在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两个参数在调优的时候都是怎么用的: 方法一:设置reducer个数 reducer个数最直接的影响是hq

Logback日志文件占用存储空间太多,设置保留文件个数,清理之前的文件. 主要由如下三个参数配合使用 maxHistory ,可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件,,例如设置为30的话,则30天之后,旧的日志就会被删除 totalSizeCap,可选节点,用来指定日志文件的上限大小,例如设置为3GB的话,那么到了这个值,就会删除旧的日志,此参数是appender级别的,即使你的文件保存在了不同的日期文件夹下,还是会删除,最多保留此设置的大小 cleanHistoryOn

更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

很多iOS应用都支持偏好设置,比如保存用户名.密码.字体大小等设 置,iOS提供了一套标准的解决方案来为应用加入偏好设置功能 每个应用都有个NSUserDefaults实例,通过它来存取偏好设置 比如,保存用户名.字体大小.是否自动登录 注意:UserDefaults设置数据时,不是立即写入,而是根据时间戳定时地把缓存中 的数据写入本地磁盘.所以调用了set方法之后数据有可能还没有写入磁盘应用程序 就终止了.出现以上问题,可以通过调用synchornize方法强制写入[defaults sync

问题描述: 今天有同事运行了一个docker容器,不多时就导致宿主机硬盘直接撑爆,消耗了120G,发生的很是突然. 问题排查: 后续查阅资料,发现是因为docker中的某个进程一直在持续输出,而这些输出会记录到docker日志中,日志默认位置在 /var/lib/docker/containers/containeid 目录下面的 containeid-json.log 文件中.执行命令 du -sh *,可以看大 log 文件非常大. 问题避免: 问题源头已经知道了,那么我们如何避免这种情况再

背景:前一阵子在帮客户做Excel文件中的数据处理,但是每周提交周报,领导都需要统计从客户接收的文件数量以及记录数.所以我就简单写了统计的脚本,方便统计目录(文件夹)中的Excel文件个数和数据量. 本人向来讲究直接利落,其他不多说,直接上代码.水平有限,仅供参考. #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 """ @File Name: zwc_count_file.py @Version: 1.0 @Python Version: 3.7

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

数据倾斜问题 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎.很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题. 数据倾斜是指:mapreduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节

hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少

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

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

数据泵文件 expdp介绍 EXPDP命令行选项1. ATTACH该选项用于在客户会话与已存在导出作用之间建立关联.语法如下ATTACH=[schema_name.]job_nameSchema_name用于指定方案名,job_name用于指定导出作业名.注意,如果使用ATTACH选项,在命令行除了连接字符串和ATTACH选项外,不能指定任何其他选项,示例如下:Expdp scott/tiger ATTACH=scott.export_job 2. CONTENT该选项用于指定要导出的内容.默认

本文地址:http://www.cnblogs.com/PiaoMiaoGongZi/p/4092112.html 在Asp.net网站实际的开发中,比如:需要实现点击一个类似于FileUpload的浏览...按钮,弹出文件夹选择框,然后选择本地路径下的 某一文件夹,将该路径值付给TextBox.参考了好多网络资料,但是其主要实现方式是通过FileUpload,但是这种文件上传方式去不能很好的解决 该功能需求:只好寻求别的解决方法.在不断深入的学习中,发现可以通过JS的方式来得以实现该需求.下面

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105