Spark2.1.1 最近运行spark任务时会发现任务经常运行很久,具体job如下: Job Id  ▾ Description Submitted Duration Stages: Succeeded/Total Tasks (for all stages): Succeeded/Total 16 (kill)treeReduce at CRFWithLBFGS.scala:160 2018/12/03 12:39:50 2.3 h 0/5 196/4723 job中正在运行的stage如下

spark 2.1.1 beeline连接spark thrift之后,执行use database有时会卡住,而use database 在server端对应的是 setCurrentDatabase, 经过排查发现当时spark thrift正在执行insert操作, org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable protected override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {

之前遇到过的坑,通过beeline连接spark thirft server,当在Hive进行表结构修改,如replace/add/change columns后,表结构没有变化,还是旧的表结构,导致无法验证数据. 操作步骤如下: -- 1.create table -- hive/beeline execute create table test_table(id int); -- 2.check metadata in beeline desc test_table; -- 3. add c

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

一.单机版本Spark安装 Win10下安装Spark2.2.1 1. 工具准备 JDK 8u161 with NetBeans 8.2: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-netbeans-jsp-142931.html spark: spark-2.2.1-bin-hadoop2.7: https://spark.apache.org/downloads.html winutils.exe:下载的是针对ha

可能是配置的问题. 我将hive.metastore.uris从配置文件中注释掉之后解决了hiveserver2启动成功但无法通过beeline连接的问题. [root@node03 conf]# vi hive-site.xml <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive_remote/warehouse</value> </property

hive2.3.4 presto0.215 使用hive2.3.4的beeline连接presto报错 $ beeline -d com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver -u "jdbc:presto://localhost:8080/hive" Error: Unrecognized connection property 'url' (state=,code=0) 增加--verbose查看详细报错 $ beeline -d com.facebo

beeline连接hiveserver2报错 Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://localhost:10000: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.authorize.Authorizatio

为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell

一.beeline连接hive报错 1. User: root is not allowed to impersonate root (state=08S01,code=0) 在初次搭建完hadoop和hive后,没有设置登录验证的情况下,直接使用beeline命令连接远程的hive数据库,连接命令如下: beeline -u jdbc:hive2://hserver1:10000 -n root 可能会报出如下错误: Connecting to jdbc:hive2://hserver1:10

HiveServer2是一个能使客户端针对hive执行查询的一种服务,与HiverServer1比较,它能够支持多个客户端的并发请求和授权的:HiveCLI 和 hive –e的方式比较单一,HS2允许远程客户端使用多种语言诸如Java,Python等向Hive提交请求,然后取回结果. $HIVE_HOME/bin目录下面的hiveserver2 由于配置了环境变量因此可以直接使用 nohup hiveserver2 1>/hiveserver2log/log.txt 2>/hiveserve

有时候在浏览自己的WordPress网站时,发现网页长时间无响应, 卡在正在连接到fonts.googleapis.com ,如下图所示: 查看网页源码时,发现Head里面有如下一段代码: <link rel=’stylesheet’ id=’open-sans-css’ href=’//fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans%3A300italic%2C400italic%2C600italic%2C300%2C400%2C600&subset=

1. 首先安装Scala插件,File->Settings->Plugins,搜索出Scla插件,点击Install安装: 2. File->New Project->maven,新建一个Maven项目,填写GroupId和ArtifactId: 3. 编辑pom.xml文件,添加项目所需要的依赖: <properties> <scala.version>2.10.5</scala.version> <hadoop.version>2

问题: 进程启动后,线程数迅速上升至最小线程数后,缓慢上升(线程池限制)到数千,然后由于线程过多,CPU飙升到90%. 对外表现为Api无响应或连接超时. 背景 有些数据存在于另一个机房,通过内网专线连接.一个服务程序有4个数据库,其中3个在本地机房,1个在外地. 各种排查,没有解决. 最终的处理方法 Dump进程 使用进程管理器,创建进程Dump文件. 使用VisualStudio打开该Dump文件并进行托管调试 查看并行堆栈,发现大部分线程均处于MySql.Data.MySqlClient.

beeline -u jdbc:hive2://192.168.1.77:10000 zeppelin default jdbc: jdbc:hive2://nn01.ooccpp.com:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2

首先,我的代码是这样的 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object PvCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //获取SparkConf val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("PV-Count&

问题描述:beeline -u 方式导出数据,结果文件中含有"|"(竖杠). 执行的sql为:beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000/default -e 'select * from tablename' > /home/tmp/result.nb 执行结果如下: 在Beeline中,结果可以被展示为多种格式,格式可以在outputformat参数中设置.下面是支持的输出各式: table vertical xmlattr xmlelemen

spark 2.1.1 hive正在执行中的sql可以很容易的中止,因为可以从console输出中拿到当前在yarn上的application id,然后就可以kill任务, WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or usin

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

在hive中查看表结构时中文注释乱码,分为两种情况,一种是desc $table,一种是show create table $table 1 数据库字符集 检查 mysql> show variables like '%char%';mysql> show create table COLUMNS_V2;mysql> show create table TABLE_PARAMS; 修改 mysql> alter database hive character set latin1;