hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

在启动hive时设置配置属性信息 $ bin/hive --hiveconf <property=value> 查看当前所有的配置信息 hive > set ; hive (db_hive)> set system:user.name ; system:user.name=root hive (db_hive)> set system:user.name=testUser ; 此种方式,设置属性的值,仅仅在当前会话session生效

一.Hive下查看数据表信息的方法方法1:查看表的字段信息desc table_name; 方法2:查看表的字段信息及元数据存储路径desc extended table_name; 方法3:查看表的字段信息及元数据存储路径desc formatted table_name; 方法4:查看建表语句及其他详细信息的方法show create table table_name; 备注:查看表元数据存储路径时,推荐方法3,信息比较清晰. 二.查看表容量大小方法1:查看一个hive表文件总大小时(单位为

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/33378243 hive没有提供hive --version这样的方式查看版本号好,所以要找到hive所在文件夹,然后查看jar包的版本号号, 比方: # ls /usr/local/hive/lib/ antlr-2.7.7.jar datanucleus-core-2.0.3.jar hive-jdbc-0.10.0.jar jline-

如图.这里仅仅能看到简单的一段SQL.差点儿看不出详细在运行什么任务. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGFvemhhb2t1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 此时能够点开一个application.点击Tracking URL: ApplicationMaster 进

通过oozie job id可以查看流程详细信息,命令如下: oozie job -info 0012077-180830142722522-oozie-hado-W 流程详细信息如下: Job ID : 0012077-180830142722522-oozie-hado-W --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表? 1.hive模糊搜索表  show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show p

转自网友的,主要是自己备份下 有时候不记得! 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from ta

Author: kwu 查看yarn当前执行任务列表.可使用例如以下命令查看: yarn application -list 如需杀死当前某个作业,使用kill application-id的命令例如以下: yarn application -kill application_1437456051228_1725

1.概述 在开发工作当中,提交 Hadoop 任务,任务的运行详情,这是我们所关心的,当业务并不复杂的时候,我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务.在编写 Hive SQL 的时候,需要在 Hive 终端,编写 SQL 语句,来观察 MapReduce 的运行情况,长此以往,感觉非常的不便.另外随着业务的复杂化,任务的数量增加,此时我们在使用这套流程,已预感到力不从心,这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察 Hive SQL 的 MapRedu

一.Hive基本概念.安装部署与初步使用 1. 后续课程 Hive 项目:hadoop hive sqoop flume hbase 电商离线数据分析 CDH Storm:分布式实时计算框架 Spark: 2. 如何学习大数据技术 上课时候,认真听,勤做笔记: 遇到难理解的概念,马上记录下来: 课后多动手,操作过程遇到问题,多思考: 不要遇到问题,首先就问别人: 珍惜问问题的机会: 讲究问题的技巧与方式,提出自己的大概思考思路: 多总结: 总结成文档,作为以后的参考: 归档成自己的知识库: 每个

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图

一.ETL介绍: 数据抽取:把不同的数据源数据抓取过来,存到某个地方 数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取 不完整的数据:比如数据里一些应该有的信息缺失,需要补全后再写入数据仓库 错误的数据:比如字符串数据后面有一个回车操作.日期格式不正确.日期越界等,需要修正之后再抽取 重复的数据:重复数据记录的所有字段,需要去重 数据转换:不一致的数据转换,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,统一编码 实现有多种方法: 1.借助ETL工具(

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------

前两篇文章介绍了docker的基本命令如何安装hadoop 那么大家会比较了解docker的基本语法的安装过程.那么咱们今天来一起安装一下hive. 安装 1.下载gitHub,地址:https://github.com/prasanthj/docker-hive-on-tez.如果背墙了,可以选择下载zip.进入目录之后就能看见如下内容: @~/git/github/docker-hive-on-tez-master $ ls Dockerfile datagen.py hive-log4j.

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b