这里所说的在Java中运行Hive命令或HiveQL并非指Hive Client通过JDBC的方式连接HiveServer(or HiveServer2)运行查询,而是简单的在部署了HiveServer的server上运行Hive命令.当然这是一个简单的事情.寻常我们通过Hive做简单的数据分析实验的时候,都是直接进入Hive运行HiveQL,那我们为什么还要在程序中运行呢? 这里涉及到了一个问题.通过进入Hive运行HiveQL.我们仅仅能将分析结果打印到屏幕或是存入暂时表,那假设我们想吧分析

在hive Beeline命令行使用insert into ... select ...向hive表插入数据时,报FAILED:Execution Error,return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误,具体如下所示: 然后查看hive服务日志,在日志中发现了Error:Java heap space信息,如下所示: 然后在hive命令行执行set mapred.map.child.java.opts;发现-

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

kettle job中的JavaScript如何获取同一个job中SQL步骤的执行语句并让执行语句记录在日志中呢?首先写日志需要用到job中JavaScript写日志的方法,其次是利用java反射机制获取执行的sql. 如: var sqlObj = getJobStep("SQL"); var sql = sqlObj.environmentSubstitute(sqlObj.getSQL()); var logWriter = org.pentaho.di.core.logging

在实际业务中经常需要拼接动态SQL来完成复杂数据计算,网上各类技术论坛都有讨论,比如下面这些问题: http://bbs.csdn.net/topics/390876591 http://bbs.csdn.net/topics/390981627 https://www.linkedin.com/groups/SQL-Query-Help-needed-137774.S.5948812806903119877?trk=groups_items_see_more-0-b-ttl http://bb

原文:C#和Java中执行SQL文件脚本的代码(非常有用) 我们在做程序的时候有事后会涉及到利用sql文件 直接执行,可是在sql文件中有很多注释,我们要一句一句的执行首先必须的得把sql文件解析 去除其中的注释,还有把每一句sql语句取出来,然后再利用各个平台中的数据库相关执行它. 接下来放代码! java版本的 001 package com.zz; 002   003 import java.io.*; 004 import java.util.ArrayList; 005 import 

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

hive 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

首先给出sql驱动包 引入sql包 import java.sql.*;//java <%@ page import="java.sql.*"%>//jsp 连接mysql数据库 String DBDRIVER= "com.mysql.jdbc.Driver";//驱动程序 String DBURL="jdbc:mysql://localhost:3306/db_jsp?characterEncoding=utf-8"; //loca

java执行脚本 import java.io.*; import java.text.DateFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date; /** * @Auther:liDeHui * @Date: 2019/7/11 14:23 * @Description:TODO * String start_time,String end_time,String c

1.使用Myeclipse逆向工程生成实体和配置信息: 步骤1:配置MyEclipse Database Explorer: 步骤2:为项目添加hibernate的依赖: 此处打开后,点击next进入下个页面: 此处选择,主键自增,然后点击Finish: 2.hql语句各种查询: Hibernate.cfg.xml: <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?> <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了

转自:https://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5691997.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在 几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为 MapReduce的过程有了

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t