某个reduce中的value堆积的对象过多,导致jvm频繁GC. 解决办法: 1. 增加reduce个数,set mapred.reduce.tasks=300,. 2. 在hive-site.xml中设置,或者在hive shell里设置 set  mapred.child.java.opts = -Xmx512m 或者只设置reduce的最大heap为2G,并设置垃圾回收器的类型为并行标记回收器,这样可以显著减少GC停顿,但是稍微耗费CPU. set mapred.reduce.child…

Mapreduce中由于sort的存在,MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构.而不是数据流的架构.在MapTask尚未结束,其输出结果尚未排序及合并前,ReduceTask是又有数据输入的,因此即使ReduceTask已经创建也只能睡眠等待MapTask完成.从而可以从MapTask节点获取数据.一个MapTask最终的数据输出是一个合并的spill文件,可以通过Web地址访问.所以reduceTask一般在MapTask快要完成的时候才启动.启动早了浪费container资源…

01 package com.test; 02   03 import java.util.ArrayList; 04 import java.util.Iterator; 05 import java.util.List; 06   07 public class T { 08   09     public static void main(String[] args) { 10   11         // 只要实现了Iterable接口的对象都可以使用for-each循环. 12   …

起初遍历values时直接把对象添加到集合中,后来输出结果和预期不符,debug时发现添加到集合中的对象的值全部是最后一个对象的值,网上百度了下,发现是reduce阶段对象重用的问题,reduce阶段的key,value分别指向一个对象,无论操作了多少个键值对,始终是这两个对象,而ArrayList的add()添加的是对象的引用地址而不是对象的值,这样add(value),当最后一个值遍历完成后,value指向的值就变成了最后一个对象的值,所以如果想要保存key,value的值(属性),需要重新…

1. Scenario description when I use sqoop to import mysql table into hive, I got the following error: // :: WARN hcat.SqoopHCatUtilities: The Sqoop job can fail if types are not assignment compatible // :: WARN hcat.SqoopHCatUtilities: The HCatalog fi…

Halting due to Out Of Memory Error...18/09/13 21:42:17 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1536756558194_0031_m_000001_0, Status : FAILEDError: Java heap space18/09/13 21:43:26 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1536756558194_0031_m_000000_1, St…

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段…

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map…

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默…

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

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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…

1. Hive数据导入 - Load Load,加载,不会进行任何数据转换和处理的操作,只会进行数据Move操作,将元数据移动到HDFS指定目录 a> hdfs dfs -put 'hdfs的hive目录' b> LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)] filepath: 要加载的数据文件路径,可以是相对路径,…

问题描述 我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程,由于半年来不断地增加需求,导致了问题已经不是那么地简单,特别是在Reduce阶段,一些大对象会常驻内存.因此越来越顶不住压力了,当前内存问题已经是最大的问题,每个Map占用5G,每个Reduce占用9G!直接导致当数据分析平台运行时,集群处于资源匮乏状态. 因此,在不改变业务数据计算的条件下,将单一的Map/Reduce过程分解成2个阶段.这个时候,需求就相对来说比较复杂,将第一阶段的Reduce结果输出至HDFS,作为第二阶段的输入…

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开…

1介绍 Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore) 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用…

一.Join原则 将条目少的表/子查询放在Join的左边.原因:在Join的reduce阶段,位于Join左边的表的内容会被加载进内存,条目少的表放在左边,可以减少发生内存溢出的几率. 小表关联大表:用MapJoin把小表全部加载到内存在map端Join,避免reducer处理.如: select /*+ MapJoin(user)*/ l.session_id,u.username from user u join page_views l on u.id = l.user_id 二.控制ma…

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段…

第1章 Hive入门 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 )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 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免…

1. Hive数据倾斜原因: key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜解决方法hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job.第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均…

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的…

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另…

一.join优化 做join之前对数据进行预处理,减少参加join的数据量,把数据量少的表放入内存中,制作map端的join 应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边.原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生内存溢出错误的几率. Join查找操作中如果存在多个join,且所有参与join的表中其参与join的key都相同,则会将所有的join合并到一个mapred程序中. SELECT…

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (…

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA…

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…

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…

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v…

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi…