原文链接: https://www.toutiao.com/i6770870821809291788/ Hive和mapreduce相关的排序和运行的参数 1.设置每个reduce处理的数据量(单位是字节) 我们在hive中查看下 配置文件hive-site.xml.template 我们打开配置文件可以看到 这是256MB 如果超过1G,将使用4个reducers 2.设置最大运行的reduce的个数 同上我们可以在配置中找到下面的内容 复制到记事本里,简化了描述,从配置中我们可以看到默认re

开发中经常会碰到将IP转为地域的问题,所以以下记录Hive中自定义UDF来解析IP. 使用到的地域库位maxmind公司的geoIP2数据库,分为免费版GeoLite2-City.mmdb和收费版GeoIP2-City.mmdb,不管哪个版本,开发的接口都是相同. 开发环境: hive-2.3.0 hadoop 2.7.3 jdk 1.8 1. 新建maven项目regionParse,加入以下依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.hive<

//创建得分窗口字典 var dict= new mutable.HashMap[Double, Int]() ){ dict.put(result_Score(i),i) } //自定义Udf函数 添加一列 sparkHiveSession.udf.register("getWindow", (ss11: Double) => { val winno:Int = dict(ss11) winno }) map (k -> v) map类型传进来一个k,获取v 如果这个k本

UDF:User Definition Function 一.function #查看自带的函数 hive (db_hive)> show functions; #查看一个函数的详细用法 hive (db_hive)> desc function extended split; OK tab_name split(str, regex) - Splits str around occurances that match regex Example: > SELECT split('one

控制map个数的核心源码 long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); //getFormatMinSplitSize 默认返回1,getMinSplitSize 为用户设置的最小分片数, 如果用户设置的大于1,则为用户设置的最小分片数 long maxSize = getMaxSplitSize(job); //getMaxSplitSize为用户设置的最大分片数,默认最大为long 922337

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split.split的个数决定了map的个数.影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz

在对日志等大表数据进行处理的时候需要人为地设置任务的map数,防止因map数过小导致集群资源被耗光.可根据大表的数据量大小设置每个split的大小. 例如设置每个split为500M: set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=500000000;  //控制map任务输入划分的最大字节数 set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=500000000;  //控制map任务输入划分

原文链接:https://blog.csdn.net/lylcore/article/details/9136555     hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素. 为了方便介绍,先来看几个名词:block_size : hdfs的文件块大小,1.x默认为64M,2.x为128M,可以通过参数dfs.block.size设置total_size : 输入文件整体的大小input_f

此文紧接Job流程:提交MR-Job过程.上一篇分析可以看出,MR-Job提交过程的核心代码在于 JobSubmitter 类的 submitJobInternal()方法.本文就由此方法的这一句代码开始分析: //计算并确定 map 的个数,以及各个输入切片 Splits 的相关信息 int maps = writeSplits(job, submitJobDir); 1.查看writeSplits()方法的实现过程: private int writeSplits(org.apache.ha

// 自定义JS Map 函数 function Map() { var map = function (key, value) {//键值对 this.key = key; this.value = value; } var put = function (key, value) {//添加键值对 this.arr[this.arr.length] = new map(key, value); } var remove = function (key) {//删除key="key"的

自定义UDF函数应用异常 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 定义函数PlatformConvert: 实现传入hive表中string类型字段,通过查询中间表,返回int类型主键id值 public class PlatformConvert extends UDF{ public IntWritable evaluate(Text s) throws Ex

近日由于工作所需,需要使用到Pig来分析线上的搜索日志数据,散仙本打算使用hive来分析的,但由于种种原因,没有用成,而Pig(pig0.12-cdh)散仙一直没有接触过,所以只能临阵磨枪了,花了两天时间,大致看完了pig官网的文档,在看文档期间,也是边实战边学习,这样以来,对pig的学习,会更加容易,当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章,正如标题所示,散仙打算介绍下如何在Pig中,使用用户自定义的UDF函数,关于学习经验,散仙会在后面的文章里介绍. 一旦你学会了UDF的使用,就意味

Hive 自定义UDF操作步骤 需要自定义类,然后继承UDF 然后在方法envluate()方法里面实现具体的业务逻辑,打包上传到linux(以免出错打包成RunningJar) 一.创建临时函数 (1)add jar /udf/xxx.jar (2)Create temporary function mytest as '包名.类名' (3)显示UDF函数 show functions like mytest (4)删除临时函数 drop temporaray function mytest;

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

目录 一.UDF(一进一出) 二.UDAF(多近一出) spark2.X 实现方式 案例 ①继承UserDefinedAggregateFunction,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 spark3.X实现方式 案例 ①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT],声明泛型,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 一.UDF(一进一出) 步骤 ① 注册UDF函数,可以使用匿名函数. ② 在sql查询的时候使用自定义的UDF. 示例 impo

3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 -----------------期望输出 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2 3 3 将以上数据进行排序,排序规则是:按照第一列升序排序,如果第一列数值相同,则按照第二列升序排序. 但是默认情况下结果是: 1 1 2 2 2 1 3 3 3 2 3 1 即默认情况下只有第一列参加排序,第二列并不参加,即原来的v2不能参与排序,想达到目标必须自定义类,该类必须将原来的k2和v2封装到一个类中,作为新的k2必须实现一个接口implements W

一:程序部分 1.需求 Double数据类型格式化,可以给定小数点位数 2.程序 package com.scala.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object Spark

1.编写udf类 package hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; /** * UDF的说明文档 * name是UDF的名称 * value是desc function xx输出的内容 * extended是desc function extended xx输出的内容 * */ @Description(name="uppe

最近几天,在研究怎么样把日志中的IP地址转化成具体省份城市. 希望写一个pig udf IP数据库采用的纯真IP数据库文件qqwry.dat,可以从http://www.cz88.net/下载. 这里关键点在于怎么样读取这个文件,浪费了二天时间,现在把代码记录下来供和我遇到相同问题的朋友参考. pig script register /usr/local/pig/mypigudf.jar; define ip2address my.pig.func.IP2Address('/user/anny/