前面遇到过一次因为Hive中表被锁住了,导致定时任务一直失败.这两天又出现了表被锁,原因是连接hiveserver2过于频繁,mysql连接被打满,引发的连锁反应,导致我们的小时任务一直失败,下午重点注意到这个问题,才解决好. Hive中的锁 在执行insert into或insert overwrite任务时,中途手动将程序停掉,会出现卡死情况(无法提交MapReduce),只能执行查询操作,而drop insert操作均不可操作,无论执行多久,都会保持卡死状态. 查看Hive的中死锁,可以使

之前一直都把实体写入redis都没有问题,今天再次这样干,结果却是怎么写都写不进去,redis里的值老是为空 最后才发现把类当成了实体类,当然写不进去了. 把类: /// <summary>    /// Redis实体    /// </summary>    public class Redis    {        public string tdtype;//tdtype        public string tdaccount;//tdaccount       

今天做一个数据导进txt小程序时,发现一个问题,就是没有关闭sw的流,只关闭了fs的,结果写不进去数据,看代码是对的,就是不行,最后就随手填上了sw的关闭后,可以了,反复测试,竟然就是这的问题,有点搞不懂

Cookie写不进去问题深入调查 https Secure Cookie 什么情形下,Cookie 会写不进去?https Secure Cookie像是语法错误那种显而易见的就不用说了,除此之外你可能会答说:写完全不同domain的Cookie.例如说你的网页在http://a.com却硬要写http://b.com的Cookie,这种情形当然写不进去. 或者,你可能会回答:不在https却想加上Secureflag的Cookie.没错,像是这种情形也会写不进去. 除了这些,你还能想到什么吗?

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h

hbase从集群中有8台regionserver服务器,已稳定运行了5个多月,8月15号,发现集群中4个datanode进程死了,经查原因是内存 outofMemory了(因为这几台机器上部署了spark,给spark开的-Xmx是32g),然后对从集群进行了恢复并进行了补数据,写负载比较 重,又运行了几天,发现从集群写不进去数据了 ①.regionserver端                         regionserver端现象一. 2014-08-21 15:03:31,011

1-请详细描述将一个有结构的文本文件student.txt导入到一个hive表中的步骤,及其关键字 假设student.txt 有以下几列:id,name,gender三列 1-创建数据库 create database student_info; 2-创建hive表 student create external table student_info.student( id string comment '学生id', name string comment '学生姓名', gender st

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc

Hive处理的数据是大数据,在保存表数据时不对数据进行校验,而是在读数据时校验,不符合格式的数据设置为NULL: 读时模式的优点是,加载数据库快. 传统的数据库如mysql.oracle是写时模式,不符合格式的数据写不进去. 来自为知笔记(Wiz)

笔记来源<Hive编程指南> 一.hive命令行界面: ‘一次使用’命令:执行一个或多个(分号分隔)查询后hive CLI立即退出: hive -e "select * from src" 从文件中执行hive查询:hive -f /file/hello.hql. hive shell中可以用SOURCE执行一个脚本文件 hiverc文件:CLI   -i    文件名.这个选项允许用户指定一个文件,CLI启动时,在提示符出现前会先执行这个文件. 执行shell 命令:不用

本文来自网易云社区 作者:王潘安 执行阶段 launchTask    回到Driver类的runInternal方法,看以下执行过程.在runInternal方法中,执行过程调用了execute方法.execute方法里面的内容很多,但是跟我们有关系的就只有launchTask方法.这个方法里面有这么关键的几步:      tsk.initialize(conf, plan, cxt);     TaskResult tskRes = new TaskResult();     TaskRun

(笔者自己做记录) 1.Hive内外部表的区别删除表是否影响外部数据2.Hive如何做到权限管理hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用 Kerberos3.Hive的数据倾斜和调优key分布不均匀造成 去null 调节参数hive.map.aggr=truemap端聚合,相当于combinerhive.groupby.skewindata=true4.Hive文件压缩格式有哪些?压缩效率如何 开启压缩 set hive.exec.comp

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )

带着学生做课程设计.程序一大,课程中做过了小项目,练过了分解动作,一到合起来了,难免还是要乱了分寸.事实上,实战的功夫,就是这样出来的.(课程设计指导视频链接(第36课时,3.18 银行系统开发).课程主页在链接,指导文档见链接,演示样例程序见链接). 话说,已经有两位做银行系统的同学和我说,"文件里写不进去数据. 程序一退出,明明写进去了.结果却是空文件."这不是一个小打击. 做软件,找Bug,有些像打空气,使半天劲.人家就不理你. 学计算机的人.练的就是这种功夫.要学会自己创建线索

什么时候hive在运行大数据量的统计查询语句时.常常会出现以下OOM错误.详细错误提演示样例如以下: Possible error: Out of memory due to hash maps used in map-side aggregation. Solution: Currently hive.map.aggr.hash.percentmemory is set to 0.5. Try setting it to a lower value. i.e 'set hive.map.agg

此zeppelin为官方0.5.6版,可能还在孵化阶段,可能出现一些bug吧. 配置 cp zeppelin-env.sh.template zeppelin-env.sh vi zeppelin-env.sh 添加: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java--openjdk-.b17.axs7.ppc64le export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 启动zepplein ../bin/zeppelin-daemon.sh s

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job