hive提交给yarn任务的名称

2024-10-29

如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId

最近的工作是利用Hive做数据仓库的ETL转换,大致方式是将ETL转换逻辑写在一个hsql文件中,脚本当中都是简单的SQL语句,不包含判断.循环等存储过程中才有的写法,仅仅支持一些简单的变量替换,比如当前账期等.然后通过一个通用的shell脚本来执行hsql文件.该脚本是主要是调用了hive -f <hsql文件>来执行hsql文件中的SQL语句的,当然hive命令会通过--hivevar选项定义变量将当前账期等数值传进去供SQL使用. 简单说下环境信息,目前使用的大数据平台版本是HDP 3.

Struts2(二)---将页面表单中的数据提交给Action

问题:在struts2框架下,如何将表单数据传递给业务控制器Action. struts2中,表单想Action传递参数的方式有两种,并且这两种传参方式都是struts2默认实现的,他们分别是基本属性注入.域模型注入 .其中: ---基本属性注入,是将表单的数据项分别传入给Action中的一些基本基本类型. ---域模型注入,是将表单的数据项打包传入给Action中的一个实体对象. 我们项目Struts2的实例,在其基础上使用这2中方式完成页面向Action的参数传递.具体的我们可以在项目首页r

把数据保存到数据库附加表 `dede_addonarticle` 时出错，请把相关信息提交给DedeCms官方。Duplicate entry

把数据保存到数据库附加表 `dede_addonarticle` 时出错,请把相关信息提交给DedeCms官方.Duplicate entry ’3′ for key ‘PRIMARY’ 你的主键是不可重复的,现在重复插入值为3的主键了.可以去掉主键唯一,或是设成自增加.就不会出现这种情况了. 具体操作:进入后台,“系统” - “系统设置” - “SQL命令行工具” 运行SQL命令行: alter table dede_addonarticle drop primary key 运行上面的代码就

myeclipse10 .jsp将表单提交给.java（form网页与后台通信初识）

做毕设需要用到form通信. 以下几张截图来自极课学院 servlet jsp文件 web配置出现错误: 路径问题仍然不对,需要再改 <form action="servlet/ShowChart" method="post">

jquery获取多个checkbox的值异步提交给php

html代码: <tr> <td><input type="checkbox" name="uid" value="<?=$item['mtaccount_id']?>"></td> <td><?=$item['mtaccount_id']?></td> <td><?=$item['account_id']?></td&g

提交给mysql java驱动的优化下个版本要发布了^_^

Unsubscribe from updates to this bug at: https://bugs.mysql.com/77681 Updated by: Daniel che chung So Reported by: OCA Admin Category: Connector/J Severity: S3 (Non-critical) -Status: In progress +Status: Closed Version: 5.1.x OS: Any [20 Aug 23:25]

Ajax表单提交给C#后台选中的checkbox值

HTML页面: <input name="payWay" type="checkbox" value="1" /> <input name="payWay" type="checkbox" value="2" /> <input name="payWay" type="checkbox" value="3

html表单提交给PHP然后浏览器显示出了PHP的源代码

今天学习到PHP处理网页表单提交的数据时,碰到一个巨头疼的问题,先贴上案例代码: html表单部分: <html> <head> <meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> <form action="./index.

大数据学习笔记之Hadoop（三）：MapReduce&YARN

文章目录一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

CDH商业版本的搭建（hadoop+hive+sqoop）

一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-site mapreduce.frame.work historyserver ->yarn-site mapreduce->shuffle resourcemana

hive权威指南<一>

一.ETL介绍: 数据抽取:把不同的数据源数据抓取过来,存到某个地方数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取不完整的数据:比如数据里一些应该有的信息缺失,需要补全后再写入数据仓库错误的数据:比如字符串数据后面有一个回车操作.日期格式不正确.日期越界等,需要修正之后再抽取重复的数据:重复数据记录的所有字段,需要去重数据转换:不一致的数据转换,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,统一编码实现有多种方法: 1.借助ETL工具(

Mysql和Hadoop+Hive有什么关系？

1.Hive不存储数据,Hive需要分析计算的数据,以及计算结果后的数据实际存储在分布式系统上,如HDFS上. 2.Hive某种程度来说也不进行数据计算,只是个解释器,只是将用户需要对数据处理的逻辑,通过SQL编程提交后解释成MapReduce程序,然后将这个MR程序提交给Yarn进行调度执行.所以实际进行分布式运算的是MapReduce程序 3.因为Hive为了能操作HDFS上的数据集,那么他需要知道数据的切分格式,如行列分隔符,存储类型,是否压缩,数据的存储地址等信息.为了方便以后操作所以他

049 CDH商业版本的搭建（hadoop5.3.6 +hive+sqoop）

为什么使用CDH版本? 这个主要考虑到兼容性. 下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 最新的CDH公司的hadoop版本: 一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-si

Spark on Yarn——spark1.5.1集群配置

写在前面: spark只是一种计算框架,如果要搭建集群要依托与一定的组织模式. 目前来说,Spark集群的组织形式有三种: 1. Standalone:使用akka作为网络IO组件,master和worker之间采用actor模型进行组织.简单说就是spark自己实现了集群中的各个节点上的服务. 2. Yarn:直接使用Yarn框架完成资源分配和分布式管理功能,spark只是简单地把任务提交给yarn框架. 3. Mesos:不太清楚.(好像比较古老了) 因此,要搭

Spark On YARN启动流程源码分析（一）

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数一般提交一个sp

[Hadoop] Yarn & k8s

写在前面一.大数据全栈头两节讲完HDFS & MapReduce,这一部分聊一聊它们之间的“人物关系”. 其中也讨论下k8s的学习必要性. Ref: [Distributed ML] Yi WANG's talk 二.知识点容器技术与Kubernetes Goto: 3 万容器,知乎基于Kubernetes容器平台实践 Goto: 如何学习.了解kubernetes? Goto: 选K8S是对的,但是用不好就是你的不对了 Yarn资源管理一.重要概念 ResouceManager App

Spark on YARN两种运行模式介绍

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发) 问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

关于yarn的spark配置属性

spark1.2.0 These are configs that are specific to Spark on YARN Property Name Default Meaning spark.yarn.applicationMaster.waitTries 10 ApplicationMaster 链接Spark master和SparkContext初始化的尝试次数 spark.yarn.submit.file.replication 3 上传到HDFS上的Spark ja

Samza在YARN上的启动过程 =》之一

运行脚本,提交job 往YARN提交Samza job要使用run-job.sh这个脚本. samza-example/target/bin/run-job.sh --config-factory=samza.config.factories.PropertiesConfigFactory --config-path=file://$PWD/config/hello-world.properties 这脚本的内容是什么呢? exec $(dirname $0)/run-class.sh or

4 weekend110的YARN的通用性意义 + yarn的job提交流程

Mr程序写完之后,提交给yarn,yarn会产生一个MRAppMaster,想说的是,yarn变得很通用,yarn集群上,不光可以跑mr程序,还可以跑各种运算模型. 海量批处理,mapreduce 海量实时处理,spark 海量流式处理,storm Mapreduce实现,MRAppMaster Spark实现,spark AppMaster Storm实现,storm AppMaster 说明,有了hdfs和yarn,什么框架都畅通无阻,运行. 以上是weekend110的YARN的通用性意

Hadoop -YARN 应用程序设计概述

一概述应用程序是用户编写的处理数据的统称,它从YARN中申请资源完毕自己的计算任务.YARN自身相应用程序类型没有不论什么限制,它能够是处理短类型任务的MapReduce作业,也能够是部署长时间执行的服务的应用程序.应用程序能够向YARN申请资源完毕各类计算任务. 在YARN上开发一个应用程序,通常而言,须要开发两个组件,各自是client和ApplicationMaster,当中client主要作用是将应用程序提交到YARN上,并与YARN 和Application

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