在表连接时遇到一个问题: insert overwrite table BF_EVT_CRD_CRT_TRAD2 select BF_EVT_CRD_CRT_TRAD.*, jjkdjk.CUST_NO,BF_AGT_CRD_CRT.OUT_CRD_INSTN_CD from BF_AGT_CRD_CRT join jjkdjk on (BF_AGT_CRD_CRT.CUST_NO=jjkdjk.pcust_no) join BF_EVT_CRD_CRT_TRAD on (BF_EVT_CRD_

目的:修改表某个字段属性 语句: 报错信息 错误原因: 在HiveQL中,alter命令不使用与create或select相同的语义 ; 具体来说,您不能使用“ALTER DATABASE.TABLE”表示法.如果您尝试,那么HQL解析器就会失败并显示一条奇怪的错误消息. 你只需要alter tablename  即可,  不需要带database. 解决办法: use database,然后去掉alter语句中的database

在上传附件时,本地是可以的但服务器上就有了文件大小的限制,不能上传.经过打断点找到这样一个错误: Length of LOB data (190999) to be replicated exceeds configured maximum 65536. Use the stored procedure sp_configure to increase the configured maximum value for max text repl size option, which defaul

https://stackoverflow.com/questions/5887248/ios-app-maximum-memory-budget device: (crash amount/total amount/percentage of total) iPad1: 127MB/256MB/49% iPad2: 275MB/512MB/53% iPad3: 645MB/1024MB/62% iPad4: 585MB/1024MB/57% (iOS 8.1) iPad Mini 1st Ge

grep NR_CPUS /boot/config-`uname -r` [webdev@test apache-flume-1.8.0-bin]$ grep NR_CPUS /boot/config-`uname -r`CONFIG_NR_CPUS=4096You have new mail in /var/spool/mail/root [root@flink ~]# ll -as /boot/total 75240 4 dr-xr-xr-x. 4 root root 4096 Aug 4

此文是基于上一篇文章:Hive环境搭建及测试 因为Hive默认的数据库是derby,不支持同时开启两个./hive的命令终端: 而将Hive的默认数据库修改成mysql后,可以解决该问题. 仅在安装Hive的CloudDeskTop上配置 一.root用户下:上传mysql安装包(mysql-5.5.32.tar.gz)到/install目录下,并解压安装; 二.hadoop用户下:上传mysql驱动包(mysql-connector-java-3.0.17-ga-bin.jar )到/soft

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To

一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MRJob)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另外要说明的是,这个优化只是针对Hive 0.9版本,而不是后来Hortonwork发起Stinger项

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.执行计划核心思想:把Hive SQL当做Mapreduce程序去优化以下SQL不会转为Mapreduce来执行 -select仅查询本表字段 -where仅对本表字段做条件过滤 Explain 显示执行计划:EXPLAIN [EXTENDED] query hive> explain sele

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

1 数据来源 本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集,是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据 数据集地址 1. 1 Youtube视频表格式如下: 列名 注释 视频ID 一个11位字符串,是唯一的 上传 一个字符串的视频上传者的用户名 年龄 视频上传日期和2007年2月15日之间的整数天(YouTube的设立) 类别 由上传者选择的视频类别的字符串 长度 视频长度的整数v 观看数 一整数的视图 率 一个浮点数的视频速率 评分 整数的评分 评论数 一

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,

为了解决tomcat在大进行大并发请求时,出现内存溢出的问题,请修改tomcat的内存大小,其中分为以下两种方式: 一.使用 catalina.bat 等命令行方式运行的 tomcat 查看系统最大支持内存命令:java -Xmx1024m -version 1.修改 tomcat\bin\Catalina.bat 文件 windows环境下: 在166行左右 rem Execute Java with the applicable properties "以下每行 %_EXECJAVA% %J

Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中,LZ随意想到了一个场景: 车,道路,监控,摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候,道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集. 我们对采集的数据进行分析,处理,最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态. A:监控点/摄像头状态 工作流程如下: 1.数据格式 /** * 产生测试数据: * 数据format: * 记录时间 车牌号码 车速 道路编号 监控地点 摄像头编号 * date_time vehicle_pl

为了解决tomcat在大进行大并发请求时,出现内存溢出的问题,请修改tomcat的内存大小,其中分为以下两种方式: 一.使用 catalina.bat 等命令行方式运行的 tomcat 查看系统最大支持内存命令:java -Xmx1024m -version 1.修改 tomcat\bin\Catalina.bat 文件windows环境下: 在166行左右rem Execute Java with the applicable properties ”以下每行%_EXECJAVA% %JAVA

1.下载Hive需要的版本 我们选用的是hive-3.1.0 将下载下来的hive压缩文件放到/opt/workspace/下 2.解压hive-3.1.0.tar.gz文件 [root@master1 workspace]# tar -zxvf apache-hive--bin.tar.gz 3.重命名 [root@master1 workspace]# mv apache-hive--bin hive- 4.因为我们的hive运行在hive on spark 所以需要在lib文件下加入jar