的tez目录，

hdfs dfs -mkdir /tez
cd  /opt/tez/share
hdfs dfs -put  tez.tar.gz /tez
cd /opt/tez/conf/
配置tez-site.xml
<configuration>
 
    <property>
        <name>tez.lib.uris</name>
        <value>${fs.defaultFS}/tez/tez.tar.gz</value>
    </property>
 
<property>
     <name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name>
     <value>true</value>
</property>
<property>
     <name>tez.history.logging.service.class</name>        
     <value>org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService</value>
</property>
 <property>
    <name>tez.use.cluster.hadoop-libs</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.am.resource.memory.mb</name>
     <value>2048</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.am.resource.cpu.vcores</name>
     <value>1</value>
  </property>
 <property>
<name>hive.tez.container.size</name>
     <value>2048</value>
</property>
  <property>
     <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name>
     <value>0.4</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.task.resource.memory.mb</name>
     <value>1024</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.task.resource.cpu.vcores</name>
     <value>1</value>
  </property>
 
  <property>
     <name>tez.runtime.compress</name>
     <value>true</value>
  </property>
  <property>
     <name>tez.runtime.compress.codec</name>
     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  </property>
 
</configuration>

分发tez-site.xml到hadoop和hive的conf路径下

cp conf/tez-site.xml /opt/hive/conf
cp conf/tez-site.xml /opt/hadoop/etc/hadoop

拷贝tez的lib包到hive的lib目录下

cp /opt/tez/lib/* /opt/hive/lib

6 hive启动

  • 创建启停脚本(hd1.dtstack.com)
cd /opt/hive/bin
 
cat >start_hive.sh <<EOF
#!/bin/sh
/opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore>/opt/apache-hive-3.1.2-bin/log/metastore.log 2>&1 &
/opt/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2>/opt/apache-hive-3.1.2-bin/log/hiveserver.log 2>&1 &
EOF
 
cat >stop_hive.sh <<EOF
#!/bin/sh
ps -ef|grep hive|grep -v grep|awk '{print \$2}'|xargs kill -9
EOF
  • hive启动
chown -R hive:hadoop apache-hive-3.1.2-bin apache-tez-0.10.2-bin
chmod -R 755 /opt/apache-hive-3.1.2-bin /opt/apache-tez-0.10.2-bin
 
sh start.sh
[root@hadoop05 apache-hive-3.1.2-bin]# sh start_hive.sh

检查端口
启动之后，检查9083端口和10000端口是否正常

ss -tunlp | grep 9083

在这里插入图片描述
ss -tunlp | grep 10000
在这里插入图片描述
使用beeline -u命令进行登陆测试

beeline -u 'jdbc:hive2://hd1.dtstack.com:10000/default;principal=hive/hd1.dtstack.com@DTSTACK.COM'

更多技术信息请查看云掣官网https://yunche.pro/?t=yrgw

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1549793.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

树与二叉树的应用试题解析

树与二叉树的应用试题解析

01&#xff0e;在有n个叶结点的哈夫曼树中&#xff0c;非叶结点的总数是( A ). A. n-1 B. n C. 2n-1 D.2n 02.给定整数集合{3,5,6,9,12}&#xff0c;与之对应的哈夫曼树是( D…
阅读更多...
设计模式——行为型——策略模式Strategy

设计模式——行为型——策略模式Strategy

Q&#xff1a;策略模式的特点 A&#xff1a; 具体算法从具体的业务方法中独立出来策略模式是同行为的不同实现 Q&#xff1a;什么时候使用策略模式 A&#xff1a;多个if-else使用策略模式 收费对象类 public class CashContext {private CashStrategy cashStrategy;public…
阅读更多...
iphoneX系统的参数

iphoneX系统的参数

1. 2. 3. 4. 5.相关的网址信息 Apple iPhone X 規格、价格和评论 | Kalvo Apple iPhone X 規格、价格和评论 | Kalvo
阅读更多...
Apache Hive的基本使用语法

Apache Hive的基本使用语法

一、数据库操作 创建数据库 create database if not exists myhive;查看数据库 use myhive; desc database myhive;创建数据库并指定hdfs存储 create database myhive2 location /myhive2;删除空数据库&#xff08;如果有表会报错&#xff09; drop database myhive;…
阅读更多...
【二叉树】Leetcode 102. 二叉树的层序遍历【中等】

【二叉树】Leetcode 102. 二叉树的层序遍历【中等】

二叉树的层序遍历 给你二叉树的根节点 root &#xff0c;返回其节点值的 层序遍历 。 &#xff08;即逐层地&#xff0c;从左到右访问所有节点&#xff09; 示例1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;[[3],[9,20],[15,7]] 解题思路…
阅读更多...
LabVIEW无人机大气数据智能测试系统

LabVIEW无人机大气数据智能测试系统

LabVIEW无人机大气数据智能测试系统 随着无人机技术的迅速发展&#xff0c;大气数据计算机作为重要的机载设备&#xff0c;在确保飞行安全性方面发挥着重要作用。设计了一套基于LabVIEW的无人机大气数据智能测试系统&#xff0c;通过高效、稳定的性能测试&#xff0c;及时发现…
阅读更多...
Chakra UI：重塑React组件开发的未来

Chakra UI：重塑React组件开发的未来

随着前端开发技术的不断演进&#xff0c;React已经成为了一个不可或缺的开源JavaScript库&#xff0c;用于构建用户界面。然而&#xff0c;虽然React提供了构建用户界面的强大工具&#xff0c;但在组件的可访问性、可重复使用性和可组合性方面仍存在挑战。Chakra UI正是一个为解…
阅读更多...
数据处理库Pandas的数据结构Series

数据处理库Pandas的数据结构Series

Series是一种一维数据结构&#xff0c;每个元素都带有一个索引&#xff0c;与一维数组的含义相似&#xff0c;其中索引可以为数字或字符串&#xff0c;如图3-1所示。 Series 对象包含两个主要的属性&#xff1a;index 和 values&#xff0c;分别为上例中的左右两列。因为传给构…
阅读更多...
春秋云境CVE-2022-23880

春秋云境CVE-2022-23880

简介 taoCMS v3.0.2 文件管理处存在任意文件上传漏洞&#xff0c;攻击者可执行任意代码 正文 首先进入靶场&#xff0c;我们发现在首页底部有个管理界面&#xff0c;那么就直接点进去进入后台。 找到后台 找到后台&#xff0c;尝试弱口令&#xff0c;发现不成功&#xff0c…
阅读更多...
Zookeeper的系统架构

Zookeeper的系统架构

先看一张图&#xff1a; ZooKeeper 的架构图中我们需要了解和掌握的主要有&#xff1a; 1&#xff1a; ZooKeeper分为服务器端&#xff08;Server&#xff09; 和客户端&#xff08;Client&#xff09;&#xff0c;客户端可以连接到整个ZooKeeper服务的任意服务器上&#xff…
阅读更多...
Jenkins安装配置部署

Jenkins安装配置部署

Jenkins安装配置部署 一、什么是CI/CD 1.CI(Continuous integration&#xff09; 中文意思是持续集成)是一种软件开发时间。持续集成强调开发人员提交了 新代码之后&#xff0c;立刻进行构建、&#xff08;单元&#xff09;测试。根据测试结果&#xff0c;我们可以确定新代码…
阅读更多...
第3章：角色提示，强化Chatgpt输出新篇章！

第3章：角色提示，强化Chatgpt输出新篇章！

角色提示技术 角色提示技术&#xff08;role prompting technique&#xff09;&#xff0c;是通过模型扮演特定角色来产出文本的一种方法。用户为模型设定一个明确的角色&#xff0c;它就能更精准地生成符合特定上下文或听众需求的内容。 比如&#xff0c;想生成客户服务的回复…
阅读更多...
未来制造：机器人行业新质生产力提升策略

未来制造：机器人行业新质生产力提升策略

机器人行业新质生产力提升咨询方案 一、机器人行业目前发展现状及特点&#xff1a; 创新活跃、应用广泛、成长性强。 二、机器人企业发展新质生产力面临的痛点&#xff1a; 1、高端人才匮乏 2、核心技术受限 3、竞争日益国际化 4、成本控制挑战 5、用户体验提升需求 三…
阅读更多...
Flink on Kubernetes (flink-operator) 部署Flink

Flink on Kubernetes (flink-operator) 部署Flink

flink on k8s 官网 https://nightlies.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-docs-release-1.1/docs/try-flink-kubernetes-operator/quick-start/ 我的部署脚本和官网不一样&#xff0c;有些地方官网不够详细 部署k8s集群 注意&#xff0c;按照默认配置至少有两台wo…
阅读更多...
【C++】STL 标准模板库

【C++】STL 标准模板库

前言 在前一章种我们介绍了C中的模板的使用&#xff0c;这是一种泛型编程&#xff0c;模板的使用能让我们减少大量的相似代码&#xff0c;减少我们的代码量与工作量&#xff0c;写出更加高效简洁的代码&#xff0c;模板如此好用&#xff0c;但还是要我们先出写一个泛型类或函数…
阅读更多...
前端web移动端学习day04

前端web移动端学习day04

移动 Web 第四天 01-vw适配方案 vw和vh基本使用 vw和vh是相对单位&#xff0c;相对视口尺寸计算结果&#xff0c;相对于屏幕的逻辑参数 vw&#xff1a;viewport width&#xff08;1vw 1/100视口宽度 &#xff09;vh&#xff1a;lviewport height ( 1vh 1/100视口高度 ) …
阅读更多...
Stardew Valley（到达同一高度最少操作数）

Stardew Valley（到达同一高度最少操作数）

本题链接&#xff1a;登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 题目&#xff1a; 样例&#xff1a; 输入 5 1 2 3 1 2 输出 2 思路&#xff1a; 根据题意&#xff0c;要求选取一段区间 1 &#xff0c;使得序列单调递增。求最少操作数。 我们选取区间 1 是为了不超过前面的最大…
阅读更多...
软考数据库

软考数据库

目录 分值分布1. 事务管理1.1 事物的基本概念1.2 数据库的并发控制1.2.1 事务调度概念1.2.2 并发操作带来的问题1.2.3 并发控制技术1.2.4 隔离级别&#xff1a; 1.3 数据库的备份和恢复1.3.1 故障种类1.3.2 备份方法1.3.3 日志文件1.3.4 恢复 SQL语言 分值分布 1. 事务管理 1.…
阅读更多...
华为CLI实验-配置旁路检测时的安全策略

华为CLI实验-配置旁路检测时的安全策略

CLI举例&#xff1a;配置旁路检测时的安全策略 举例说明当FW作为旁路检测设备时&#xff0c;如何配置安全策略。 组网需求 如图1所示&#xff0c;企业内网通过路由器Router连接到Internet。FW作为旁路检测设备&#xff0c;对通过Router的流量进行内容安全检测。 图1 旁路检测…
阅读更多...
【搜索引擎2】实现API方式调用ElasticSearch8接口

【搜索引擎2】实现API方式调用ElasticSearch8接口

1、理解ElasticSearch各名词含义 ElasticSearch对比Mysql Mysql数据库Elastic SearchDatabase7.X版本前有Type&#xff0c;对比数据库中的表&#xff0c;新版取消了TableIndexRowDocumentColumnmapping Elasticsearch是使用Java开发的&#xff0c;8.1版本的ES需要JDK17及以上…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023