重跑dag中部分失败的任务 例如 dagA 中, T1 >> T2 >> T3 >> T4 >> T5  ,其中 T1 T2 成功, T3 失败, T4  T5因为依赖 T3,也不会运行. 跳过 T1   T2  重跑 T3 T4 T5 的方法是: (1)点击 T3 clear ,默认会clear T4  T5 的状态 (2)返回到上一级,点击 dagA 名字,点击 Recursive 和 Downstream (airflow的界面,看不出来到底有没有选择

一.倾斜造成的原因 正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量. 俗话是,一个人累死,其他人闲死的局面 这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的. 下面举个简单的例子: 举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 ("aaa",1)

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

一.现象 map/reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完,此称之为数据倾斜. 二.具体情况及解决 1. join的key值发生倾斜 1) key值包含很多空值或是异常值 如果需要这些值,可以给这些值赋一些随机值: select userid

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能,但是某些表数据很大,经常发生某几条数据丢失的问题,导致订阅无法继续进行.但是每次发现问题重新做一次发布订阅又非常消耗时间,所以还得根据“复制监视器”的提示,找到丢失的数据,手工处理. 定位缺失数据 首先,找到出问题的同步语句,在发布服务器的“复制监视器”上事务订阅的详细信息里面,找到出错的信息 尝试的命令: rollback tran (事务序列号: ) 错误消息: 应用复制的命令时在订阅服务器上找不到该行. (源: MSSQLS

最近有个需求是要跨库进行数据同步,两个数据库分布在两台物理计算机上,自动定期同步可以通过SQL Server代理作业来实现,但是前提是需要编写一个存储过程来实现同步逻辑处理.这里的存储过程用的不是opendatasource,而是用的链接服务器来实现的.存储过程创建在IP1:192.168.0.3服务器上,需要将视图v_custom的客户信息同步到IP2:192.168.0.10服务器上的t_custom表中.逻辑是如果不存在则插入,存在则更新字段. create PROCEDURE [dbo]

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

只用css实现“每列四行,加载完一列后数据自动填充到下一列”的效果.这个题目用图表示如下: 如果将题目换成“只用css实现每行四列,加载完一行后数据自动填充到下一行”,那这个问题就简单多了,相信大家都能使用多种方法实现.但现在这个问题该怎么去解决呢. 对了这个题目,似乎不是那么好解决,毕竟像这类问题我们都是使用js或者模版辅助实现的. 这个题目难点在哪儿? 对动态添加的数据只用css实现这个效果,那就意味着除了动态添加数据外,不可能改变现有的文档结构.什么意思呢?比如对于这种实现,我们可以使用u

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

Scrapy-Redis 空跑问题,redis_key链接跑完后,自动关闭爬虫 问题:scrapy-redis框架中,reids存储的xxx:requests已经爬取完毕,但程序仍然一直运行,如何自动停止程序,结束空跑. 分布式扩展: 我们知道 scrapy 默认是单机运行的,那么scrapy-redis是如何把它变成可以多台机器协作的呢? 首先解决爬虫等待,不被关闭的问题: 1.scrapy内部的信号系统会在爬虫耗尽内部队列中的request时,就会触发spider_idle信号. 2.爬虫的

------------方法1从库移动数据文件路径方法1--------------将表空间offline的方法不行 1.退出日志应用alter database recover managed standby database cancel; 2.修改表空间为离线状态SQL> alter tablespace TPS_DATA offline;alter tablespace TPS_DATA offline *ERROR at line 1:ORA-16000: database open

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,