大数据学习之 各种启动命令汇总

各种启动命令汇总:

可以将命令写入到一个可执行文件中,执行更加方便(但是要赋予其权限,使其成为可执行文件:chmod +x starthive.sh)

mysql 的启动与停止

# 启动
mysql -uroot -p123456
# 停止
ctrl+z

redis的启动与停止

# 前台启动
redis-server
# 后台启动
redis-server /usr/local/soft/redis-6.2.1/redis.conf
# 抓取进程,查看redis是否启动
ps -ef | grep redis
# 访问客户端
redis-cli 
# 关闭客户端
quit  
# 关闭redis服务
redis-cli shutdown

zookeeper的启动与停止

# 启动
zkServer.sh start  	
# 关闭
zkServer.sh stop
# 查看节点的身份状态
zkServer.sh status(哪个节点是leader并不是绝对的)
# 连接到zookeeper(进入客户端进行操作)
zkCli.sh

hadoop的启动与停止

# 初始化 (只能在master中执行一次)
hdfs namenode -format
# 启动集群
start-all.sh
# 关闭集群
stop-all.sh

启动Hbase集群

hbase启动顺序:
zk(三台虚拟机都启动)-->hadoop(主从复制:在master端启动即可)-->hbase(在master端启动即可)hbase关闭顺序:
hbase-->hadoop-->zk# 启动
start-hbase.sh
# hbase web ui
登入网址http://master:16010查看是否启动
# 进入HBase的客户端
hbase shell# 关闭hbase启动
stop-hbase.sh

hive 交互与数据加载

# 前提要启动Hadoop集群:start-all.sh
# 第一种交互
服务端启动metastore服务(后台启动):nohup hive --service metastore &
进入命令:hive
退出命令行:quit;# 第二种交互
服务端启动hiveserver2服务:
nohup hive --service metastore &
nohup hiveserver2 &
通过指令查看文件,判断连接是否建立成功
tail -F /tmp/root/hive.log
文件内容显示:initialized(连接成功)需要稍等一下,启动服务需要时间:
进入命令:1)先执行: beeline ,再执行: !connect jdbc:hive2://master:10000 2)或者直接执行:  beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root
退出命令行:!exit# 第三种交互
使用 –e 参数来直接执行hql的语句
bin/hive -e "show databases;"
vim hive.sqlcreate database bigdata30_test;
use bigdata30_test;create table test1
(id bigint,name string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';show tables;
执行
hive -f hive.sql# 数据加载
// 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
// overwrite 覆盖加载
// 为什么 ‘into table students’ into后面只指定一个表名就行了? 因为该命令在node1端进行执行,在node1端口时已选择了数据库,那么执行的就行当前数据库下指定的表
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

hive动态分区、分桶

# 表示开启动态分区
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
# 表示动态分区模式:strict(需要配合静态分区一起使用)、nostrict
# strict: insert into table students_pt partition(dt='anhui',pt) select ......,pt from students;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;===================以下是可选参数======================# 表示支持的最大的分区数量为1000,可以根据业务自己调整
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;# 开启分桶支持
set hive.enforce.bucketing=true; 

Phoenix: 连接sqlline(客户端)

sqlline.py master,node1,node2

clickhouse

启动服务systemctl start clickhouse-server.service状态查看systemctl status clickhouse-server.service停止服务  注:clickhouse为开机自启动,需要输入命令对其进行关闭,其占用较多内存systemctl stop clickhouse-server.service重启服务systemctl restart clickhouse-server.service查看端口号被哪个服务所占用netstat -lnpt | grep 9001使用命令行进入clickhouse客户端clickhouse-client --port 9001 --password 123456

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