数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响,如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.移动代码到其匹配的数据节点,会比移动大量数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法. 数据本地化,是指数据离计算它的代码距离有多近,有几种数据本地化级别: 1.PROCESS_LOCAL:数据和计算它的代码在同一个JVM进程中,对应spa

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

数据本地化的背景: 数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响.如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的. 数据本地化,指的是,数据离计算它的代码有多近.基于数据距离代码的距离,有几种数据本地化级别:1.PROCESS_LOCAL:数据和计

倾斜的原因: 使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标.由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜.大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的. 解决思路: Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在 具体办法: 内存优化和I/O优化: 驱动表:使用大表做驱动表,以防止内存溢出:Join最右边的表是驱动表:

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,

1. set hive.auto.convert.join = true; mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作.join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接.这里的join并不会涉及reduce操作.map端join的优势就是在于没有shuffle.在本质上mapjoin根本就没有运行MR进程,仅

1.hive参数优化之默认启用本地模式 启动hive本地模式参数,一般建议将其设置为true,即时刻启用: hive (chavin)> set hive.exec.mode.local.auto;     hive.exec.mode.local.auto=false 2.设置hive执行模式 hive (default)> set hive.mapred.mode; hive.mapred.mode=nonstrict 参数hive.mapred.mode控制着hive的执行模式,如果设置

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

不多说,直接上干货! 一般,普通的情况是 全网最详细的hive-site.xml配置文件里添加<name>hive.cli.print.header</name>和<name>hive.cli.print.current.db</name>前后的变化(图文详解) <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <

1.hive 参数.变量 1.1hive的命名空间: hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头  

摘要:本次分享主要介绍 Hive数据如何迁移到MaxCompute.MMA(MaxCompute Migration Assist)是一款MaxCompute数据迁移工具,本文将为大家介绍MMA工具的功能.技术架构和实现原理,再通过实际操作MMA,演示将Hive数据迁移到MaxCompute. 演讲嘉宾简介:阿里云智能产品专家-云花 精彩视频回顾:Hive数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下两个方面: 一.MMA功能介绍.技术架构和原

Hive设置配置参数的方法 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: (2).命令行参数: (3).在已经进入cli时进行参数声明. 方法一:hive-site.xml配置参数 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放

数据本地化等待时长调节的优化 在项目该如何使用? 通过 spark.locality.wait 参数进行设置,默认为3s,6s,10s. 项目中代码展示: new SparkConf().set("spark.locality.wait","10"); 作者:z小赵 链接:https://www.jianshu.com/p/99ef69adc2b1 来源:简书 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景 公司内部有使用图数据库的场景,内部通过技术选型确定了 Nebula Graph 图数据库,还需要验证 Nebula Graph 数据库在实际业务场景下的查询性能.所以急迫的需要导入数据到 Nebula Graph 并验证.在这个过程中发现通过 Exchange 工具从 hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 文档不是很

Hive 数据倾斜怎么发现,怎么定位,怎么解决 多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主,并没有给出具体的数据倾斜案例.当工作中遇到了倾斜问题,这些理论很难直接应用,导致我们面对倾斜时还是不知所措. 今天我们不扯大篇理论,直接以例子来实践,排查是否出现了数据倾斜,具体是哪段代码导致的倾斜,怎么解决这段代码的倾斜. 当执行过程中任务卡在 99%,大概率是出现了数据倾斜,但是通常我们的 SQL 很大,需要判断出是哪段代码导致的倾斜,才能利于我们解决倾斜.通过下面这个非常简单的例子来看下如何定位产

强大的PHP已经提供了内置函数:json_encode() 和 json_decode().很容易理解,json_encode()就是将PHP数组转换成Json.相反,json_decode()就是将Json转换成PHP数组. 例如,代码如下: $array = array("name" => "Eric","age" => 23); echo json_encode($array); 程序将打印出: {"name"

1.web接入层 传入参数的格式化及web返回值传出数据的参数格式化,都要统一. 比如acSpace中, 传入层参数@RequestBody javaBean对象.统一转换为javabean传入参数. 返回值,统一返回ResultObject对象,resultObject实现了序列化.且resultObject中定义好了传输回去哪些属性, 3.ResultObject,定义的公共传出参数属性 public class ResultObject implements Serializable {