hive on tez

hive on tez配置

1.Tez简介 Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升MapReduce作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序 2.编译tez 本文记录Tez 0.8.5的编译过程,之前的Tez版本都是源码包,最新的版本虽然提供了编译后的tar包,但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本,如果和我们的Hadoop版本不一致,可能某个时刻会出现一些未知的问题,所以为了稳定…

hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但…

Hive on Tez 中 Map 任务的数量计算

Hive on Tez Mapper 数量计算在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式在 mr…

hive on tez 错误记录

1.执行过程失败,报 Container killed on request. Exit code is 143 如下图: 分析:造成这种原因是由于总内存不多,而容器在jvm中占比过高,修改tez-site.xml文件,添加如下配置: <property> <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name> <value>0.2</value> #调低内存占比,默认是0.8(也就是80%) <…

hive运行模式 hive on mapreduce 离线计算(默认) hive on tez YARN之上支持DAG作业的计算框架 hive on spark 内存计算 hive on tez Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG任务的数据处理框架.它由Hontonworks开源,它把mapreduce的过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务,减少了mapreduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程从而大幅提升MapReduce…

配置 Hive On Tez

配置 Hive On Tez 标签(空格分隔): hive Tez 部署底层应用简单介绍介绍:tez 是基于hive 之上,可以将sql翻译解析成DAG计算的引擎.基于DAG 与mr 架构本身的优缺点,tez 本身经过测试一般小任务在hive mr 的2-3倍速度左右,大任务7-10倍左右,根据情况不同可能不一样. 对于 Tez-0.9.0 以及更高版本, Tez 需要 Apache Hadoop 版本为 2.7.0 或更高安装 Apache Hadoop 2.7.0 或更高版本,这里选取…

hive on tez 任务失败

最近再hue 集群查询任务经常失败,经过几天的观察,终于找到原因,报错如下 Status: FailedVertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_00, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container con…

Hive配置Tez引擎踩坑

框架版本 Hadoop 2.7.7 Hive 2.3.7 Tez 0.9.2 保证hadoop集群启动,hive元数据服务启动上传tez到HDFS tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz mv apache-tez-0.9.2-bin tez-0.9.2 hdfs dfs -mkidr /tez hdfs dfs -put tez-0.9.2 /tez #这里tez可以直接上文件,也可以上传解压后的文件配置hive-env.sh export TEZ_HO…

记一发Hive on tez的配置（Hive 3.1.1, Hadoop 3.0.3, Tez 0.9.1）

直接下载Tez的binary包部署安装是有问题的,因为默认支持hadoop版本为2.7,2.7以上的就需要手动编译了. 下载Tez源码 CD到源码文件夹,mvn install -Dhadoop.version=3.0.3 -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true 这里有个需要注意的地方,tez-ui的编译会很麻烦,因为伟大的墙.实在编译不过就跳过tez-ui模块吧--不影响其他部分的编译. 编译成功后,后面的步骤参考:https://blog.csdn.net…

Apache Tez on hive

———————————————————— 调配 Hadoop ———————————————————— 1 将编译好的 TEZ .tar.gz 文件上传到 HDFS 中. hdfs fs -put complete-tez-0.7.0.tar.gz /tez 2 创建 tez-site.xml 需要在 hadoop 的 master 节点上面的 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下面创建一个 tez-site.xml 文件,里面填写如下内容 <?xml vers…

HIVE执行引擎TEZ学习以及实际使用

概述最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN…

Hive on Spark安装配置详解（都是坑啊）

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi…

Hive On Spark和SparkSQL

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上…

了解大数据的技术生态系统 Hadoop,hive,spark(转载)

首先给出原文链接: 原文链接大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

【HIVE】sql语句转换成mapreduce

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html 美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近…

大数据技术生态圈形象比喻（Hadoop、Hive、Spark 关系）

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

一文教你看懂大数据的技术生态圈:Hadoop,hive,spark

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

大数据核心知识点：Hbase、Spark、Hive、MapReduce概念理解，特点及机制

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

一文看懂大数据的技术生态Hadoop， hive，spark都有了[转]

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

SparkSQL与Hive on Spark的比较

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一.关于Spark 简介在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr…

Hive记录-Hive on Spark环境部署

1.hive执行引擎 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多. 默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hi…

hive on spark的坑

原文地址:http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html 装了一个多星期的hive on spark 遇到了许多坑.还是写一篇随笔,免得以后自己忘记了.同事也给我一样苦逼的人参考. 先说明一下,这里说的Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 先看官网的资源Hive on Spark: Getting Started 要想在Hive中使用Spark执行引擎,…

Hive SQL 编译过程

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过…

【转】Hive SQL的编译过程

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL…

Hive SQL的编译过程

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的…

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