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presto-hive

ehevel8/presto-hive

ehevel8

该镜像集成Hadoop、Hive和Presto组件,提供大数据分析与查询的运行环境,支持通过Presto对Hive数据进行高效查询。

2 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:ehevel8仓库类型:镜像最近更新:9 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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镜像概述

该镜像基于Ubuntu 16.04系统,整合Hadoop 2.7.3、Hive 2.1.1和Presto 0.161等开源大数据组件,提供开箱即用的大数据查询分析环境,支持通过Presto对Hive数据进行高效分布式查询。

核心功能

  1. 预安装并配置Hadoop、Hive及Presto组件,完成Hive metastore初始化
  2. 配置Presto单节点协调器模式,支持本地数据存储与查询
  3. 提供Presto CLI工具,可直接执行SQL查询操作
  4. 适配UTF-8编码环境,满足多语言数据处理需求

使用场景

  1. 大数据开发人员测试Presto与Hive的集成功能
  2. 数据分析人员快速搭建临时查询环境,进行数据探索
  3. 学习Presto分布式查询引擎的基础使用与配置

配置说明

  • Presto配置目录:presto-server/etc,包含关键配置文件:
    • config.properties:设置协调器模式、端口(8080)、内存限制等
    • jvm.config:JVM参数配置(如堆内存16G、G1GC策略)
    • node.properties:节点环境、ID及数据存储目录
    • catalog/hive.properties:Hive连接器配置,指定metastore地址

部署示例

Docker Run启动容器

bash
docker run -d -p 8080:8080 --name presto-hive ehevel8/presto-hive

启动服务(进入容器后执行)

  1. 启动Hive Metastore:
    bash
    hive/bin/hive --service metastore &
    
  2. 启动Presto Server:
    bash
    presto-server/bin/launcher start
    
  3. 使用Presto CLI查询:
    bash
    ./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default
    

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 presto-hive 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ehevel8/presto-hive:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ehevel8/presto-hive:<标签>

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Linux服务器

5

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