Hive脚本中切勿使用/**/注释 Hive脚本的注释目前好像只有 -- ,我之前在做初版数据的时候 使用NotePad++ 习惯性的有时候注释会写成 /**/ ,然后就引发了问题 脚本上传到hue,加入调度,调度正常执行 不报错,但是应该有的数据却为空!!! 奇了怪了.... (反复执行了好多遍,都没有数据,脚本都没有问题呀  一段一段copy执行的时候都正常的) 再仔细看看 ,原因问题出在注释上,在hive脚本里面我不小心留了两行注释 格式为 /* 注释内容 */ 的内容 造成的结果:  /

Hadoop生态圈-Azkaban实现hive脚本执行 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客中在HDFS分布式系统取的数据,而这个数据的是有之前我通过MapReduce生产的数据,详情请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9233393.html   1>.创建job文件 use yinzhengjie; create table if not exists az_wc(word string, count in

Quick-Task 动态脚本支持框架之Groovy脚本加载执行 上一篇简答说了如何判断有任务动态添加.删除或更新,归于一点就是监听文件的变化,判断目录下的Groovy文件是否有新增删除和改变,从而判定是否有任务的变更: 接下来的问题就比较明显了,当任务变更之后,就需要重新加载任务了,即如何动态的编译并执行Groovy文件呢? 相关系列博文: 180628-Quick-Task 动态任务执行框架想法篇 180702-Quick-Task 动态脚本支持框架整体介绍篇 180723-Quick-Ta

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

Quick-Task 动态脚本支持框架之任务动态加载 前面几篇博文分别介绍了整个项目的基本架构,使用说明,以及整体框架的设计与实现初稿,接下来则进入更细节的实现篇,将整个工程中核心实现捞出来,从为什么这么设计到最终的实现给予说明 相关系列博文: 180702-QuickTask动态脚本支持框架整体介绍篇 180719-Quick-Task 动态脚本支持框架之使用介绍篇 180723-Quick-Task 动态脚本支持框架之结构设计篇 I. 任务动态加载 这个动态脚本调度框架,最大的一个功能点就是

文章链接:https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/07/23/180723-Quick-Task-动态脚本支持框架之结构设计篇/ Quick-Task 动态脚本支持框架之结构设计篇 相关博文: 180702-QuickTask动态脚本支持框架整体介绍篇 180719-Quick-Task 动态脚本支持框架之使用介绍篇 前面两篇博文,主要是整体介绍和如何使用:接下来开始进入正题,逐步剖析,这个项目是怎么一步一步搭建起来的:本篇博文则主要介绍基本骨架的设计,围

文章链接:https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/07/19/180719-Quick-Task-动态脚本支持框架之使用介绍篇/ Quick-Task 动态脚本支持框架之使用介绍篇 相关博文: 180702-QuickTask动态脚本支持框架整体介绍篇 QuickTask这个项目主要就是为了解决数据订正和接口验证不方便的场景,设计的一个及其简单的动态脚本调度框架,前面一篇整体介绍篇博文,主要介绍了这是个什么东西,整体的运行原理,以及一些简单的使用demo

Oozie执行hive,传入参数1. 新建一个workflow 2. 拖入一个hive2 3. hive脚本如下 CREATE TABLE IF NOT EXISTS spider_tmp.org_invest_fund_${date} ( `id` int, `info_id` int, `company` string, `company_url` string, `legal_person` string, `reg_capital` string, `establish_date` st

hive不支持group by 别名,如果需要group by 别名的情况,可以使用 别名的 值作为group by 的值

原文:SQLSERVER 数据库备份脚本-支持多库备份 <pre name="code" class="sql">--变量定义 DECLARE @backupfile VARCHAR(1024) DECLARE @backdesc VARCHAR(1024) DECLARE @filename VARCHAR(1024) DECLARE @path VARCHAR(1024) DECLARE @dbname VARCHAR(1024) DECLARE @

Beeline里面执行hive脚本函数nvl2()与replace()报错 写脚本的时候是在impala里面执行的,都正常,但是转换为调度的时候是在beeline里面执行的 就会有问题了. 详情如下: replace函数: (去掉字符串里面所有空格) select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行命令: select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行结果为:  helloworld beeli

HIVE脚本任务 hadoop fs -mkdir -p /aztest/hiveinput hadoop fs -put az.data /aztest/hiveinput/ l 创建job描述文件和hive脚本 Hive脚本: test.sql use default; drop table aztest; create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; load d

一.如何让python脚本支持命令行参数 1.使用click模块 如何使用这个模块,在我前面的博客已经写过了,可参考:https://www.cnblogs.com/Zzbj/p/11309130.html 2.使用getopt模块 getopt模块可短选项和长选项两种格式.短选项格式为"-"加上单个字母选项:长选项为"--"加上一个单词 3.click和getopt的不同点 click模块是第三方的模块,而getopt是内置的模块 click模块的功能比较强大,自

是在reduce阶段报的错误,详细错误信息是 朱传豪 19:04:48 Diagnostic Messages for this Task: Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109) at org.apache.hadoop.util.ReflectionU

由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异,因此,传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用.关于 hive 的优化与原理.应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个实例,从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识. 1.需求 需求我做了简化,很简单,两张表做个 join,求指定城市,每天的 pv,用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的: SELECT t.statdate, c.cname, coun

Hive执行方式 Hive的hql命令执行方式有三种: 1.CLI 方式直接执行 2.作为字符串通过shell调用hive –e执行(-S开启静默,去掉"OK","Time taken") 3.作为独立文件,通过shell调用 hive –f或hive –i执行执行 方式1 键入"hive",启动hive的cli交互模式.Set可以查看所有环境设置参数,并可以重设.其他命令如, Use database 选择库 quit/exit 退出Hive的

skipper 对于lua 脚本的支持是通过gopher-lua,支持基本上大部分的lua特性 说明:项目使用docker-compose 运行 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: skipper: image: dalongrong/skipper:latest ports: - "9090:9090" - "9911:9911" volumes: - "./router.esk

Redis 2.6.0 内置的Lua Script支持,可以在Redis的Server端一次运行大量逻辑. 整个Script默认是在一个事务里的. Script里涉及的所有Key尽量用变量,从外面传入,使Redis一开始就知道你要改变哪些key. EVAL每次传输一整段Script比较费带宽,可以先用SCRIPT LOAD载入script,返回哈希值.然后用EVALHASH执行. 内置的LUA库里还很贴心的带了CJSON,可以处理JSON字符串. 参考:http://www.searchdata

1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import StringIO import gc import sys import os hive_cmd = "hive -f ./sql/sql.sql"

### 模板脚本存放路径(无需修改) cd /tmp/fix_data/tmp_wjj_20180322_01 ### 脚本名称 script=tmp_wjj_20180322_01 ### 开始日期(包括当月/天) etl_dt_start='2017-09-01' ### 结束日期(不包括当月/天) etl_dt_end='2016-12-01' ### 并发数(请勿设置高于10) thread_num= ### task数量(设置spark_sql的task数量,如果数据量过亿,可适量调高