http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但

hive运行模式 hive on mapreduce 离线计算(默认) hive on tez  YARN之上支持DAG作业的计算框架 hive on spark 内存计算 hive on tez Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG任务的数据处理框架.它由Hontonworks开源,它把mapreduce的过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务,减少了mapreduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程从而大幅提升MapReduce

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi

1.Tez简介 Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升MapReduce作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序 2.编译tez 本文记录Tez 0.8.5的编译过程,之前的Tez版本都是源码包,最新的版本虽然提供了编译后的tar包,但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本,如果和我们的Hadoop版本不一致,可能某个时刻会出现一些未知的问题,所以为了稳定

———————————————————— 调配 Hadoop  ———————————————————— 1 将 编译好的 TEZ .tar.gz 文件上传到 HDFS 中.   hdfs fs -put complete-tez-0.7.0.tar.gz /tez   2 创建 tez-site.xml 需要在 hadoop 的 master 节点上面的 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下面创建一个 tez-site.xml 文件,里面填写如下内容 <?xml vers

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr

1.执行过程失败,报 Container killed on request. Exit code is 143 如下图: 分析:造成这种原因是由于总内存不多,而容器在jvm中占比过高,修改tez-site.xml文件,添加如下配置: <property> <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name> <value>0.2</value> #调低内存占比,默认是0.8(也就是80%) <

配置 Hive On Tez 标签(空格分隔): hive Tez 部署底层应用 简单介绍 介绍:tez 是基于hive 之上,可以将sql翻译解析成DAG计算的引擎.基于DAG 与mr 架构本身的优缺点,tez 本身经过测试一般小任务在hive mr 的2-3倍速度左右,大任务7-10倍左右,根据情况不同可能不一样. 对于 Tez-0.9.0 以及更高版本, Tez 需要 Apache Hadoop 版本为 2.7.0 或更高 安装 Apache Hadoop 2.7.0 或更高版本,这里选取

spark整合hive后,hive启动报错: ls: cannot access /export/servers/spark/lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory 原因:spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在,所以hive没有办法找到这个JAR包. 解决方法:打开hive下面的bin目录,找到hive文件,编辑hive文件,找到如

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

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运行方式1.命令行方式cli:控制台模式 --与hdfs交互 hive> dfs -ls /; Found items drwxr-xr-x - root supergroup -- : /root drwxrwx--- - root supergroup -- : /tmp drwx

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.简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类sql语句的查询功能:Hive使用Hql作为查询接口,使用HDFS存储,使用mapreduce计算:Hive的本质是将Hql转化为mapreduce:让非java编程者对hdfs的数据做mapred

一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [root@node21 ~]# hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding /lib/log4j-slf4j-impl-.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding /share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j1

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8715925.html 一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-i

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8708057.html Hive的下载 下载地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 选择合适的Hive版本进行下载,进到stable-2文件夹可以看到稳定的2.x的版本是2.3.3   Hive的安装 1.使用MySQL做为Hive的元数据库,所以先安装MySQL. MySql安装过程http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8294876.htm

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

<Spark最佳实战  陈欢>写的这本书,关于此知识点,非常好,在94页. hive里的扩展接口,主要包括CLI(控制命令行接口).Beeline和JDBC等方式访问Hive. CLI和Beeline都是交互式用户接口,并且功能相似,但是语法和实现不同. JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口. 1.CLI 在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI.在CLI下,所有的Hive语句都以分号结束. 在CLI下可以对一些属性做出设置,像是设置底层MapRedu

hive基本操作 hive的数据类型 1)基本数据类型 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT FLOAT/DOUBLE BOOLEAN STRING 2)复合类型 ARRAY:一组有序字段.字段的类型必须相同,例Array(1,2) MAP:一组无序的键/值对.键的类型必须是原子的,值可以是任何类型,同一个映射的键的类型必须相同,值得类型也必须相同.例Map('a',1,'b',2) STRUCT:一组命名的字段.字段类型可以不同.例Struct('a',1,1,0) hive