mapreduce可以直接对hdfs进行清洗和计算,这里介绍oozie中如何调度使用. 操作步骤如下: 1. 写一个mapper和reduce类,并且打包成jar包 2. 在workflow中引用mapper和reduce 3. oozie中常用的coordinator.job.properties配置. 4. 上传hdfs中oozie的app目录. 5. 测试. 案例:统计单词大小. 2.在workflow中可能引用 注意事项: 如果将mapper和reduce写在同一个类中时,在编译后生成的…

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j…

目录 1.准备MR执行的数据 2.执行官方测试案例 3.准备我们调度的资源 4.修改配置文件 5.上传调度任务到hdfs对应目录 6.执行调度任务 1.准备MR执行的数据 MR的程序可以是自己写的,也可以是hadoop工程自带的.这里选用hadoop工程自带的MR程序来运行wordcount的示例 准备以下数据上传到HDFS的/oozie/input路径下去 hdfs dfs -mkdir -p /oozie/input vim wordcount.txt hello world hadoop…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce…

一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理.MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript. MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…

oozie中通过shell执行impala,脚本如下: $ cat test_impala.sh #!/bin/sh /usr/bin/kinit -kt /tmp/impala.keytab impala/server04 /usr/bin/impala-shell -i server04:21000 -q 'show databases' 直接执行shell脚本正常,在oozie中执行报错: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/…

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A…

在数仓和BI系统的开发和使用过程中会经常出现需要重跑数仓中某些或一段时间内的分区数据,原因可能是:1.数据统计和计算逻辑/口径调整,2.发现之前的埋点数据收集出现错误或者埋点出现错误,3.业务数据库出现人为修改历史数据的情况.当出现第一和第二种情况的时候需要对数仓各层使用到该数据源的表及依赖这些表的数据模型和表的出现问题时间起的分区都重跑一遍,出现第三种情况的时候需要从ods层(数据同步导入层)及以上的各层都重跑一遍.重跑历史分区的操作是比较麻烦的,如果只是把相应的表的workflow一天天的分…

在实习期间,公司使用的hue平台做的数仓,下面就简单介绍一下hue的一些使用的注意事项,主要是工作流的使用和调度 进入hue首页: Workflow是工作流,Schedule是调度工作流的,如设置工作流何时跑,周期是多久,等等,下面会详细介绍,Bundle是绑定多个调度,暂时我没有用上 等使用后再更新 上面有一栏,有hive,hive2,spark,java,shell等等,直接拖入到Drop your action here这个阴影框中即可 下面的都以hive2为例, 选择文件添加即可,同时下…