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

JAVA之旅(十五)--多线程的生产者和消费者,停止线程,守护线程,线程的优先级,setPriority设置优先级,yield临时停止 我们接着多线程讲 一.生产者和消费者 什么是生产者和消费者?我们解释过来应该是生产一个,消费一个,的意思,具体我们通过例子来说 package com.lgl.hellojava; //公共的 类 类名 public class HelloJJAVA { public static void main(String[] args) { /** * 生产者和消费者

LeetCode:为运算表达式设置优先级[241] 题目描述 给定一个含有数字和运算符的字符串,为表达式添加括号,改变其运算优先级以求出不同的结果.你需要给出所有可能的组合的结果.有效的运算符号包含 +, - 以及 * . 示例 1: 输入: "2-1-1" 输出: [0, 2] 解释: ((2-1)-1) = 0 (2-(1-1)) = 2 示例 2: 输入: "2*3-4*5" 输出: [-34, -14, -10, -10, 10] 解释: (2*(3-(4*

作业任务:安装Hive,有条件的同学可考虑用mysql作为元数据库安装(有一定难度,可以获得老师极度赞赏),安装完成后做简单SQL操作测试.将安装过程和最后测试成功的界面抓图提交 . 已有的当前虚拟机: 总共三台虚拟机,使用CentOS.一台是NameNode,另两台为DataNode,由于搭载虚拟机的内存不是很足,所以不打算再新增一台虚拟机来另外安装mysql,所以选择其中一台datanode虚拟机来安装mysql,由于很早时候已经安装布署了hadoop,所以不再累述hadoop如何安装使用:

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa

-- 设置hive的计算引擎为spark set hive.execution.engine=spark; -- 修复分区 set hive.msck.path.validation=ignore; msck repair table sub_ladm_app_click_day_cnt; -- 打印表头 set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.row.to.vertical=true; ;   -- 显示当前数据库 set hive

package com.itbuluoge.mythread; class SimpleThread extends Thread { private int priority; public SimpleThread(int i) { priority=i; } public void run() { Thread.currentThread().setPriority(priority); for(int i=0;i<10000;i++) { try { Thread.sleep(100);

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

1.多个选择器可能会选择同一个元素,有3个规则,从上到下重要性降低: !important的用户样式 !important的作者样式 作者样式 用户样式 浏览器定义的样式 2. CSS规范为不同类型的选择器定义了特殊性权重,特殊性权重越高,样式会被优先应用. 权重设定如下: html选择器,权重为1: 类选择器,权重为10: id选择器,权重为100: 这里还有一种情况:在html标签中直接使用style属性,这里的style属性的权重为1000: 即如下情况: #x34y {color:red

题目描述: 方法:分治* class Solution: def diffWaysToCompute(self, input: str) -> List[int]: if input.isdigit(): return [int(input)] tem = [] for k in range(len(input)): if input[k] == '+': tem.extend([i + j for i in self.diffWaysToCompute(input[:k]) for j in

线程调度 假如我们的计算机只有一个 CPU,那么 CPU 在某一个时刻只能执行一条指令,线程只有得到 CPU时间片,也就是使用权,才可以执行指令. 那么Java是如何对线程进行调用的呢? 线程有两种调度模型: 分时调度模型 所有线程轮流使用 CPU 的使用权,平均分配每个线程占用 CPU 的时间片 抢占式调度模型 优先让优先级高的线程使用 CPU,如果线程的优先级相同,那么会随机选择一个,优先级高的线程获取的 CPU 时间片相对多一些. Java使用的是抢占式调度模型. 既然线程设有设置优先级,

转载:http://blog.csdn.net/a_ran/article/details/43759729 线程调度间的上下文切换 什么是上下文切换? 如果主线程是唯一的线程,那么他基本上不会被调度出去.另一方面,如果可运行的线程数大于CPU的数量,那么操作系统最终会将某个正在运行的线程调度出去,从而 使其他线程能够使用CPU.这将导致一次上下文切换.在这个过程中将保存当前运行线程的执行上下文,并将新调度进来的线程的执行上下文设置为当前上下文. 切换上下文需要一定的开销,而在线程调度过程中需要

转自:https://www.cnblogs.com/tianzeng/p/9192706.html 线程的调度有三种策略:SCHED_OTHER.SCHED_RR和SCHED_FIFO.Policy用于指明使用哪种策略.下面我们简单的说明一下这三种调度策略. SCHED_OTHER(是Linux默认的分时调度策略) 它是默认的线程分时调度策略,所有的线程的优先级别都是0,线程的调度是通过分时来完成的.简单地说,如果系统使用这种调度策略,程序将无法设置线程的优先级.请注意,这种调度策略也是抢占式

HACK #13 使用Block I/O控制器设置I/O优先级 本节介绍使用Block I/O控制器的功能设置I/O优先级的方法.Block I/O控制器可以将任意进程分组,并对该分组设置I/O的优先级.这个功能是在Linux 2.6.33时添加到Linux内核中的.例如,在前台进行一般处理的同时,在后台磁盘备份处理的情况下,如果备份处理频繁地向磁盘进行I/O操作,前台的处理即使有I/O请求,也不能立刻进行I/O处理,结果导致前台处理的性能下降.Block I/O控制器在这种情况下就非常有效.创

在设置mongodb副本集时,Primary节点.second节点,仲裁节点,有可能资源配置(CPU或者内存)不均衡,所以要求某些节点不能成为Primary我们知道mongodb的设置:  除了仲裁节点,其它每一个节点都有个优先权,能够手动设置优先权来决定谁的成为primay的权重最大. 副本集中通过设置priority的值来决定优先权的大小.这个值的范围是0--100,值越大,优先权越高.默认的值是1,rs.conf是不显示的:假设值是0,那么不能成为primay.查询优先级: rs.conf

无线网卡与本地连接不能同时使用&一机多网络的优先级设置 2012-05-30 20:39 初次记录 2012-08-09 10:32 修订 题目中的两个问题,其实都可以归结为一个问题,即网络优先级的设置问题.网上的方法目前我查到两种.一种是通过修改网络连接的高级设置调整网卡顺序,一种是在DOS环境下用route命令修改路由表.经过长久的使用,我认为前者是不靠谱的,至少在我手里没有用.而后者是一定有用的.下面分析一下. 方法一:在网络连接中设置(XP环境下,Win7没有去看过) 网上邻居——>

package seday08.thread;/** * @author xingsir * 线程优先级 * 线程启动后纳入到线程调度,线程时刻处于被动获取CPU时间片而无法主动获取.我们可以通过调整线程的优先级来最大程度的干涉线程调度分配时间片的几率. * 理论上优先级越高的线程获取CPU时间片的次数越多. * 调用线程的方法:setPriority()方法来设置优先级. * 线程优先级有10个等级,分别用整数1-10表示.其中1位最低优先级,10为最高优先级,5为默认值. */public

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

目录 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 1.2 Hive的优缺点 1.3 Hive的架构 1.4 Hive和数据库的区别 二. Hive安装 2.1 安装地址 2.2 Mysql的安装 2.3 Hive的安装 2.4 Hive的元数据配置到Mysql 2.5 Hive的启动 2.6 Hive访问 2.7 Hive常用交互命令 hive命令查询数据不显示表头解决办法 2.8 Hive常见属性配置 2.9 Hive的参数配置方式 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 Hive

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

说到队列的话,大家一定不会陌生,但是扯到优先级队列的话,还是有一部分同学是不清楚的,可能是不知道怎么去实现吧,其实呢,,,这东西已 经烂大街了...很简单,用“堆”去实现的,在我们系统中有一个订单催付的场景,我们客户的客户在tmall,taobao下的订单,taobao会及时将订单推送给 我们,如果在用户设定的时间内未付款那么就会给用户推送一条短信提醒,很简单的一个功能对吧,但是,tmall商家对我们来说,肯定是要分大客户和小客 户的对吧,比如像施华蔻,百雀林这样大商家一年起码能够给我们贡献几百