执行如下截图中的语句时卡住了: 原因:yarn未启动,hive底层是要提交mapreduce到yarn上才能计算结果的. 之前启动yarn时,未执行jps查看是否已经启动.其实未启动成功: [root@node01 ~]# start-yarn.sh starting yarn daemons resourcemanager running as process 3220. Stop it first. 具体原因未知. 解决方法:重新启动dfs.yarn.jobhistory.  

本文章旨在介绍安装centos7时手动分区问题,及其所对应的软硬raid问题.在新建centos7系统时,需要手动分区时,提供给我们三个选项: 在上图中,默认选项为“Standard Partition”,意思是创建标准分区,也是我们要选择的项.其他如“RAID Partition”的意思是RAID(磁盘冗余阵列)分区,在企业中RAID功能一般是通过物理的硬件来完成的硬件RAID卡的效率更高,操作系统的RAID功能性能差,冗余也受限于操作系统,因此,企业很少用,而LVM的意思是逻辑卷管理,它对设

目前硬件都已经支持UEFI模式启动了,而且硬盘容量普遍大于MBR磁盘能支持的最大2TB的容量.所以在安装Windows系统的时候优先选用UEFI启用,并将磁盘配置为GPT模式以支持更大的容量.而且Windows在UEFI+GPT启动的时候会将启动分区和恢复分区分别独立出来,这样可以更好的抵抗病毒带来的影响.https://www.cnblogs.com/qishine/p/16348160.html 在系统默认安装的时候,Windows对于未分区的磁盘会以这样的形式划分分区.如果你的硬盘比较大,

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

当给电脑加新硬盘时候,并且需要把新硬盘当作系统盘,有几种方法来为新硬盘创建引导分区: 可以选择用U盘刻录微软原版系统镜像,直接从U盘启动,然后直接创建分区,直接装,会自动为硬盘创建好几个引导分区. 进入U盘中的PE系统,个人推荐微PE,或者论坛大神制作的PE,进入PE后直接使用DiskGenius,点击硬盘选项,选择转换成GUID模式,选择好了点击确定,接着会自动格式化硬盘,点击保存后就会把硬盘模式更改并且生效.这个操作会将电脑上面的一切文件清除殆尽然后创建分区,点击新建分区可以手动的方式创建E

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

(一).桶的概念: 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是 针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:(1).获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等). 分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

在这里我们将介绍Oracle手动创建数据库几大步骤,包括前期的准备工作,以及具体的实施. Oracle手动创建数据库是本文介绍的重点,希望通过本文能帮助大家更好的利用Oracle.51CTO也向您推荐<Oracle数据库调试与性能优化>专题. Oracle除自带的DBCA可以创建数据库以为,还有另外一种创建方法,就是Oracle手动创建数据库,也是作为DBA人员必须要掌握的.下面就介绍一下手动创建数据库的步骤: 手动创建数据库通常包含如下操作步骤: 1.确定新建数据库名称和实例名称: 2.确定

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege          分桶是细粒度的,分桶是不同的文件. 分区是粗粒度的,即相当于,表下建立文件夹.分区是不同的文件夹. 桶在对指

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

本质原因在于:SQL Server 统计信息只包含复合索引的第一个列的信息,而不包含复合索引数据组合的信息 来源于工作中的一个实际问题, 这里是组合列数据不均匀导致查询无法预估数据行数,从而导致无法选择合理的执行计划导致性能低下的情况 我这里把问题简单化,主要是为了说明问题 如下一张业务表,主要看两个“状态”字段,BusinessStatus1 和 BusinessStatus2 create table BusinessTable ( Id ,), Col2 ), Col3 ), Col4 )

Visual Studio 号称有史以来最强大的IDE,确实如此.创建单元测试也是一键完成:在方法的代码块中右键“Create Unit Test…”,勾选测试项,填项目名,完成.VS就会自动帮你创建好了一个工程,直接写测试方法就好.这创建出来的工程也就是一个普通的类库(class library),所以今天我就打算手动创建一个单元测试工程,但是最后却发现总是无法显示代码覆盖率. 发现问题,解决问题:反复对比手动创建和自动创建的工程,所有的属性都没区别.但是有一点引起了我的注意,右键工程名-Ad

场景: 遇到1亿数据量的数据需要根据用户名做些数据统计分析,想直接做些聚合计算基本没可能,于是打算先根据日期按照年月创建分区,然后对各个分区分别进行统计,最后汇总结果. 有两种方法,分别是手工设置分区和自动设置分区,自动设置分区在oracle11g版本才新增的功能. 方法一:自动设置分区的表创建方式如下: create table TEST_RANGE ( data_dt NVARCHAR2(), deviceid NVARCHAR2(), useraccount NVARCHAR2(), ma

2016-09-0111:06:53                                     使用sql标签库+tomcat+mysql手动创建一个jsp 1. 1.1安装tomcat服务器 学习JavaWeb开发一般都使用Tomcat服务器,该服务器支持全部JSP以及Servlet规范 Apache官方网站下载tomcat,这里我用的是tomcat6.0(网上有很多下载教程故此处略过) 要注意一点的是: 1>tar.gz文件是Linux操作系统下的安装版本 2>exe文件是W