用的工具secureCRT连接linux服务器的,登录到hive中后无法使用删除键. 修改如下: 会话选项 -> 终端|仿真 ->  选择终端为linux.

摘要:Ranger为组件提供基于PBAC的鉴权插件,供组件服务端运行,目前支持Ranger鉴权的组件有HDFS.Yarn.Hive.HBase.Kafka.Storm和Spark2x,后续会支持更多组件. 本文分享自华为云社区<MRS中使用Ranger实现权限管理全栈式实践>,作者:啊喔YeYe . 前置工作 开通MRS 普通集群.免费试用30天 安装集群客户端,并了解如何使用 Ranger与各组件关系 Ranger为组件提供基于PBAC的鉴权插件,供组件服务端运行,目前支持Ranger鉴权的

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,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

在mac的终端中使用sublime打开文件 使用sublime提供的命令行工具.这个命令行工具位于 /Applications/Sublime\ Text\ 2.app/Contents/SharedSupport/bin/subl, 缺省情况下这个命令不在$PATH环境中,需要通过下面这个命令做个符号链接. ln -s /Applications/Sublime\ Text\ .app/Contents/SharedSupport/bin/subl /Users/xxx/bin/subl 这样

导读 在本文中我将会介绍在几种在 Linux 终端中查看你的公有 IP 地址的方法.这对普通用户来说并无意义,但 Linux 服务器(无GUI或者作为只能使用基本工具的用户登录时)会很有用.无论如何,从 Linux 终端中获取公有 IP 在各种方面都很意义,说不定某一天就能用得着. 公有地址由 InterNIC 分配并由基于类的网络 ID 或基于 CIDR 的地址块构成(被称为 CIDR 块),并保证了在全球互联网中的唯一性.当公有地址被分配时,其路由将会被记录到互联网中的路由器中,这样访问公有

在mac os x的终端中以命令行的形式查看本机cpu信息: sysctl -n machdep.cpu.brand_string E.G. lis-mbp:Home jenkins$ sysctl -n machdep.cpu.brand_string Intel(R) Core(TM) i7-4750HQ CPU @ 2.00GHz 如果只需要处理器数量等,则可以命令: system_profiler | grep processor E.G. lis-mbp:Home jenkins$ s

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,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

我在一个终端后台运行了一个程序.之后由于工作需要又新开了一个新的终端.在新的终端中,我想查看后台程序的运行状态,输入jobs时,发现没有后台任务运行.难道我的程序死掉了?我接着top了下,发现我的后台程序是有在运行的.ps下发现也是不能发现这个后台任务的.但为什么jobs和ps时没有后台任务呢?我又在建立这个后台任务的终端输入jobs,发现任务是存在的,ps也是能发现.具体原因目前并不清楚,以后再研究. 2017-9-4----- 其实换了个终端就重开了一个shell,原来运行后台任务的shel

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,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

不久前,我们讨论了 Fim,这是一个轻量级的命令行图像查看器应用程序,用于从命令行显示各种类型的图像,如 bmp.gif.jpeg 和 png 等.今天,我偶然发现了一个名为 lsix的类似工具.它类似于类 Unix 系统中的 ls命令,但仅适用于图像.lsix 是一个简单的命令行实用程序,旨在使用 Sixel 图形格式在终端中显示缩略图.对于那些想知道的人来说,Sixel 是六像素six pixels的缩写,是一种位图图形格式.它使用 ImageMagick,因此几乎所有 imagemagic

Mac终端的主机名称+用户名全部显示出来的话会可能显得特别长,影响整体美观,可以切换至root用户后 修改.bashrc文件进行格式化. 1. 终端中切换root用户 su - root 2. 修改/etc/bashrc文件中的PS1='\h:\W \u\$ ',其中\h代表主机名,\u代表用户名 # System-wide .bashrc file ) shells. if [ -z "$PS1" ]; then return fi PS1='\h:\W \u\$ ' # Make

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

作用: 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row

在Mac下用终端创建文件等比较方便,但如果配合Sublime用,最好是可以直接在终端中输入命令就可以用Sublime打开指定文件或文件夹. #检查用户目录下有没有bin目录,如里没有就创建一个(目的是创建环境变量) $ cd ~ #在bin目录中建立Sublime的别名 (注意看你的应用程序是不是这个名) $ sudo ln -s "/Applications/Sublime Text.app/Contents/SharedSupport/bin/subl" ~/bin/subl #.

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

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,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

下载python并安装后,如果想要在终端中直接运行,我们需要配置环境变量. 在计算机右击选择属性,,选择高级属性,点击环境变量,,即可新建环境变量, ,然后可以在终端中运行python解释器.

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

VIM (Unix及类Unix系统文本编辑器) Vim是一个类似于Vi的著名的功能强大.高度可定制的文本编辑器,在Vi的基础上改进和增加了很多特性.VIM是纯粹的自由软件. http://jingyan.baidu.com/article/48206aeaf07f37216ad6b3a6.html 在Mac终端中使用vim编辑文件步骤 1.  cd   文件所在的文件夹路径  <回車> 2. 輸入  vim 文件名 <回車> 3. 按下 i 鍵來编辑文本文字 4. 退出vim編輯器