HIVE-如何查看执行日志 HIVE既然是运行在hadoop上,最后又被翻译为MapReduce程序,通过yarn来执行.所以我们如果想解决HIVE中出现的错误,需要分成几个过程 HIVE自身翻译成为MR之前的解析错误 Hadoop文件系统的错误 YARN调度过程中的错误 2,3过程中的错误,请参考hadoop相关的教程,这里只是提醒大家思考的时候需要考虑到这两个方面的原因.搞清楚哪一个过程出问题之后采取进一步分析. 1.HIVE默认log文件保存的地方 /tmp/<user.name>文件夹

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

想要看hive的日志,我们查看/home/hadoop/hive/conf/hive-log4j2.properties # list of properties property.hive.log.level = INFO property.hive.root.logger = DRFA property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name} property.hive.log.file = hive.log propert

目前hive启动无法成功,想查看下hive的日志定位问题,但发现hive的安装目录下并没有hive的日志,后来经过在网上谷歌发现: Hive中的日志分为两种 系统日志,记录了hive的运行情况,错误状况. Job 日志,记录了Hive 中job的执行的历史过程. 系统日志存储在什么地方呢 ? 在hive/conf/ hive-log4j.properties 文件中记录了Hive日志的存储情况, 默认的存储情况: hive.root.logger=WARN,DRFA hive.log.dir=/

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

日志记录了程序运行的过程,是一种查找问题的利器. Hive中的日志分为两种1. 系统日志,记录了hive的运行情况,错误状况.2. Job 日志,记录了Hive 中job的执行的历史过程. 系统日志存储在什么地方呢 ?在hive/conf/ hive-log4j.properties 文件中记录了Hive日志的存储情况,默认的存储情况: hive.root.logger=WARN,DRFAhive.log.dir=/tmp/${user.name} # 默认的存储位置hive.log.file=

hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console -e 'select 1' hive 打印log ,有时hive 在配置时默认不会将mapper reduce,过程输出,这时指定参数即可将过程输出.

1. 重命名hive/conf文件夹下的hive-log4j 2. 修改hive.log.dir参数,如果不修改默认hive.log位于/tmp/{user}下面,一般来说使用在hive目录下自己创建的logs文件夹. 3. 使用exit退出hive,bin/hive重新进入hive客户端生效.

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

hive中日志分为两种: 1 系统日志,记录hive运行情况,错误状态 2 job日志 , 记录hive中 job执行的历史过程 系统日志存储位置: 配置在 hive/conf/hive-log4j.properties 文件中记录了hive日志存储情况 默认存储信息: hive.root.logger=WARN,DRFA hive.log.dir=/tmp/${user.name} hive.log.file=hive.log -- 默认文件名 比如,在工作中,chd集群上, hive.log

1.安装mysql数据库 1.1 查看本机是否安装了mysql数据库(rpm -qa | grep mysql)

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

安装了0.12之后,听说0.13.1有许多新的特性,包括永久函数,所以想更新成0.13版的(元数据放在mysql中) 2014年8月5日实验成功 hive0.13.1的新特性 新特性详见 http://zh.hortonworks.com/blog/announcing-apache-hive-0-13-completion-stinger-initiative/ 1.下载0.13.1压缩包 地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive/ 打开后有 点开hiv

Hive版本 0.12.0(独立模式) Hadoop版本 1.12.1 Ubuntu 版本 12.10 今天试着搭建了hive,差点迷失在了网上各种资料中,现在把我的经验分享给大家,亲手实践过,但未必每一步都是必须的,正确的,大家可以参考一下. 第一步:安装和测试mysql(已装好的可跳过) 见我总结的http://blog.csdn.net/unflynaomi/article/details/37811229 第二步.开始正式安装hive 1.在hdfs上建目录: $ hadoop fs -

我的Hadoop版本是1.2.0,mysql版本是5.6.12. 先介绍一下嵌入式derby模式: 1.下载/解压 在hive官网上选择要下载的版本,我选择的版本是hive-0.10.0. 下载好解压到:/usr/local/hadoop,因为我的hadoop安装在了这个文件下 leefon@ubuntu:~/Download$ sudo .tar.gz -C /usr/local/hadoop leefon@ubuntu:~/Download$ cd /usr/local/hadoop 之后便

1.受控表(managed table)包括内部表.分区表.桶表: 1.1.分区表 创建分区表: create table banji(id INT,name STRING) partitioned by(grade INT) row format delimited fields terminated by '\t'; create table member(id INT,name STRING) partitioned by(year INT,month INT) row format de

原文来自: http://blog.csdn.net/songchunhong/article/details/51423823 1．下载Hive安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.解压安装包,并移动到要安装的路径下 sudo tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz sudo mv -r hive1.2.1 /usr/local/ 3.配置hive环境变量 vi /etc/profile 添加环境变量值  export HIV

一.Hive的基本概念 1.1 hive是什么? (1)Hive是建立在hadoop数据仓库基础之上的一个基础架构: (2)相当于hadoop之上的一个客户端,可以用来存储.查询和分析存储在hadoop中的数据: (3)是一种SQL解析引擎,能够将SQL转换成Map/Reduce中的Job在hadoop上执行. 1.2 hive的数据存储特点 (1)数据存储是基于hadoop的HDFS: (2)没有专门的数据存储格式: (3)存储结构主要有:数据库.文件(默认可以直接加载文本文件).表.视图.索

报错信息: Failed with exception MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: Put request failed : INSERT INTO `SERDE_PARAMS` (`PARAM_VALUE`,`SERDE_ID`,`PARAM_KEY`) VALUES (?,?,?) at org.datanucleus.api.jdo.NucleusJDOHelper.getJDOExceptionForNuc

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(