Request received to kill task 'attempt_201411191723_2827635_r_000009_0' by user ------- Task has been KILLED_UNCLEAN by the user 原因如下: 1.An impatient user (armed with "mapred job -kill-task" command) 2.JobTracker (to kill a speculative duplicate

由字符集引起的hive 元数据进程启动失败 解决方法新增 这2句话 reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')

Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused) at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350) at java.net.AbstractPlainSocketImpl

在安装hive的过程中,一般需要的准备环境就是hadoop集群的正常启动,要装有mysql,zookeeper. 具体怎么安装配置我在这里不多说,安装教程网上有挺多的. 我这里说下我遇到的问题,首先从解压安装开始说起,解压安装完成后,配置环境变量, 这些都是一些常规步骤. 还有一些配置文件的 当我输入hive的时候 [hadoop@master conf]$ hive Logging initialized .jar!/hive-log4j.properties SLF4J: Class pat

org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083. at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TServerSocket.java:109) at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TSe

转自:http://www.iteblog.com/archives/831 如果你想查询某个表的某一列,Hive默认是会启用MapReduce Job来完成这个任务,如下: hive> SELECT ; Total MapReduce jobs = Launching Job out of Number of reduce tasks is set to since there's no reduce operator Cannot run job locally: Input Size (=

我们在执行hive代码的时候,一条简单的命令大部分都会转换成为mr代码在后台执行,但是有时候我们仅仅只是想获取一部分数据而已,仅仅是获取数据,还需要转化成为mr去执行吗?那个也太浪费时间和内存啦,所以有一个hive的配置如下图所示: 我们会发现这个属性所对应着两种模式,minimal和more.       在minimal下,我们执行select * ,limit,filter在一个表所属的分区表上操作,这三种情况都会直接进行数据的拿去,也就是直接把数据从对应的表格拿出来,不用跑mr代码,这样

如果查询表的某一列,Hive中默认会启用MapReduce job来完成这个任务,如下: hive>select id,name from m limit 10;--执行时hive会启用MapReduce job 我们都知道,启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似 SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch t

启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch task获取数据 set hive.fetch.task.conversion=more; select * from info_table where dt='2017-04-26' limit ;

在使用Hive的时候,有时候只是想取表中某个分区的前几条的记录看下数据格式,比如一个很常用的查询: select * from foo where partition_column=bar limit 10; 这种对数据基本没什么要求,随便来点就行,既然如此为什么不直接读取本地存储的数据作为结果集呢. Hive命令都要转换为MapReduce任务去执行,但是因为启动MapReduce需要消耗资源,然后速度还很慢(相比较于直接从本地文件中读取而言),所以Hive对于查询做了优化,对于某些查询可以不

1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会

Hive中将文件加载到数据库表失败解决办法(hive创建表失败) 遇到的问题: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Got exception: java.net.ConnectException Call From dblab-VirtualBox/127.0.1.1 to localhost:9000 failed o

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解 参数

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

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

* Hive框架基础(二) 我们继续讨论hive框架 * Hive的外部表与内部表 内部表:hive默认创建的是内部表 例如: create table table001 (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时:会在HDFS上新建一个table001表的数据存放地 接着执行: load data inpath'/input/data 'into table table001;(注意,load关键字后没有跟local关

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

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

无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli.HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析.编译.优化器处理.执行器执行四个方面. 以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例,具体处理流程如下: HQL解析生成AST语法树Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法和语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 语法分析得到QueryBlock遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 生成逻辑执行计