测试分类 HiBench共计19个测试方向,可大致分为6个测试类别:分别是micro,ml(机器学习),sql,graph,websearch和streaming. 2.1 micro Benchmarks 排序(sort)此工作负载对其文本输入数据进行排序,该数据是使用RandomTextWriter生成的. 词频统计(wordcount)此工作负载计算输入数据中每个单词的出现次数,这些单词是使用RandomTextWriter生成的.它代表了一种典型的MapReduce作业. TeraSor

run.sh #!/bin/bash # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. # The ASF licenses th

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

HiBench 7官方:https://github.com/intel-hadoop/HiBench 一 简介 HiBench is a big data benchmark suite that helps evaluate different big data frameworks in terms of speed, throughput and system resource utilizations. It contains a set of Hadoop, Spark and st

hibench包含几个hadoop的负载 micro benchmarksSort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据中每个单词的出现次数,输入数据使用hadoop randomtextwriter生成. TeraSort:输入数据由hadoop teragen产生,通过key值进行排序. hdfs benchmarks增强行的dfsio:通过产生大量同时执行读写请求的任务测试hadoop机群的hdfs吞吐量 web

很多内容之前的博客已经提过,这里不再赘述,详细内容参照本系列前面的博客:https://www.cnblogs.com/ratels/p/10970905.html 和 https://www.cnblogs.com/ratels/p/10976060.html 执行脚本 bin/workloads/sql/scan/prepare/prepare.sh 返回信息 [root@node1 prepare]# ./prepare.sh patching args= Parsing conf: /h

安装Scala 使用spark-shell命令进入shell模式,查看spark版本和Scala版本: 下载Scala2.10.5 wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz 解压 tar -xzvf scala-2.10.5.tgz 创建文件夹 mkdir -p /usr/local/scalacp -r scala-2.10.5 /usr/local/scala 配置环境 vim /etc/profil

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

个人主页: http://www.linbingdong.com 本文介绍Hive安装配置的整个过程,包括MySQL.Hive及Metastore的安装配置,并分析了Metastore三种配置方式的区别.网上有很多介绍Hive Metastore三种配置方式的文章,但是理解都不对,给读者造成了很多误导.本人详细阅读Apache和CDH官方文档中关于Hive Metastore的部分,并经过实践,终于填好各种坑,安装配置成功,遂记录下本文,供大家参考. 1. 相关概念 Hive Metastore

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

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22  14:52:41 ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) http://www.antlr.org/ 2016-12-15  22:59:16 UDF <LanguageManual UDF>:https://cwiki.apache.org/confluence/displ

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

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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 从Hive的官方wiki来看,Hive0.7以后增加了一个对表建立index的功能,想试下性能是否有很大提升,参考了一些资料亲手实现了一遍,记录下过程和心得 一.测试数据准备 1.新建一个gen-data.sh脚本,内容如下 #! /bin/bash #generating .7G raw data. i= ] do echo "$i A decade ago, many were predi

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

一.Hive概念 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,Hive是一种用SQL语句来读写.管理存储在分布式存储设备上的大数据集的数据仓库框架. 1. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能. 2. Hive是用类似SQL的方式来读写.管理数据的,但是底层最终是将语句转换为一个个的MapReduce Job来执行的. 3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL).元数据信息包括: Owner

目录 一.        安装Hive. 1 1.       选择CDH版本的... 1 2.       解压文件... 1 二.        配置Hive. 1 1.       配置环境变量... 1 2.       复制配置文件... 1 3.       修改hive-env.sh. 1 4.       修改hive-site.xml 1 三.        安装MySQL数据库... 1 1.       更新yum mysql版本... 1 2.       yum 安装m

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建