HIVE-如何查看执行日志 HIVE既然是运行在hadoop上,最后又被翻译为MapReduce程序,通过yarn来执行.所以我们如果想解决HIVE中出现的错误,需要分成几个过程 HIVE自身翻译成为MR之前的解析错误 Hadoop文件系统的错误 YARN调度过程中的错误 2,3过程中的错误,请参考hadoop相关的教程,这里只是提醒大家思考的时候需要考虑到这两个方面的原因.搞清楚哪一个过程出问题之后采取进一步分析. 1.HIVE默认log文件保存的地方 /tmp/<user.name>文件夹

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

在启动hive时设置配置属性信息 $ bin/hive --hiveconf <property=value> 查看当前所有的配置信息 hive > set ; hive (db_hive)> set system:user.name ; system:user.name=root hive (db_hive)> set system:user.name=testUser ; 此种方式,设置属性的值,仅仅在当前会话session生效

一.Hive下查看数据表信息的方法方法1:查看表的字段信息desc table_name; 方法2:查看表的字段信息及元数据存储路径desc extended table_name; 方法3:查看表的字段信息及元数据存储路径desc formatted table_name; 方法4:查看建表语句及其他详细信息的方法show create table table_name; 备注:查看表元数据存储路径时,推荐方法3,信息比较清晰. 二.查看表容量大小方法1:查看一个hive表文件总大小时(单位为

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/33378243 hive没有提供hive --version这样的方式查看版本号好,所以要找到hive所在文件夹,然后查看jar包的版本号号, 比方: # ls /usr/local/hive/lib/ antlr-2.7.7.jar datanucleus-core-2.0.3.jar hive-jdbc-0.10.0.jar jline-

如图.这里仅仅能看到简单的一段SQL.差点儿看不出详细在运行什么任务. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGFvemhhb2t1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 此时能够点开一个application.点击Tracking URL: ApplicationMaster 进

如果出现了crontab定时任务不执行的情况,首先需要定位问题,那么就需要通过日志来确定问题所在. crontab的日志位置一般位于/var/log/cron,利用下面的语句即可查看日志. tail -f /var/log/cron /var/log/cron只会记录是否执行了某些计划的脚本,如果执行失败,无法给出进一步的错误信息,这时需要我们将语句执行的错误信息 重定向至文件中,这样可以很方便的查看错误信息

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表? 1.hive模糊搜索表  show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show p

转自网友的,主要是自己备份下 有时候不记得! 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from ta

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

阅读本文章可以带着下面问题:1.与传统数据库对比,找出他们的区别2.熟练写出增删改查(面试必备) 创建表:hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);         Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string 创建一个新表,结构与其他一样hive> create table new_table

1.安装mysql数据库 1.1 查看本机是否安装了mysql数据库(rpm -qa | grep mysql)

Hive集成HBase 配置 将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉 cd /opt/hive/lib/ ls hbase-0.94.2*  rm -rf hbase-0.92* cp /opt/hbase/hbase-0.94.2*  将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉 步骤同上   在hive-site.xml中添加: <property>         <name>hive.aux

1.概述 在开发工作当中,提交 Hadoop 任务,任务的运行详情,这是我们所关心的,当业务并不复杂的时候,我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务.在编写 Hive SQL 的时候,需要在 Hive 终端,编写 SQL 语句,来观察 MapReduce 的运行情况,长此以往,感觉非常的不便.另外随着业务的复杂化,任务的数量增加,此时我们在使用这套流程,已预感到力不从心,这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察 Hive SQL 的 MapRedu

#从hive中直接进入hdfs的daas/bstl/term/userinfo目录下 hive> !hadoop fs -ls /daas/bstl/term/userinfo; 查看hive表结构以及对应的hdfs的路径 hive> desc formatted 表名: 1.Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

配置 hive 与 hbase 整合的目的是利用 HQL 语法实现对 hbase 数据库的增删改查操作,基本原理就是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,两者通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类. 但请注意:使用Hive操作HBase中的表,只是提供了便捷性,前面章节已经介绍,hiveQL引擎使用的是MapReduce,对于性能上,表现比较糟糕,在实际应用过程中可针对不同的场景酌情使用. 注意:本文介绍的内容适用的版本见我前面章节,HDP2.4.2 ( HBase

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run