1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25'; 5.查看hdfs文件信息  dfs -ls /user/hive/

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop

转自博客:https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/78245011(没找到原创者,该博客也是转发)   一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

大家在使用shell脚本调用hive命令的时候,发现hive的中间过程竟然打印到错误输出流里面,这样在查看错误日志的时候,需要过滤这些没用的信息,那么可以使用如下的配置参数. set hive.session.silent=true; (默认是false) 例如: ; Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

感觉廖雪峰的官网http://www.liaoxuefeng.com/里面的教程不错,所以学习一下,把需要复习的摘抄一下. 以下内容主要为了自己复习用,详细内容请登录廖雪峰的官网查看. Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3,

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-CollectionFunctions --首先进行一些基础配置设置: SET mapred.job.queue.name=queue3; SET hbase.client.scanner.caching=5000; SET hbase.zookeeper.quorum=datanode06,datanode07,datano

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

运行wordcount程序一直停在map 100% reduce 0%, input文件夹的内容: 其中: f1.txt中的内容为:hello hadoop f2.txt中的内容为:hello hadoop f3.txt中的内容为:hello world     解决方法: 在/etc/hosts中增加以下红色一行,其中第一列为127.0.0.1,第二列为主机名称:   然后重新使用start-all.sh启动hadoop,然后执行wordcount程序,然后可以看到执行成功:   查看执行结果

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

数组中常用的高阶方法: foreach    map    filter    reduce    some    every 在这些方法中都是对数组中每一个元素进行遍历操作,只有foreach是没有返回值的,reduce是的回调函数中,是有四个参数的,下面说一下他们的基本用法   map:    映射,可以对数组中每个元素进行操作,并逐一返回,生成一个理想的新数组 arr.map(function(item,index,arr){ .............. }) //map方法内可以传入一

原始数据: Map阶段 1.每次读一行数据, 2.拆分每行数据, 3.每个单词碰到一次写个1 <0, "hello tom"> <10, "hello jerry"> <22, "hello kitty"> <34, "hello world"> <46, "hello tom"> 点击查看代码 /** * @ClassName:WordCount

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

java8中的map和reduce 标签: java8函数式mapreduce 2014-06-19 19:14 10330人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: java(47)  FP(2)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. java8中最受人期待的就是lambda,引入了map和reduce.map和reduce可以构成几乎所有的函数式操作. map final List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);