最近的工作是利用Hive做数据仓库的ETL转换,大致方式是将ETL转换逻辑写在一个hsql文件中,脚本当中都是简单的SQL语句,不包含判断.循环等存储过程中才有的写法,仅仅支持一些简单的变量替换,比如当前账期等.然后通过一个通用的shell脚本来执行hsql文件.该脚本是主要是调用了hive -f <hsql文件>来执行hsql文件中的SQL语句的,当然hive命令会通过--hivevar选项定义变量将当前账期等数值传进去供SQL使用. 简单说下环境信息,目前使用的大数据平台版本是HDP 3.

1.Tez简介 Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升MapReduce作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序 2.编译tez 本文记录Tez 0.8.5的编译过程,之前的Tez版本都是源码包,最新的版本虽然提供了编译后的tar包,但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本,如果和我们的Hadoop版本不一致,可能某个时刻会出现一些未知的问题,所以为了稳定

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr

1.执行过程失败,报 Container killed on request. Exit code is 143 如下图: 分析:造成这种原因是由于总内存不多,而容器在jvm中占比过高,修改tez-site.xml文件,添加如下配置: <property> <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name> <value>0.2</value> #调低内存占比,默认是0.8(也就是80%) <

hive运行模式 hive on mapreduce 离线计算(默认) hive on tez  YARN之上支持DAG作业的计算框架 hive on spark 内存计算 hive on tez Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG任务的数据处理框架.它由Hontonworks开源,它把mapreduce的过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务,减少了mapreduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程从而大幅提升MapReduce

配置 Hive On Tez 标签(空格分隔): hive Tez 部署底层应用 简单介绍 介绍:tez 是基于hive 之上,可以将sql翻译解析成DAG计算的引擎.基于DAG 与mr 架构本身的优缺点,tez 本身经过测试一般小任务在hive mr 的2-3倍速度左右,大任务7-10倍左右,根据情况不同可能不一样. 对于 Tez-0.9.0 以及更高版本, Tez 需要 Apache Hadoop 版本为 2.7.0 或更高 安装 Apache Hadoop 2.7.0 或更高版本,这里选取

最近再hue 集群查询任务经常失败,经过几天的观察,终于找到原因,报错如下 Status: FailedVertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_00, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container con

框架版本 Hadoop 2.7.7 Hive 2.3.7 Tez 0.9.2 保证hadoop集群启动,hive元数据服务启动 上传tez到HDFS tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz mv apache-tez-0.9.2-bin tez-0.9.2 hdfs dfs -mkidr /tez hdfs dfs -put tez-0.9.2 /tez #这里tez可以直接上文件,也可以上传解压后的文件 配置hive-env.sh export TEZ_HO

直接下载Tez的binary包部署安装是有问题的,因为默认支持hadoop版本为2.7,2.7以上的就需要手动编译了. 下载Tez源码 CD到源码文件夹,mvn install -Dhadoop.version=3.0.3 -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true 这里有个需要注意的地方,tez-ui的编译会很麻烦,因为伟大的墙.实在编译不过就跳过tez-ui模块吧--不影响其他部分的编译. 编译成功后,后面的步骤参考:https://blog.csdn.net

———————————————————— 调配 Hadoop  ———————————————————— 1 将 编译好的 TEZ .tar.gz 文件上传到 HDFS 中.   hdfs fs -put complete-tez-0.7.0.tar.gz /tez   2 创建 tez-site.xml 需要在 hadoop 的 master 节点上面的 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下面创建一个 tez-site.xml 文件,里面填写如下内容 <?xml vers

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

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

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? 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

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写 部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr