order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 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

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

两个map,一个map读取一个hdfs文件,map完之后进入一个reduce进行逻辑处理. package com.zhongxin.mr; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apa

MapReduce 最简单的 MapReduce应用程序至少包含 3 个部分:一个 Map 函数.一个 Reduce 函数和一个 main 函数.main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来.在这点上,Hadoop 提供了大量的接口和抽象类,从而为 Hadoop应用程序开发人员提供许多工具,可用于调试和性能度量等. MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架.MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数.它由两个可能包含有许多实例(许多 Map

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

最近由于项目需要读了一下云风老大的hive项目代码,因为对lua只有熟悉的水平,下面的东西必然多多错误:),只为记录. lua_State *sL = schedule_newtask(L); struct cell *c = cell_new(SL, filname);//filename是要加载的lua文件,里面有相关的启动方法,这个函数接下来再说: ... cell_touserdata(L, lua_upvalueindex(), c);//下面说到 scheduler_starttas

分页查询的时候遇到的坑: 发现的问题: 对单个无索引的字段进行排序后limit .发现当被排序字段有相同值时并且在limit范围内,取的值并不是正常排序后的值, 也就是说,当排在第N行的数据可取key1. key2 时 , 排序结果可能是key1,也可能是key2. 排序+ limit 结果 (排序键无索引) 按cnt取key_word分别前三结果: 解决: 先上个链接! https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/limit-optimization.htm

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.

小问题发现: select * from `sql` where id=1 order by (select 1 union select 2) 正常返回结果 mysql> select * from `sql` where id=1 order by (select 1 union select 2); +----+------+ | id | new | +----+------+ | 1 | test | +----+------+ 1 row in set mysql> select

1.queue的设置 hadoop2.0支持了queue,在hadoop程序里面进行queue的配置: job.getConfiguration().set("mapred.job.queue.name", "your-queue-name"); 2.reduce key-value中间的分隔符. 首先得保证outputformart是Textoutputformat,默认的分割符是'\t',用以下语句在程序中进行配置: job.getConfiguration()

一.DDL操作(定义操作) 1.创建表 (1)建表语法结构 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]          //字段注释[COMMENT table_comment]                                            //表的注释[PARTITIONED BY (col_name data_t

Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343更多 分类专栏: hadoop 大数据   转载: https://www.codercto.com/a/5110.html 前言 我写这篇文章的目的是尽可能全面地对Hive进行入门介绍,这篇文章是基于hive-1.0.0版本介绍的,这个版本的Hive是运行在MapReduce上的,新的版本可以运行在Tez上,会有一些不同. Hive是对数据仓库进行管理和分析数据的工具.但是大家不要被“数据仓库”这

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.    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ma

转至http://my.oschina.net/repine/blog/296562 order by,distribute by,sort by,cluster by  查询使用说明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 // 根据年份和气温对气象数据进行排序,以确保所有具有相同年份的行最终都在一个reducer分区中   // 一个reduce(海量数据,速度很慢) select year, temperature order by year asc, temperat

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map数

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值

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

结论: order by:全局排序,这也是4种排序手段中唯一一个能在终端输出中看出全局排序的方法,只有一个reduce,可能造成renduce任务时间过长,在严格模式下,要求必须具备limit子句. sort by:可以运行多个reduce,每个reduce内排序,默认升序排序. distribute by:控制map的输出在reduce中是如何划分的.通常与sort by组合使用,按照特定字段进行排序. cluster by:如果distribute by字段和sort by字段相同,且安装默