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前言 Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项
今天早上来到公司,看了一下hue平台执行的时候,出现以下报错,然后我就去平台上查看日志,找了半天也没有找到,以为是spark的问题。然后在去hive上去看日志,发现了报错如下(原来是与atlas集成的时候,把阿里的oss的jar也移了过来,
导出的oracle的数据表结构csv文件python处理代码
创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name[COMMENT database_comment]
sqoop 从hive导入mysql 出现:ERROR tool.BaseSqoopTool: Error parsing arguments for export:(问题解决)
前言有些情况我们是不需要写入磁盘,处理完直接释放。
目录 一、Ambari 修改hive 默认的任务执行队列 1、Ambari 修改hive 配置项 2、Ambari 修改tez 配置项 3、执行h
如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive标签(空格分隔): 大数据平台构建一: 编写目的二: 平台所用版本介绍三: 配置步骤四: 测试应用一: 编写目的二: 平台所使用版本三:配置步骤3.1 创建 Pipelines3
使用load 方式加载数据到Hive 表中,注意分区表加载数据的特殊性如何保存HiveQL 查询结果:保存到表中,保存到本地文件(注意指定列分隔符)常见查询练习,如group by、having、join、sort by、order by
Hive 能做什么,与mapreduce 相比优势在哪里(相对于开发)为什么说Hive 是Hadoop 的数据仓库,从【数据存储和分析】 方面理解Hive 架构,分为三个部门来理解,画图理解1.Hive 能做什么,与mapreduce 相比
1.1 hive的简介1.2 hive 的特点1.3 hive 的架构1.4 hive-2.1.1 安装一: hive 的简介1.1 hive的简介1.2 hive 的特点1.3 hive 的架构1.4 hive-2.1.1 安装
在项目开发中,我们常常需要将工程文件打包成.ipa文件,提供给越狱的iphone安装。下面是一种方法:1、首先应该给工程安装好配置文件(这里不再敖述),在ios device的状态下,运行成功。2、选择Product->archive
MapReduce 的数据压缩hive 的数据压缩hive 支持的文件格式hive日志分析,各种压缩的对比hive 的函数HQL 查询一: mapreduce 的压缩二: hive 的压缩:三: hadoop 的检查 是否支持压缩命令3.1
1、组件: 元存储(Metastore )-存储“系统目录以及关于表、列、分区等的元数据”的组件。 驱动(Driver )- 控制 HiveQL
最近在java程序中调用hive做查询时,碰到一个异常,被困扰了许久,经过几番调试,逐步把问题定位清楚。 在异常描述前先给出异常信息: 该异常出现的原
根据hive的案例一增加需求一: 增加案例需求:1.1 查看track_log的分区1.2 建立一张会话信息表(session):1.3 创建临时表 session_info_tmp11.4 创建临时表session_info_tmp21
Hive 0.6版本及以上支持视图 Hive View具有以下特点: 1. View是逻辑存在,Hive暂不支持物化视图(1.0.3) 2. View只
日志记录了程序运行的过程,是一种查找问题的利器。 Hive中的日志分为两种 1. 系统日志,记录了hive的运行情况,错误状况。 2. Job 日志,
SQL 错误 [2] [08S01]: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive
最近在使用hive的过程上遇到一个比较坑的问题,当手动向hive中的表插入数据时,若含有中文字符,插入hive表后中文乱码。比如在hive的client
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