Hive 优化 1.核心思想: 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤   Explain 显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行方式: 本地模式 集群模式   2.1开启本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true; 2.2注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbyt

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

2019-03-10 本篇文章旨在阐述本人在某一特定情况下遇到 Hive 执行 MapReduce 作业的问题的探索过程与解决方案.不对文章的完全.绝对正确性负责. 解决方案 Hive 的配置文件  hive-site.xml 中的 hive.exec.scratchdir 的目录地址要放在 HDFS 上. 问题现象 本人在使用 Hive 执行 MapReduce 作业时,突然发现所有作业均无法执行.下达 HQL 命令的控制台只有短短几行输出.控制台输出内容如下: WARNING: Hive-o

# 故障描述: hive > , ) as uuid, count(distinct(request_body["uuid"])) as count from log_bftv_api where year= and month= and day= and request_body[ group by order by uuid; # hive 执行该HQL语句时报错信息如下:( 数据量小的时候没有问题 ) # 报错信息: MapReduce Total cumulative C

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的

hive执行结果moveTask操作失败 Apache Hive 2.1.0 ,在执行"INSERT OVERWRITE TABLE ...... select "或者 "insert overwrite directory /tmp/data/hive-test "操作,如果生成的结果文件是多个时,执行结果文件moveTask操作会失败.最新的Apache Hive 2.1.1版本同样有该问题:Apache Hive 1.2.1版本的hive没有该问题. 具体执行

Hive执行count函数失败 1.现象: 0: jdbc:hive2://192.168.137.12:10000> select count(*) from emp; INFO : Number of reduce tasks determined at compile time: 1 INFO : In order to change the average load for a reducer (in bytes): INFO : set hive.exec.reducers.bytes

执行语句 hive> explain select s.id, s.name from student s left outer join student_tmp st on s.name = st.name; 结果,红色字体为我添加的注释 hive> explain select s.id, s.name from student s left outer join student_tmp st on s.name = st.name; OK ABSTRACT SYNTAX TREE: (T

执行语句 hive> explain select s.id, s.name from student s left outer join student_tmp st on s.name = st.name; 结果,红色字体为我添加的注释 hive> explain select s.id, s.name from student s left outer join student_tmp st on s.name = st.name; OK ABSTRACT SYNTAX TREE: (T

方法1: hive -f sql文件 t.sql文件内容: ; 执行命令 hive -f t.sql 方法2: 进入hive shell, 执行source命令 进入hive 终端 $ hive hive> 使用source命令执行 hive>source t.sql

转自:http://blog.csdn.net/gexiaobaohelloworld/article/details/7719163 入口:bin/hive脚本中,环境检查后执行ext中的cli.sh,进入主类:CliDriver.main. CliDriver.main:进入cli.processLine,处理分号";"分割为一条一条语句,再进processCmd. processCmd:处理quit/exit,再处理source,处理!,处理list:else建立CommandP

不多说,直接上干货! 这个问题,得非 你的hive和hbase是不是同样都是CDH版本,还是一个是apache版本,一个是CDH版本. 问题详情 [kfk@bigdata-pro01 apache-hive--bin]$ bin/hive Logging initialized -bin/conf/hive-log4j.properties SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding /shar

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务. 一.Hive具有ACID语义事务的使用场景1. 流式接收数据.许多用户使用诸如Apache Flume.Apache Storm或Apache Kafka这样的工具将流数据灌入Hadoop集群.当这些工具以每秒数百行的频率写入时,Hive也许只能每15分钟到1小时添加一个分区,因为过于频繁地添加分区很快就会使一个表中的分区数量难以维

在执行一条HIVE语句的时候报了以下错误,重新检查了所有步骤,重启所有服务,发现没有问题. 但发现一个有趣的事情 1,select sno,sname,sex,sage,sdept from student可以正常执行 2,sno,sname,sex,sage,sdept from student distribute by(sname) 不可以执行报错 在/tmp/用户名下查看系统hive.log,发现信息并不多.网上有其他方法可以查看更多日志,但太麻烦,速度很慢所以就没尝试. select

Failed with exception java.io.IOException:java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:user.name%7D 执行 show tables:出现上面的错误. 错误原因修改 hive-site.xml 文件中的配置出现问题. # 编辑文件 vi hive-site.xml # 找到 hive

今天在练习hive的操作时,在创建数据表时,遇到了异常 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: An exception was thrown while adding/validating class(es) : Specified key was too l

例如,一个借款用户在hive上的拉链表.(end_dt存放逻辑与普通介绍的拉链表不一致) 需要拉去它在2019-05-01日的状态, 取数逻辑是: select * from tb where start_dt<='2019-05-01' and end_dt>'2019-05-01' and dt>='201905' oracle拉链表详细解释:https://blog.csdn.net/u012965373/article/details/81515463

原始SQL: select a2.ISSUE_CODE as ISSUE_CODE, a2.FZQDM as FZQDM, a2.FZQLB as FZQLB, a2.FJJDM as FJJDM, a3.FSETCODE as FSETCODE, a3.FSETID as FSETID, a2.SRSCD as SRSCD from (select t1.FSCDM as ISSUE_CODE,--市场代码 t1.FZQDM as FZQDM, (case when instr(t1.FZQL

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN